CN118225179B - 基于城市排水的智能井盖监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能监测技术领域，公开了一种基于城市排水的智能井盖监测方法及系统，用于提高基于城市排水的智能井盖监测的准确率及时效性。方法包括：实时采集目标智能井盖的震动数据，对震动数据进行频域分析，得到频域数据集，当频域数据集满足预设条件时，通过目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据；将传感器数据输入卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到融合数据，并将融合数据输入卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据；对井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别；当健康状态级别为严重时，启动目标智能井盖周围声光报警器，采集目标智能井盖的影像数据；将健康状态级别以及影像数据传输至数据告警终端。

Description

基于城市排水的智能井盖监测方法及系统

技术领域

本发明涉及智能监测技术领域，尤其涉及一种基于城市排水的智能井盖监测方法及系统。

背景技术

现有技术中，城市排水系统的监测主要依靠定期的人工检查和简单的传感器监控，如基本的震动传感器或位置检测器。这些系统能够提供一定程度的监测，例如检测井盖是否被非法移动或是否存在明显的物理损坏。然而，这些方法通常只能在问题已经显现或者发生严重后果时才能发现问题，无法实现预防性维护或早期故障检测。

目前的监测系统在及时性和全面性上存在明显不足。传统方法往往不能提供井盖的实时健康状况，如微小裂纹、轻微变形或早期的水位变化，这些细微的变化如果未能及时发现和处理，可能会发展成更严重的问题。此外，现有技术通常缺乏有效的数据整合能力，不能将多种传感器数据融合分析，从而导致数据利用不充分，无法实现高效的预警和快速响应。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于城市排水的智能井盖监测方法及系统，用于提高基于城市排水的智能井盖监测的准确率及时效性。

本发明提供了一种基于城市排水的智能井盖监测方法，包括：按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过小波变换算法对所述震动数据进行频域分析，得到频域数据集，其中，所述频域数据集包括：关键特征频率以及震动模式；通过孤立森林算法对所述频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，通过所述目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据；将所述传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到融合数据，并将所述融合数据输入预置的卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据；通过预置的决策树模型对所述井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别；当所述健康状态级别为严重时，启动所述目标智能井盖周围预置的声光报警器，同时，采集所述目标智能井盖的影像数据；将所述健康状态级别以及所述影像数据传输至预置的数据告警终端。

在本发明中，所述按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过小波变换算法对所述震动数据进行频域分析，得到频域数据集，包括：按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过低通滤波器对所述震动数据进行数据去噪，得到低频震动数据；对所述低频震动数据进行数据标准化处理，得到标准化震动数据；对所述标准化震动数据进行数据分段，得到多段标准化震动子数据；分别对每段标准化震动子数据进行分解层数匹配，得到每段标准化震动子数据对应的分解层数；基于每段标准化震动子数据对应的分解层数，通过所述小波变换算法分别对每段标准化震动子数据进行小波变换处理，得到细节系数集以及近似系数集；对所述细节系数集进行频率分量提取，得到所述关键特征频率；对所述近似系数集进行震动模式匹配，得到所述震动模式。

在本发明中，所述传感器模组包括：GNSS传感器、光纤光栅传感器、MEMS倾角传感器、静力水准仪、超声波液位计、雷达流量计，所述通过孤立森林算法对所述频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，通过所述目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据步骤，包括：根据所述关键特征频率以及所述震动模式对所述孤立森林算法进行参数匹配，得到算法参数集，其中，所述算法参数集包括：树木数量以及样本分数；基于所述算法参数集对所述孤立森林算法进行算法参数配置，得到配置后的孤立森林算法；对所述频域数据集进行数据点构建，得到多个时序数据点；通过所述配置后的孤立森林算法对所述多个时序数据点进行异常得分计算，得到异常分值集，并对所述异常分值集进行平均分值计算，得到目标平均分值；对所述目标平均分值进行分数阈值分析，当所述目标平均分值满足预设阈值时，通过所述GNSS传感器获取所述目标智能井盖的位置数据；通过所述光纤光栅传感器采集所述目标智能井盖的形变数据，其中，所述形变数据包括：应变数据、位移数据以及温度数据；通过所述MEMS倾角传感器采集所述目标智能井盖的井盖倾角数据；通过所述静力水准仪采集所述目标智能井盖的沉降数据；通过所述超声波液位计采集所述目标智能井盖的积水深度数据；通过所述雷达流量计采集所述目标智能井盖的积水流量数据；将所述位置数据、所述形变数据、所述井盖倾角数据、所述沉降数据、所述积水深度数据以及所述积水流量数据合并为所述传感器数据。

在本发明中，所述将所述传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到融合数据，并将所述融合数据输入预置的卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据步骤，包括：将所述传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行初始状态向量构建，得到初始状态向量集；构建所述初始状态向量集对应的状态转移矩阵，并通过所述状态转移矩阵对所述传感器数据进行数据融合，得到所述融合数据；将所述融合数据输入所述卷积神经网络的卷积层进行卷积特征提取，得到应变张量特征、井盖变形特征、物理变形特征、位置变化特征以及积水特征；将应变张量特征、井盖变形特征、物理变形特征、位置变化特征以及积水特征输入所述卷积神经网络的激活层进行特征激活，得到激活应变张量特征、激活井盖变形特征、激活物理变形特征、激活位置变化特征以及激活积水特征；将激活应变张量特征、激活井盖变形特征、激活物理变形特征、激活位置变化特征以及激活积水特征输入所述卷积神经网络的池化层进行平均池化处理，得到池化应变张量特征、池化井盖变形特征、池化物理变形特征、池化位置变化特征以及池化积水特征；将池化应变张量特征、池化井盖变形特征、池化物理变形特征、池化位置变化特征以及池化积水特征输入所述卷积神经网络的全连接层进行特征融合，得到融合特征；将所述融合特征输入所述卷积神经网络的输出层对所述目标智能井盖进行健康状态分析，得到井盖健康状态数据。

在本发明中，所述将所述融合特征集输入所述卷积神经网络的输出层对所述目标智能井盖进行健康状态分析，得到井盖健康状态数据步骤，包括：将所述融合特征集输入所述卷积神经网络的输出层进行特征相似度计算，得到相似度计算分值；基于预置的特征状态映射库，根据所述相似度计算分值对所述目标智能井盖进行健康状态匹配，得到健康状态标签；基于所述健康状态标签进行数据采集，得到所述健康状态标签对应的所述井盖健康状态数据。

在本发明中，所述通过预置的决策树模型对所述井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别步骤，包括：通过所述决策树模型对所述井盖健康状态数据进行节点构建，得到根节点以及叶节点集；基于所述根节点，对所述叶节点集中每个叶节点进行决策条件分析，得到每个叶节点的决策条件；基于每个叶节点的决策条件对每个叶节点进行节点特征分析，得到每个叶节点的节点特征；基于每个叶节点的节点特征对所述井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别。

在本发明中，所述当所述健康状态级别为严重时，启动所述目标智能井盖周围预置的声光报警器，同时，采集所述目标智能井盖的影像数据步骤，包括：

当所述健康状态级别为严重时，启动所述目标智能井盖周围预置的声光报警器；

对所述目标智能井盖进行图像采集区域标定，得到所述目标智能井盖对应的多个图像采集区域；通过预置的图像采集装置对所述多个图像采集区域进行图像采集，得到所述影像数据。在本发明中，在所述将所述健康状态级别以及所述影像数据传输至预置的数据告警终端步骤之后，还包括：通过所述目标智能井盖的GNSS传感器实时监测所述数据告警终端的位置信息；当所述数据告警终端距离所述目标智能井盖在预设距离区间时，通过所述数据告警终端的RFID识别模块对所述目标智能井盖进行识别，得到井盖坐标数据；基于所述井盖坐标数据，通过所述数据告警终端将携带所述数据告警终端的维护人员引导至所述目标智能井盖的目标区域。

