一种自动化基坑监测方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及建筑工程的，尤其是涉及一种自动化基坑监测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、目前，随着高层建筑等工程的不断增多，工程规模不断增大，基坑的开挖范围也逐渐扩大，而基坑开挖不可避免地引起基坑周围土体变形，对周边土体环境产生影响，严重时会扰动邻近建筑物，导致其开裂、倾斜甚至倒塌，特别是在挖掘粘结性较差、质地不均、间隙较大的砂卵石地层时，基坑的变形和坍塌事故更为容易发生，这使得对基坑的监测成为重中之重。

2、现有的基坑监测通常使用位移传感器或是各种影像监控手段监测基坑是否发生形变，以及通过水位计和测压仪等仪器监测基坑的压力和水土地质状态，进而通过人工的经验分析对基坑的安全状态进行判断。这种方法监测数据不全面，而且容易受到人为因素的影响，导致预测的结果不准确。

3、上述中的现有技术方案存在基坑监测的预测结果不够准确的缺陷。

技术实现思路

1、为了提高基坑监测的预测结果的准确性，本技术提供一种自动化基坑监测方法、装置、计算机设备及存储介质。

2、本技术的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

3、一种自动化基坑监测方法，所述自动化基坑监测方法包括：

4、获取基坑实时状态数据和基坑实时图像；

5、分析所述基坑实时状态数据以获取第一状态信息，并将所述第一状态信息标注在所述基坑实时图像上，其中，所述第一状态信息包括基坑的形变数据、地质信息及基坑内壁应力信息；

6、对所述第一状态信息进行特征提取，得到第二状态信息；

7、获取基坑状态预测模型，利用所述基坑状态预测模型实时分析所述第二状态信息，当分析结果为异常时，向用户发送危险警报信息，并在所述基坑实时图像上标注异常信息，将标注有所述第一状态信息和所述异常信息的所述基坑实时图像同步发送给用户。

8、通过采用上述技术方案，通过基坑周边和内部各种传感器和监测设备采集基坑实时状态数据，以便于后续对基坑状态的预测以及基坑异常状态发生位置的定位，提高了自动化基坑监测的预测效率；对实时采集到的基坑监测数据进行初步的处理和分析，得到第一状态信息，将获取的第一状态信息与基坑实时图像结合起来，将第一状态信息在基坑实时图像对应的位置上标注出来，工程管理人员可以在远程直观、清晰地看到基坑监测信息，有助于及时发现和处理潜在的安全隐患，提高了自动化基坑监测的预测结果的准确性；通过对第一状态信息进行统计学特征提取和时域特征分析提取，得到统计特征和时域特征，进而结合统计特征和时域特征进行拟合生成状态特征曲线，即第二状态信息，通过特征提取对原始数据进行了数据清洗，降低了数据的复杂度，为后续模型的分析提供更简洁有效的数据信息源，进一步提高了自动化基坑监测的预测效率；获取预先建立好的基坑状态预测模型，在实时监测过程中，将第二状态信息输入到预先建立的基坑状态预测模型中，预测基坑的状态是否正常，如果预测模型分析结果显示基坑状态异常，即存在潜在的安全风险或问题，系统向相关用户发送危险警报信息，同时，系统也会在基坑的实时图像上标注异常信息，并将标注了第一状态信息和异常信息的基坑实时图像发送给相关用户，使用户不仅可以远程直观地了解异常情况，有助于更及时地做出反应和决策，提高了自动化基坑监测的安全性。

9、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取基坑实时状态数据，具体包括：

10、获取各维度的传感器的监测回传数据和定位信息；

11、根据所述定位信息