在本发明中，在所述基于所述井盖坐标数据，通过所述数据告警终端将携带所述数据告警终端的维护人员引导至所述目标智能井盖的目标区域步骤之后，还包括：通过所述数据告警终端的RFID识别模块对所述目标智能井盖进行RFID编码识别，得到编码数据；对所述编码数据进行判断，当所述编码数据为目标编码数据时，对所述目标智能井盖进行维修，并采集所述目标智能井盖的维修数据并生成维修报告

本发明还提供了一种基于城市排水的智能井盖监测系统，包括：

分析模块，用于通过孤立森林算法对所述频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，通过所述目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据；

融合模块，用于将所述传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到融合数据，并将所述融合数据输入预置的卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据；

匹配模块，用于通过预置的决策树模型对所述井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别；

启动模块，用于当所述健康状态级别为严重时，启动所述目标智能井盖周围预置的声光报警器，同时，采集所述目标智能井盖的影像数据；

传输模块，用于将所述健康状态级别以及所述影像数据传输至预置的数据告警终端。

本发明提供的技术方案中，通过按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，并使用小波变换算法对这些震动数据进行频域分析，可以有效地获取关键特征频率和震动模式，这为后续的分析提供了基础数据。接着，通过孤立森林算法对频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，触发传感器模组采集数据，这种方式确保了数据采集的高效性和精准性，避免了无效的数据采集，节省了资源。传感器模组包括GNSS传感器、光纤光栅传感器、MEMS倾角传感器、静力水准仪、超声波液位计和雷达流量计，这些传感器能够分别采集井盖的位置数据、形变数据（包括应变数据、位移数据、温度数据）、井盖倾角数据、沉降数据、积水深度数据和积水流量数据，数据全面且细致，能够提供详尽的井盖状态信息。通过卡尔曼滤波算法对传感器数据进行数据融合，可以有效地去除噪声，增强数据的准确性。融合后的数据再输入卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据，这一过程利用了深度学习的强大特征提取和模式识别能力，能够精准分析井盖的健康状态。通过决策树模型对井盖健康状态数据进行健康级别匹配，可以有效地对井盖的健康状态进行分级，得到健康状态级别。当健康状态级别为严重时，系统自动启动目标智能井盖周围预置的声光报警器，并同时采集井盖的影像数据，这种多层次的预警机制大大提高了系统的响应速度和准确性。影像数据的采集通过图像采集装置在多个图像采集区域进行，可以提供全面的视觉信息，辅助判断。此外，系统能够将健康状态级别和影像数据传输至预置的数据告警终端，并通过GNSS传感器实时监测数据告警终端的位置信息。当数据告警终端距离目标智能井盖在预设距离区间时，通过RFID识别模块对目标智能井盖进行识别，得到井盖坐标数据，并基于此数据引导维护人员前往目标区域。这一过程大大提高了维护工作的效率和准确性，确保问题能够被快速发现和处理。当维护人员到达目标区域后，通过RFID识别模块对目标智能井盖进行RFID编码识别，确认其身份后进行维修，并采集维修数据生成维修报告。这种方法确保了维修工作的规范化和数据记录的完整性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中一种基于城市排水的智能井盖监测方法的流程图；

图2为本发明实施例中一种基于城市排水的智能井盖监测系统的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，图1是本发明实施例的一种基于城市排水的智能井盖监测方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：

S101、按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过小波变换算法对震动数据进行频域分析，得到频域数据集，其中，频域数据集包括：关键特征频率以及震动模式；

S102、通过孤立森林算法对频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，通过目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据；

S103、将传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到融合数据，并将融合数据输入预置的卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据；

S104、通过预置的决策树模型对井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别；

S105、当健康状态级别为严重时，启动目标智能井盖周围预置的声光报警器，同时，采集目标智能井盖的影像数据；

S106、将健康状态级别以及影像数据传输至预置的数据告警终端。

需要说明的是，通过按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据来实现对井盖状态的初步监测。这一步骤的实现需要在井盖内部或其周边安装高精度震动传感器，这些传感器能够实时捕捉井盖的震动信息，并以高频率进行数据采集。例如，假设预设频率为每秒采集100次，这意味着每秒钟会记录100组震动数据，以确保震动变化能够被及时捕捉。接着，对采集到的震动数据进行处理是关键。通过小波变换算法对震动数据进行频域分析，可以将时间域的震动信号转换为频域信号，从而提取出更加细致的特征信息。小波变换是一种非常适合处理非平稳信号的数学工具，通过它可以将震动信号分解为不同频率的子信号，从而获得频域数据集。频域数据集包含了震动的关键特征频率以及震动模式，这些数据为后续的分析提供了重要依据。例如，若某智能井盖的震动信号在某一特定频率上出现了异常高的能量峰值，这可能表明该频率对应的机械结构出现了松动或损坏。有了频域数据集之后，通过孤立森林算法对其进行进一步分析。孤立森林算法是一种有效的异常检测算法，特别适用于高维数据集。在这一过程中，首先需要根据关键特征频率和震动模式对孤立森林算法进行参数匹配，得到包括树木数量和样本分数在内的算法参数集。基于这些参数，配置孤立森林算法，并对频域数据集进行数据点构建，得到多个时序数据点。通过配置后的孤立森林算法对这些时序数据点进行异常得分计算，并计算出平均分值。当平均分值满足预设阈值时，表明井盖可能存在异常，此时通过传感器模组采集更多详细的数据。传感器模组包括GNSS传感器、光纤光栅传感器、MEMS倾角传感器、静力水准仪、超声波液位计和雷达流量计等，这些传感器能够分别采集井盖的多种状态数据。例如，GNSS传感器提供位置数据，光纤光栅传感器提供形变数据（应变、位移和温度），MEMS倾角传感器提供井盖倾角数据，静力水准仪提供沉降数据，超声波液位计和雷达流量计分别提供积水深度和流量数据。这些数据综合起来能够详细反映井盖的整体健康状态。

接下来，将传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行数据融合。卡尔曼滤波是一种适用于处理噪声数据的最优递推算法，通过它可以对多源数据进行融合，从而得到更为准确和稳定的融合数据。例如，在融合位置数据、形变数据、倾角数据、沉降数据、积水深度数据和积水流量数据时，卡尔曼滤波能够有效消除噪声和不一致性，确保融合数据的可靠性。融合数据随后输入预置的卷积神经网络（CNN）进行井盖健康状态分析。卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，擅长处理图像和时序数据。通过卷积层提取特征，激活层进行非线性变换，池化层进行降维和特征提取，最后在全连接层进行特征融合，得到井盖的健康状态数据。例如，通过CNN的卷积层提取应变张量特征、井盖变形特征、物理变形特征、位置变化特征和积水特征等，再经过激活层和池化层的处理，最终在全连接层进行特征融合，得到全面的健康状态数据。随后，通过预置的决策树模型对井盖健康状态数据进行健康级别匹配。决策树模型通过构建根节点和叶节点，对每个叶节点进行决策条件分析和节点特征分析，最终基于这些特征对井盖健康状态数据进行匹配，得到健康状态级别。例如，某智能井盖的健康状态数据表明其变形程度和积水深度均超过安全阈值，决策树模型将其匹配为“严重”健康状态级别。当健康状态级别为严重时，系统将启动目标智能井盖周围预置的声光报警器，同时采集井盖的影像数据。影像数据通过预置的图像采集装置在多个图像采集区域进行捕捉，提供全面的视觉信息，辅助判断。最后，将健康状态级别以及影像数据传输至预置的数据告警终端，确保相关维护人员能够及时接收到警报信息，并迅速采取行动。通过这种多层次、全方位的监测和预警机制，本发明能够有效保障城市排水系统的安全运行。

通过执行上述步骤，通过按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，并使用小波变换算法对这些震动数据进行频域分析，可以有效地获取关键特征频率和震动模式，这为后续的分析提供了基础数据。接着，通过孤立森林算法对频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，触发传感器模组采集数据，这种方式确保了数据采集的高效性和精准性，避免了无效的数据采集，节省了资源。传感器模组包括GNSS传感器、光纤光栅传感器、MEMS倾角传感器、静力水准仪、超声波液位计和雷达流量计，这些传感器能够分别采集井盖的位置数据、形变数据（包括应变数据、位移数据、温度数据）、井盖倾角数据、沉降数据、积水深度数据和积水流量数据，数据全面且细致，能够提供详尽的井盖状态信息。通过卡尔曼滤波算法对传感器数据进行数据融合，可以有效地去除噪声，增强数据的准确性。融合后的数据再输入卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据，这一过程利用了深度学习的强大特征提取和模式识别能力，能够精准分析井盖的健康状态。通过决策树模型对井盖健康状态数据进行健康级别匹配，可以有效地对井盖的健康状态进行分级，得到健康状态级别。当健康状态级别为严重时，系统自动启动目标智能井盖周围预置的声光报警器，并同时采集井盖的影像数据，这种多层次的预警机制大大提高了系统的响应速度和准确性。影像数据的采集通过图像采集装置在多个图像采集区域进行，可以提供全面的视觉信息，辅助判断。此外，系统能够将健康状态级别和影像数据传输至预置的数据告警终端，并通过GNSS传感器实时监测数据告警终端的位置信息。当数据告警终端距离目标智能井盖在预设距离区间时，通过RFID识别模块对目标智能井盖进行识别，得到井盖坐标数据，并基于此数据引导维护人员前往目标区域。这一过程大大提高了维护工作的效率和准确性，确保问题能够被快速发现和处理。当维护人员到达目标区域后，通过RFID识别模块对目标智能井盖进行RFID编码识别，确认其身份后进行维修，并采集维修数据生成维修报告。这种方法确保了维修工作的规范化和数据记录的完整性。

在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：

（1）按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过低通滤波器对震动数据进行数据去噪，得到低频震动数据；

（2）对低频震动数据进行数据标准化处理，得到标准化震动数据；

（3）对标准化震动数据进行数据分段，得到多段标准化震动子数据；

（4）分别对每段标准化震动子数据进行分解层数匹配，得到每段标准化震动子数据对应的分解层数；

（5）基于每段标准化震动子数据对应的分解层数，通过小波变换算法分别对每段标准化震动子数据进行小波变换处理，得到细节系数集以及近似系数集；

（6）对细节系数集进行频率分量提取，得到关键特征频率；

（7）对近似系数集进行震动模式匹配，得到震动模式。

具体地，按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据。这一步骤的实现需要在井盖内部或周围安装高精度震动传感器，这些传感器能够以高频率进行数据采集。例如，假设预设频率为每秒采集100次震动数据，这意味着每秒钟记录100组震动数据，这些数据能够充分反映井盖的震动情况，确保任何微小的变化都能被及时捕捉。接下来，对采集到的震动数据通过低通滤波器进行数据去噪。低通滤波器是一种能够过滤掉高频噪声信号，只保留低频信号的滤波器。城市环境中充斥着各种高频干扰，例如交通噪声、行人活动等，低通滤波器能够有效去除这些干扰，得到更加纯净的低频震动数据。通过这一处理步骤，可以确保后续分析所基于的数据更加准确和可靠。对低频震动数据进行数据标准化处理也是一个关键步骤。数据标准化是指通过减去数据的平均值并除以标准差，使数据的分布具有零均值和单位方差。这一步骤能够消除不同震动信号之间的量纲差异，使得不同时间段、不同井盖的震动数据具有可比性。标准化后的震动数据更加便于后续的分析和处理。标准化处理后，需要将震动数据进行分段，以得到多段标准化震动子数据。这一步骤通过将连续的震动数据划分为若干个时间段，每个时间段内的数据作为一个子数据段。这样做的目的是为了对每段数据进行更精细的分析，使得数据处理和特征提取更加准确。例如，将一分钟内的震动数据分为六个10秒钟的子数据段，每个子数据段分别进行分析，以捕捉井盖震动的时间变化特征。在得到多段标准化震动子数据后，需要分别对每段子数据进行分解层数匹配。分解层数匹配是指确定每段震动子数据在小波变换中的分解层数。小波变换是一种多分辨率分析工具，可以将信号分解为不同的尺度（层次），每一层对应一个特定的频率范围。通过分解层数匹配，可以确定每段震动子数据应该分解到哪个层次，以便最有效地提取其特征。例如，对于一个具有复杂震动模式的井盖，其震动数据可能需要分解到更高的层次，以充分捕捉其细微特征。基于每段标准化震动子数据对应的分解层数，通过小波变换算法分别对每段子数据进行小波变换处理。小波变换能够将震动信号分解为细节系数集和近似系数集。细节系数集包含了高频部分的信息，能够反映震动信号的快速变化；而近似系数集包含了低频部分的信息，能够反映震动信号的整体趋势。这一步骤将震动数据分解为不同频率成分，使得后续的特征提取更加方便和准确。对细节系数集进行频率分量提取，可以得到关键特征频率。关键特征频率是指在细节系数集中能量较大的频率成分，这些频率成分往往对应于井盖的机械特性和使用状态。例如，如果在某一频率上出现了异常高的能量峰值，这可能表明该频率对应的机械结构出现了问题，如松动或破损。对近似系数集进行震动模式匹配，可以得到震动模式。震动模式是指在低频部分的特征，这些特征能够反映井盖的整体健康状态。例如，正常的井盖震动模式应该具有特定的频率分布和能量特征，而异常的震动模式可能表现为频率分布的变化或能量的异常增大。通过震动模式匹配，可以初步判断井盖是否存在潜在问题。

在一具体实施例中，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

（1）根据关键特征频率以及震动模式对孤立森林算法进行参数匹配，得到算法参数集，其中，算法参数集包括：树木数量以及样本分数；

（2）基于算法参数集对孤立森林算法进行算法参数配置，得到配置后的孤立森林算法；

（3）对频域数据集进行数据点构建，得到多个时序数据点；

（4）通过配置后的孤立森林算法对多个时序数据点进行异常得分计算，得到异常分值集，并对异常分值集进行平均分值计算，得到目标平均分值；

（5）对目标平均分值进行分数阈值分析，当目标平均分值满足预设阈值时，通过GNSS传感器获取目标智能井盖的位置数据；

（6）通过光纤光栅传感器采集目标智能井盖的形变数据，其中，形变数据包括：应变数据、位移数据以及温度数据；

（7）通过MEMS倾角传感器采集目标智能井盖的井盖倾角数据；

（8）通过静力水准仪采集目标智能井盖的沉降数据；

（9）通过超声波液位计采集目标智能井盖的积水深度数据；

（10）通过雷达流量计采集目标智能井盖的积水流量数据；

（11）将位置数据、形变数据、井盖倾角数据、沉降数据、积水深度数据以及积水流量数据合并为传感器数据。

具体地，通过对关键特征频率以及震动模式的分析，可以初步判断井盖的健康状态。在此基础上，对孤立森林算法进行参数匹配。孤立森林算法是一种用于异常检测的无监督学习算法，特别适合处理高维数据。在参数匹配过程中，需要确定算法的两个关键参数：树木数量和样本分数。树木数量决定了孤立森林中树的数量，更多的树木可以提供更高的检测准确度，但也增加了计算成本。样本分数决定了每棵树的训练样本比例，合理的样本分数可以平衡算法的准确性和计算效率。通过对关键特征频率和震动模式的分析，确定这两个参数，以便最有效地进行异常检测。接下来，基于确定的算法参数集，对孤立森林算法进行配置，得到配置后的孤立森林算法。此时，算法已经准备好对数据进行分析。首先，需要对频域数据集进行数据点构建，得到多个时序数据点。时序数据点是指在不同时间点上采集的频域数据，通过这些数据点可以捕捉到井盖震动的时间变化特征。这些时序数据点将作为孤立森林算法的输入数据。通过配置后的孤立森林算法对多个时序数据点进行异常得分计算，得到异常分值集。孤立森林算法通过构建多棵随机树，对每个数据点的异常程度进行评分。异常得分越高，表示该数据点越可能是异常点。接着，对异常分值集进行平均分值计算，得到目标平均分值。目标平均分值是对所有数据点异常得分的平均值，反映了整个数据集的总体异常程度。对目标平均分值进行分数阈值分析是下一步关键的决策过程。当目标平均分值满足预设阈值时，表示井盖可能存在异常，此时系统将触发进一步的数据采集和处理操作。首先，通过GNSS传感器获取目标智能井盖的位置数据。GNSS传感器可以提供精准的位置信息，确保能够准确定位问题井盖。随后，通过光纤光栅传感器采集目标智能井盖的形变数据。形变数据包括应变数据、位移数据以及温度数据，这些数据可以反映井盖的结构变化。例如，当井盖受到外力作用或环境变化时，其形变数据会发生显著变化。光纤光栅传感器具有高精度和高灵敏度，能够捕捉到微小的形变变化。同时，通过MEMS倾角传感器采集目标智能井盖的井盖倾角数据。井盖倾角数据可以反映井盖的倾斜程度，当井盖受到外力或支撑结构发生变化时，其倾角数据会出现异常。MEMS倾角传感器具有体积小、精度高的优点，适合安装在井盖上进行长期监测。此外，通过静力水准仪采集目标智能井盖的沉降数据。沉降数据可以反映井盖的下沉情况，特别是在地基不稳定或受到外部压力时，井盖可能会发生沉降。静力水准仪能够提供高精度的沉降数据，确保对井盖沉降情况的准确监测。接着，通过超声波液位计采集目标智能井盖的积水深度数据。积水深度数据可以反映井盖内部的积水情况，特别是在暴雨或排水系统故障时，井盖内部可能会积水。超声波液位计能够提供实时的积水深度数据，帮助及时发现积水问题。最后，通过雷达流量计采集目标智能井盖的积水流量数据。积水流量数据可以反映井盖内部的排水情况，特别是在排水系统运行时，井盖内部的水流情况会直接影响排水效果。雷达流量计能够提供精确的流量数据，帮助评估排水系统的运行状态。将位置数据、形变数据、井盖倾角数据、沉降数据、积水深度数据以及积水流量数据合并为传感器数据。这些数据综合反映了井盖的健康状态，为后续的分析和决策提供了全面的信息支持。通过这种多传感器数据融合的方法，可以有效提升井盖监测的精度和可靠性，确保城市排水系统的安全运行。例如，假设某城市的一个智能井盖在一次暴雨后，通过实时采集震动数据并进行分析，发现其关键特征频率和震动模式均出现异常。进一步的孤立森林算法分析表明，井盖的平均异常得分超过预设阈值。系统随即通过GNSS传感器确认了井盖的位置，并通过多种传感器采集到详细的井盖状态数据。分析结果显示，井盖发生了明显的形变和倾斜，内部积水深度和流量也异常高。基于这些数据，系统立即发出了警报，并通知维护人员前往现场进行检查和修复，成功避免了一次可能的井盖失效事故。这种方法不仅提高了井盖监测的效率和准确性，还大大降低了维护成本，保障了城市排水系统的安全可靠。

在一具体实施例中，执行S103步骤的过程可以具体包括如下步骤：

（1）将传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行初始状态向量构建，得到初始状态向量集；

（2）构建初始状态向量集对应的状态转移矩阵，并通过状态转移矩阵对传感器数据进行数据融合，得到融合数据；

（3）将融合数据输入卷积神经网络的卷积层进行卷积特征提取，得到应变张量特征、井盖变形特征、物理变形特征、位置变化特征以及积水特征；

（4）将应变张量特征、井盖变形特征、物理变形特征、位置变化特征以及积水特征输入卷积神经网络的激活层进行特征激活，得到激活应变张量特征、激活井盖变形特征、激活物理变形特征、激活位置变化特征以及激活积水特征；

（5）将激活应变张量特征、激活井盖变形特征、激活物理变形特征、激活位置变化特征以及激活积水特征输入卷积神经网络的池化层进行平均池化处理，得到池化应变张量特征、池化井盖变形特征、池化物理变形特征、池化位置变化特征以及池化积水特征；

（6）将池化应变张量特征、池化井盖变形特征、池化物理变形特征、池化位置变化特征以及池化积水特征输入卷积神经网络的全连接层进行特征融合，得到融合特征；

（7）将融合特征输入卷积神经网络的输出层对目标智能井盖进行健康状态分析，得到井盖健康状态数据。

具体地，将采集到的多种传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行初始状态向量构建。卡尔曼滤波是一种用于处理和估计动态系统状态的最优递推算法，能够有效融合来自多个传感器的数据，消除噪声和误差。初始状态向量集是指在时间序列开始时，对每种传感器数据进行的初始估计，包括位置、速度、加速度等状态参数。例如，对于光纤光栅传感器采集的形变数据、GNSS传感器采集的位置数据、MEMS倾角传感器采集的倾角数据等，通过设定初始状态向量，可以为后续的数据融合提供基础。接下来，构建初始状态向量集对应的状态转移矩阵。状态转移矩阵是卡尔曼滤波器中的关键组成部分，描述了系统状态在每个时间步的演变关系。它根据系统的物理模型和传感器特性进行构建。例如，位置和速度的关系、倾角和加速度的关系等，通过这些关系可以确定状态转移矩阵的具体形式。通过状态转移矩阵，对传感器数据进行数据融合，得到融合数据。融合数据是多传感器数据的最优估计结果，具有更高的准确性和一致性。将融合数据输入卷积神经网络（CNN）的卷积层进行卷积特征提取，是下一步的重要过程。卷积神经网络是一种深度学习模型，擅长从多维数据中提取特征。卷积层通过卷积运算，能够提取出应变张量特征、井盖变形特征、物理变形特征、位置变化特征以及积水特征等。这些特征反映了井盖在不同维度上的健康状态。例如，通过卷积层提取的应变张量特征，可以反映井盖的力学变化，井盖变形特征反映结构变形情况，物理变形特征反映整体形变情况，位置变化特征反映井盖的位置变化，积水特征反映井盖周围的积水情况。提取特征后，将这些特征输入卷积神经网络的激活层进行特征激活。激活层通过非线性激活函数对特征进行变换，使得特征具有更强的表达能力。激活应变张量特征、激活井盖变形特征、激活物理变形特征、激活位置变化特征以及激活积水特征等，通过激活层的处理，能够更准确地反映井盖的真实状态。接下来，将激活特征输入卷积神经网络的池化层进行平均池化处理。池化层通过对特征进行降维和压缩，保留重要特征信息，减少计算复杂度。平均池化处理能够平滑特征分布，减少噪声影响。经过池化处理后的应变张量特征、井盖变形特征、物理变形特征、位置变化特征以及积水特征，具有更高的鲁棒性和稳定性。将池化后的特征输入卷积神经网络的全连接层进行特征融合。全连接层通过权重矩阵将池化特征进行线性变换和组合，得到融合特征。融合特征综合了多种传感器数据的特征信息，具有更强的表达能力。例如，融合特征可以同时反映井盖的力学变化、位置变化和环境变化，为健康状态分析提供全面的信息支持。最后，将融合特征输入卷积神经网络的输出层，对目标智能井盖进行健康状态分析，得到井盖健康状态数据。输出层通过激活函数和损失函数，输出井盖的健康状态评估结果。这些结果包括井盖是否存在异常、异常的严重程度等。例如，通过对某个智能井盖的传感器数据进行分析，输出结果显示该井盖在多个维度上存在异常，系统可以发出警报，通知维护人员进行检查和修复。例如，某城市的一个智能井盖在经过一段时间的监测后，系统通过多传感器数据采集到该井盖的各种状态数据。通过卡尔曼滤波算法对这些数据进行融合，得到准确的融合数据。将融合数据输入卷积神经网络进行特征提取、激活、池化和融合，最终得到井盖的健康状态数据。分析结果显示该井盖在应变、变形和积水等方面存在异常，系统立即发出警报，通知维护人员前往现场进行检查和修复，成功避免了潜在的井盖失效事故。这种方法不仅提高了井盖监测的效率和准确性，还大大降低了维护成本，保障了城市排水系统的安全运行。

在一具体实施例中，执行将融合特征输入卷积神经网络的输出层对目标智能井盖进行健康状态分析步骤的过程可以具体包括如下步骤：

（1）将融合特征集输入卷积神经网络的输出层进行特征相似度计算，得到相似度计算分值；

（2）基于预置的特征状态映射库，根据相似度计算分值对目标智能井盖进行健康状态匹配，得到健康状态标签；

（3）基于健康状态标签进行数据采集，得到健康状态标签对应的井盖健康状态数据。

具体地，将融合特征集输入卷积神经网络（CNN）的输出层进行特征相似度计算。融合特征集是通过前面的卷积层、池化层和全连接层处理得到的，包含了多种传感器数据的综合信息。在输出层，使用特征相似度计算方法来评估当前井盖的特征与正常状态或其他已知状态的相似度。这一步骤通常使用基于欧氏距离、余弦相似度或其他相似度计算方法来衡量特征向量之间的差异。例如，如果某智能井盖的当前特征集与正常状态的特征集非常相似，则相似度分值较高；反之，如果特征集与异常状态特征集更接近，则相似度分值较低。一旦得到了相似度计算分值，下一步是基于预置的特征状态映射库，根据相似度计算分值对目标智能井盖进行健康状态匹配。特征状态映射库是一个包含了各种已知健康状态和相应特征的数据库，这些特征状态可能包括正常、轻微损坏、中度损坏和严重损坏等多种健康状态。通过将当前井盖的特征相似度分值与映射库中的特征进行比对，可以匹配出最接近的健康状态标签。例如，如果某井盖的特征相似度分值表明其与映射库中“中度损坏”状态的特征最为接近，则系统将为该井盖赋予“中度损坏”的健康状态标签。在得到了健康状态标签之后，系统会基于此标签进行进一步的数据采集。具体来说，系统会根据不同的健康状态标签，确定需要采集的具体数据类型和内容。例如，对于“轻微损坏”的标签，系统可能只需要定期监测井盖的基本状态数据；而对于“严重损坏”的标签，系统则需要进行更频繁、更详细的数据采集，包括实时监测井盖的形变、位置变化和积水情况等。这样可以确保对井盖的监测更加有针对性和高效性。通过上述步骤，可以得到健康状态标签对应的井盖健康状态数据。这些数据不仅包括当前的传感器数据和融合特征，还可能包括历史数据、环境数据和其他相关信息。这些综合数据为后续的分析和决策提供了全面的信息支持。例如，假设某城市的一个智能井盖在一次暴雨后，系统通过实时采集震动、形变、倾角、积水等传感器数据，并使用卡尔曼滤波算法对这些数据进行融合。融合数据输入卷积神经网络进行特征提取和处理后，得到了融合特征集。然后，系统将融合特征集输入CNN的输出层进行特征相似度计算，发现该井盖的特征与映射库中的“严重损坏”状态最为接近。基于此相似度计算分值，系统为该井盖赋予了“严重损坏”的健康状态标签。由于健康状态标签为“严重损坏”，系统立即启动了详细的数据采集流程。通过GNSS传感器、光纤光栅传感器、MEMS倾角传感器、静力水准仪、超声波液位计和雷达流量计等设备，系统对该井盖的各项数据进行实时监测和采集。这些数据包括井盖的精确位置、形变程度、倾角变化、沉降情况、积水深度和流量等。这些综合数据被迅速传送至城市排水系统的监控中心，供相关技术人员进行进一步分析和处理。通过上述过程，系统不仅能够准确地评估井盖的健康状态，还能够根据具体的健康状态标签，灵活调整数据采集策略，确保对井盖的监测更加精准和高效。例如，在检测到某井盖的健康状态为“严重损坏”时，系统不仅会发出警报，还会自动安排维护人员前往现场进行检查和维修，从而及时消除潜在的安全隐患。这种方法大大提高了城市排水系统的管理效率，确保了市政设施的安全可靠运行。综上所述，通过将融合特征集输入卷积神经网络的输出层进行特征相似度计算，基于特征状态映射库进行健康状态匹配，并根据健康状态标签进行数据采集，这一系列步骤构成了一个完整的智能井盖监测系统。这个系统能够高效、精准地评估井盖的健康状态，及时发现和处理异常情况，保障城市排水系统的正常运行。例如，某城市在实施这一智能监测系统后，成功避免了多次井盖失效事故，确保了城市排水系统在极端天气条件下的稳定运行。这种方法不仅提高了监测的准确性和响应速度，还显著降低了维护成本，具有广泛的应用前景和社会效益。

在一具体实施例中，在执行步骤S104步骤的过程可以具体包括如下步骤：

（1）通过决策树模型对井盖健康状态数据进行节点构建，得到根节点以及叶节点集；

（2）基于根节点，对叶节点集中每个叶节点进行决策条件分析，得到每个叶节点的决策条件；

（3）基于每个叶节点的决策条件对每个叶节点进行节点特征分析，得到每个叶节点的节点特征；

（4）基于每个叶节点的节点特征对井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别。

具体地，通过决策树模型对井盖健康状态数据进行节点构建，得到根节点和叶节点集。决策树是一种树状结构的决策支持工具，通过对数据的递归分割，形成一个决策模型。在这个模型中，根节点是决策树的起点，代表整个数据集，而叶节点是决策树的终点，代表数据集的分类结果。构建决策树的过程包括选择最优的特征进行分割，从而最大程度地减少每个子节点的不纯度。对于井盖健康状态数据，根节点包含所有初始数据，这些数据包括从传感器获取的各种健康指标，例如形变、倾角、沉降、积水深度和流量等。接着，基于根节点，对叶节点集中每个叶节点进行决策条件分析，得到每个叶节点的决策条件。决策条件是决策树中每个节点分割的依据，通常由数据集中的某个特征及其阈值组成。例如，对于某个叶节点，决策条件可能是“形变大于某个特定值”或者“积水深度超过某个阈值”。通过这些决策条件，决策树能够将数据集分割成更小的子集，每个子集包含更为相似的健康状态数据。这一步骤需要对数据进行详细的统计分析，确定哪些特征和阈值能够最有效地将数据分类。基于每个叶节点的决策条件，对每个叶节点进行节点特征分析，得到每个叶节点的节点特征。节点特征是指每个叶节点包含的数据特征的统计描述，例如均值、中位数、标准差等。这些特征反映了井盖在特定健康状态下的典型表现。例如，某个叶节点的节点特征可能显示其形变值在特定范围内，积水深度较大，倾角变化较小等。通过分析这些节点特征，可以更加准确地描述每个健康状态的具体表现。最后，基于每个叶节点的节点特征，对井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别。健康状态级别是对井盖当前健康状态的分类，例如“正常”、“轻微损坏”、“中度损坏”和“严重损坏”等。匹配过程是将当前井盖的健康状态数据与决策树中的叶节点特征进行比对，找到最匹配的节点，从而确定其健康状态级别。例如，如果某个智能井盖的当前数据与某个叶节点的节点特征非常相似，而该叶节点的健康级别为“严重损坏”，则系统将该井盖的健康状态标记为“严重损坏”。例如，假设某城市的一个智能井盖在一次暴雨后，通过多种传感器实时采集数据，这些数据包括井盖的形变、倾角、沉降、积水深度和流量等。系统首先通过卡尔曼滤波算法对这些数据进行融合，并输入卷积神经网络进行特征提取，得到融合特征集。然后，系统将融合特征集输入决策树模型进行节点构建，形成一个完整的决策树结构。在决策树的根节点，系统包含了所有采集到的健康状态数据。基于这些数据，系统对叶节点进行决策条件分析，确定每个节点的分割依据。例如，系统可能发现“形变大于某个特定值”是一个重要的分割条件，因此将形变作为一个决策条件，将数据分为两部分：形变大于该值和形变小于该值。类似地，系统对其他叶节点进行决策条件分析，得到每个节点的决策条件。在确定了决策条件后，系统对每个叶节点进行节点特征分析。例如，对于一个叶节点，系统发现其包含的数据在形变、积水深度和倾角等方面具有特定的分布特征。通过这些特征，系统可以准确描述该节点的数据特点，进一步将这些特征用于健康状态匹配。最终，系统基于节点特征，对当前井盖的健康状态数据进行健康级别匹配。例如，系统发现某个智能井盖的当前数据与某个叶节点的节点特征非常匹配，该叶节点的健康级别为“严重损坏”，系统则将该井盖的健康状态标记为“严重损坏”。随即，系统会发出警报，通知维护人员前往现场进行检查和修复。

在一具体实施例中，在执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：

（1）当健康状态级别为严重时，启动目标智能井盖周围预置的声光报警器；

（2）对目标智能井盖进行图像采集区域标定，得到目标智能井盖对应的多个图像采集区域；

（3）通过预置的图像采集装置对多个图像采集区域进行图像采集，得到所述影像数据。

具体地，当井盖的健康状态被分析模型识别为“严重”级别时，即表明井盖可能面临重大的结构或功能问题，此时会自动触发一系列紧急响应措施以防止可能的安全事故并快速通知相关维护部门。这一过程首先包括启动井盖周围预置的声光报警器，这些报警器设计用来立即通知过往的行人和车辆注意到潜在的危险，从而避免事故发生。例如，设想在繁忙的市中心，一个智能井盖由于下水道堵塞和连续的雨水侵蚀出现了显著的倾斜和位移，此时健康监测检测到这一状态后，立即激活井盖周边的红色闪烁灯和警报声，提醒人们和车辆绕道而行，防止重物碾压井盖引发更严重的安全问题。随后，进入图像采集的准备阶段，其中包括对目标智能井盖进行图像采集区域的精确标定。这一步骤的目的是确定最佳的摄像机角度和区域，以确保所收集的图像数据可以全面覆盖井盖及其周围的环境状况。标定过程中，可能会利用井盖上的GNSS传感器数据来辅助确定井盖的精确位置，并结合实地调查来评估哪些区域最适合放置摄像头，以获取最有用的视角。例如，如果一个井盖位于公园的步行道旁，监控团队可能会选择在井盖正上方和侧面各安装一个摄像头，从而可以同时捕捉到井盖顶部的直接视图和可能显示出沉降或积水状况的侧面视图。之后，预置的图像采集装置将启动，并对标定的多个图像采集区域进行实时视频或静态图像的采集。这些图像采集装置通常包括高分辨率的摄像机和其他视觉传感器，它们能够连续记录下井盖及其周围环境的变化，为后续的分析提供丰富的视觉数据。在采集过程中，这些设备能够根据预设的程序自动调整焦距和曝光设置，确保无论在白天还是夜间，无论在阳光直射还是阴雨天气，都能获得清晰的图像。例如，对于那个位于市中心的受损井盖，摄像头不仅记录了井盖本身的破损情况，还监测到了周围积水的高度和流动状态，这些数据对于分析井盖受损的原因和制定维修方案至关重要。

在一具体实施例中，在执行步骤S106步骤之后的过程可以具体包括如下步骤：

（1）通过目标智能井盖的GNSS传感器实时监测数据告警终端的位置信息；

（2）当数据告警终端距离目标智能井盖在预设距离区间时，通过数据告警终端的RFID识别模块对目标智能井盖进行识别，得到井盖坐标数据；

（3）基于井盖坐标数据，通过数据告警终端将携带数据告警终端的维护人员引导至目标智能井盖的目标区域。

具体地，利用井盖上的GNSS传感器实时监测数据告警终端的位置信息，这种实时跟踪技术使得从控制中心到现场操作的每一步都基于精确的地理位置数据。例如，在一个繁忙的市区，智能井盖可能由于连续的车流影响发生移位或损坏，此时控制中心可以通过实时接收井盖的GNSS数据来追踪具体的位置变化，确保及时响应。随着数据告警终端（通常是一种携带便携式设备，如平板电脑或智能手机，内置专业应用软件）接近目标智能井盖，系统会根据预设的距离参数来激活终端的RFID识别模块。该RFID模块能够识别井盖上的特定标识符，从而获取井盖的坐标数据。这个过程极大地减少了人为搜索的时间和误差，特别是在视线受阻或夜间条件下。例如，假设一个井盖由于地下水流动异常而发生位移，在维修团队到达现场时，他们的数据告警终端可以自动通过RFID技术识别并确认井盖的确切位置，避免了在复杂的城市环境中的混淆。得到井盖坐标数据后，数据告警终端内的导航系统会启动，根据这些坐标数据引导维护人员直接前往目标智能井盖的位置。这一导航不仅基于地图和GPS数据，还整合了来自井盖监测系统的实时信息，确保导航路径考虑到当前的交通状况和可能的地面障碍。例如，在进行紧急维护响应时，如一场大雨后井盖周围积水可能会阻碍正常的通行路径，维护人员的导航设备会接收到这种实时更新的信息，并即时重新规划一条既安全又高效的到达路线。

在一具体实施例中，在基于井盖坐标数据，通过数据告警终端将携带数据告警终端的维护人员引导至目标智能井盖的目标区域步骤之后的过程可以具体包括如下步骤：

（1）通过数据告警终端的RFID识别模块对目标智能井盖进行RFID编码识别，得到编码数据；

（2）对编码数据进行判断，当编码数据为目标编码数据时，对目标智能井盖进行维修，并采集目标智能井盖的维修数据并生成维修报告。

需要说明的是，从数据告警终端的RFID识别模块开始，该模块能够通过读取安装在每个智能井盖上的RFID标签来获取井盖的唯一编码数据。此技术不仅加速了识别过程，也减少了人为错误，确保每次维护都针对正确的井盖进行。例如，考虑一个位于商业区的智能井盖，由于经常有重型车辆经过，可能出现结构疲劳或损坏。在此情况下，当维护团队到达现场后，他们会使用携带的数据告警终端对井盖上的RFID标签进行扫描。终端内的RFID模块迅速读取标签上存储的数据，这些数据包含了井盖的具体位置、安装日期以及最后一次检查的详细记录。通过这些信息，维护团队可以立即验证他们是否位于正确的井盖位置，并确认其历史维护记录。一旦RFID识别模块确认编码数据与系统中预设的目标编码数据匹配，这表明维护团队已经定位到了正确的井盖，并可以开始进行必要的维修工作。在维修过程中，团队会根据井盖的当前状态和预先设定的维修协议进行操作，这可能包括更换损坏的部件、调整井盖位置、清理堵塞的排水通道等。例如，如果该商业区的井盖由于长期受压出现了裂缝，维修队伍将进行裂缝修补并可能加固井盖结构以防未来的损坏。完成维修后，维护人员将使用数据告警终端采集和记录井盖的维修数据，包括维修时间、更换的部件类型、维修后的测试结果等。这些数据被系统自动整理成维修报告，报告不仅为未来的维护提供了参考，也保证了数据的透明性和追溯性。例如，商业区井盖的维修报告将详细记录裂缝的位置、所用材料的种类以及任何可能影响未来维护决策的观察结果。

本发明实施例还提供了一种基于城市排水的智能井盖监测系统，如图2所示，该一种基于城市排水的智能井盖监测系统具体包括：

采集模块201，用于按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过小波变换算法对所述震动数据进行频域分析，得到频域数据集，其中，所述频域数据集包括：关键特征频率以及震动模式；

分析模块202，用于通过孤立森林算法对所述频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，通过所述目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据；

融合模块203，用于将所述传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到融合数据，并将所述融合数据输入预置的卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据；

匹配模块204，用于通过预置的决策树模型对所述井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别；

启动模块205，用于当所述健康状态级别为严重时，启动所述目标智能井盖周围预置的声光报警器，同时，采集所述目标智能井盖的影像数据；

传输模块206，用于将所述健康状态级别以及所述影像数据传输至预置的数据告警终端。

通过上述各个模块的协同工作，通过按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，并使用小波变换算法对这些震动数据进行频域分析，可以有效地获取关键特征频率和震动模式，这为后续的分析提供了基础数据。接着，通过孤立森林算法对频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，触发传感器模组采集数据，这种方式确保了数据采集的高效性和精准性，避免了无效的数据采集，节省了资源。传感器模组包括GNSS传感器、光纤光栅传感器、MEMS倾角传感器、静力水准仪、超声波液位计和雷达流量计，这些传感器能够分别采集井盖的位置数据、形变数据（包括应变数据、位移数据、温度数据）、井盖倾角数据、沉降数据、积水深度数据和积水流量数据，数据全面且细致，能够提供详尽的井盖状态信息。通过卡尔曼滤波算法对传感器数据进行数据融合，可以有效地去除噪声，增强数据的准确性。融合后的数据再输入卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据，这一过程利用了深度学习的强大特征提取和模式识别能力，能够精准分析井盖的健康状态。通过决策树模型对井盖健康状态数据进行健康级别匹配，可以有效地对井盖的健康状态进行分级，得到健康状态级别。当健康状态级别为严重时，系统自动启动目标智能井盖周围预置的声光报警器，并同时采集井盖的影像数据，这种多层次的预警机制大大提高了系统的响应速度和准确性。影像数据的采集通过图像采集装置在多个图像采集区域进行，可以提供全面的视觉信息，辅助判断。此外，系统能够将健康状态级别和影像数据传输至预置的数据告警终端，并通过GNSS传感器实时监测数据告警终端的位置信息。当数据告警终端距离目标智能井盖在预设距离区间时，通过RFID识别模块对目标智能井盖进行识别，得到井盖坐标数据，并基于此数据引导维护人员前往目标区域。这一过程大大提高了维护工作的效率和准确性，确保问题能够被快速发现和处理。当维护人员到达目标区域后，通过RFID识别模块对目标智能井盖进行RFID编码识别，确认其身份后进行维修，并采集维修数据生成维修报告。这种方法确保了维修工作的规范化和数据记录的完整性。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种基于城市排水的智能井盖监测方法，其特征在于，包括：

按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过小波变换算法对所述震动数据进行频域分析，得到频域数据集，其中，所述频域数据集包括：关键特征频率以及震动模式，具体包括：按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过低通滤波器对所述震动数据进行数据去噪，得到低频震动数据；对所述低频震动数据进行数据标准化处理，得到标准化震动数据；对所述标准化震动数据进行数据分段，得到多段标准化震动子数据；分别对每段标准化震动子数据进行分解层数匹配，得到每段标准化震动子数据对应的分解层数；基于每段标准化震动子数据对应的分解层数，通过所述小波变换算法分别对每段标准化震动子数据进行小波变换处理，得到细节系数集以及近似系数集；对所述细节系数集进行频率分量提取，得到所述关键特征频率；对所述近似系数集进行震动模式匹配，得到所述震动模式；

通过孤立森林算法对所述频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，通过所述目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据，其中，所述传感器模组包括：GNSS传感器、光纤光栅传感器、MEMS倾角传感器、静力水准仪、超声波液位计、雷达流量计，所述通过孤立森林算法对所述频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，通过所述目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据步骤，包括：根据所述关键特征频率以及所述震动模式对所述孤立森林算法进行参数匹配，得到算法参数集，其中，所述算法参数集包括：树木数量以及样本分数；基于所述算法参数集对所述孤立森林算法进行算法参数配置，得到配置后的孤立森林算法；对所述频域数据集进行数据点构建，得到多个时序数据点；通过所述配置后的孤立森林算法对所述多个时序数据点进行异常得分计算，得到异常分值集，并对所述异常分值集进行平均分值计算，得到目标平均分值；对所述目标平均分值进行分数阈值分析，当所述目标平均分值满足预设阈值时，通过所述GNSS传感器获取所述目标智能井盖的位置数据；通过所述光纤光栅传感器采集所述目标智能井盖的形变数据，其中，所述形变数据包括：应变数据、位移数据以及温度数据；通过所述MEMS倾角传感器采集所述目标智能井盖的井盖倾角数据；通过所述静力水准仪采集所述目标智能井盖的沉降数据；通过所述超声波液位计采集所述目标智能井盖的积水深度数据；通过所述雷达流量计采集所述目标智能井盖的积水流量数据；将所述位置数据、所述形变数据、所述井盖倾角数据、所述沉降数据、所述积水深度数据以及所述积水流量数据合并为所述传感器数据；

将所述传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到融合数据，并将所述融合数据输入预置的卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据；

通过预置的决策树模型对所述井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别；

当所述健康状态级别为严重时，启动所述目标智能井盖周围预置的声光报警器，同时，采集所述目标智能井盖的影像数据；

将所述健康状态级别以及所述影像数据传输至预置的数据告警终端。

2.根据权利要求1所述的基于城市排水的智能井盖监测方法，其特征在于，所述将所述传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到融合数据，并将所述融合数据输入预置的卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据步骤，包括：

将所述传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行初始状态向量构建，得到初始状态向量集；

构建所述初始状态向量集对应的状态转移矩阵，并通过所述状态转移矩阵对所述传感器数据进行数据融合，得到所述融合数据；

将所述融合数据输入所述卷积神经网络的卷积层进行卷积特征提取，得到应变张量特征、井盖变形特征、物理变形特征、位置变化特征以及积水特征；

将应变张量特征、井盖变形特征、物理变形特征、位置变化特征以及积水特征输入所述卷积神经网络的激活层进行特征激活，得到激活应变张量特征、激活井盖变形特征、激活物理变形特征、激活位置变化特征以及激活积水特征；

将激活应变张量特征、激活井盖变形特征、激活物理变形特征、激活位置变化特征以及激活积水特征输入所述卷积神经网络的池化层进行平均池化处理，得到池化应变张量特征、池化井盖变形特征、池化物理变形特征、池化位置变化特征以及池化积水特征；

将池化应变张量特征、池化井盖变形特征、池化物理变形特征、池化位置变化特征以及池化积水特征输入所述卷积神经网络的全连接层进行特征融合，得到融合特征；

将所述融合特征输入所述卷积神经网络的输出层对所述目标智能井盖进行健康状态分析，得到井盖健康状态数据。

3.根据权利要求2所述的基于城市排水的智能井盖监测方法，其特征在于，所述将所述融合特征输入所述卷积神经网络的输出层对所述目标智能井盖进行健康状态分析，得到井盖健康状态数据步骤，包括：

将所述融合特征集输入所述卷积神经网络的输出层进行特征相似度计算，得到相似度计算分值；

基于预置的特征状态映射库，根据所述相似度计算分值对所述目标智能井盖进行健康状态匹配，得到健康状态标签；

基于所述健康状态标签进行数据采集，得到所述健康状态标签对应的所述井盖健康状态数据。

4.根据权利要求3所述的基于城市排水的智能井盖监测方法，其特征在于，所述通过预置的决策树模型对所述井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别步骤，包括：

通过所述决策树模型对所述井盖健康状态数据进行节点构建，得到根节点以及叶节点集；

基于所述根节点，对所述叶节点集中每个叶节点进行决策条件分析，得到每个叶节点的决策条件；

基于每个叶节点的决策条件对每个叶节点进行节点特征分析，得到每个叶节点的节点特征；

基于每个叶节点的节点特征对所述井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别。

5.根据权利要求4所述的基于城市排水的智能井盖监测方法，其特征在于，所述当所述健康状态级别为严重时，启动所述目标智能井盖周围预置的声光报警器，同时，采集所述目标智能井盖的影像数据步骤，包括：

当所述健康状态级别为严重时，启动所述目标智能井盖周围预置的声光报警器；

对所述目标智能井盖进行图像采集区域标定，得到所述目标智能井盖对应的多个图像采集区域；

通过预置的图像采集装置对所述多个图像采集区域进行图像采集，得到所述影像数据。

6.根据权利要求5所述的基于城市排水的智能井盖监测方法，其特征在于，在所述将所述健康状态级别以及所述影像数据传输至预置的数据告警终端步骤之后，还包括：

通过所述目标智能井盖的GNSS传感器实时监测所述数据告警终端的位置信息；

当所述数据告警终端距离所述目标智能井盖在预设距离区间时，通过所述数据告警终端的RFID识别模块对所述目标智能井盖进行识别，得到井盖坐标数据；

基于所述井盖坐标数据，通过所述数据告警终端将携带所述数据告警终端的维护人员引导至所述目标智能井盖的目标区域。

7.根据权利要求6所述的基于城市排水的智能井盖监测方法，其特征在于，在所述基于所述井盖坐标数据，通过所述数据告警终端将携带所述数据告警终端的维护人员引导至所述目标智能井盖的目标区域步骤之后，还包括：

通过所述数据告警终端的RFID识别模块对所述目标智能井盖进行RFID编码识别，得到编码数据；

对所述编码数据进行判断，当所述编码数据为目标编码数据时，对所述目标智能井盖进行维修，并采集所述目标智能井盖的维修数据并生成维修报告。

8.一种基于城市排水的智能井盖监测系统，用以执行如权利要求1至7任一项所述的基于城市排水的智能井盖监测方法，其特征在于，包括：

采集模块，用于按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过小波变换算法对所述震动数据进行频域分析，得到频域数据集，其中，所述频域数据集包括：关键特征频率以及震动模式，具体包括：按照预设频率实时采集目标智能井盖的震动数据，通过低通滤波器对所述震动数据进行数据去噪，得到低频震动数据；对所述低频震动数据进行数据标准化处理，得到标准化震动数据；对所述标准化震动数据进行数据分段，得到多段标准化震动子数据；分别对每段标准化震动子数据进行分解层数匹配，得到每段标准化震动子数据对应的分解层数；基于每段标准化震动子数据对应的分解层数，通过所述小波变换算法分别对每段标准化震动子数据进行小波变换处理，得到细节系数集以及近似系数集；对所述细节系数集进行频率分量提取，得到所述关键特征频率；对所述近似系数集进行震动模式匹配，得到所述震动模式；

分析模块，用于通过孤立森林算法对所述频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，通过所述目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据，其中，所述传感器模组包括：GNSS传感器、光纤光栅传感器、MEMS倾角传感器、静力水准仪、超声波液位计、雷达流量计，所述通过孤立森林算法对所述频域数据集进行分析，当分析结果满足预设条件时，通过所述目标智能井盖的传感器模组采集传感器数据步骤，包括：根据所述关键特征频率以及所述震动模式对所述孤立森林算法进行参数匹配，得到算法参数集，其中，所述算法参数集包括：树木数量以及样本分数；基于所述算法参数集对所述孤立森林算法进行算法参数配置，得到配置后的孤立森林算法；对所述频域数据集进行数据点构建，得到多个时序数据点；通过所述配置后的孤立森林算法对所述多个时序数据点进行异常得分计算，得到异常分值集，并对所述异常分值集进行平均分值计算，得到目标平均分值；对所述目标平均分值进行分数阈值分析，当所述目标平均分值满足预设阈值时，通过所述GNSS传感器获取所述目标智能井盖的位置数据；通过所述光纤光栅传感器采集所述目标智能井盖的形变数据，其中，所述形变数据包括：应变数据、位移数据以及温度数据；通过所述MEMS倾角传感器采集所述目标智能井盖的井盖倾角数据；通过所述静力水准仪采集所述目标智能井盖的沉降数据；通过所述超声波液位计采集所述目标智能井盖的积水深度数据；通过所述雷达流量计采集所述目标智能井盖的积水流量数据；将所述位置数据、所述形变数据、所述井盖倾角数据、所述沉降数据、所述积水深度数据以及所述积水流量数据合并为所述传感器数据；

融合模块，用于将所述传感器数据输入预置的卡尔曼滤波算法进行数据融合，得到融合数据，并将所述融合数据输入预置的卷积神经网络进行井盖健康状态分析，得到井盖健康状态数据；

匹配模块，用于通过预置的决策树模型对所述井盖健康状态数据进行健康级别匹配，得到健康状态级别；

启动模块，用于当所述健康状态级别为严重时，启动所述目标智能井盖周围预置的声光报警器，同时，采集所述目标智能井盖的影像数据；

传输模块，用于将所述健康状态级别以及所述影像数据传输至预置的数据告警终端。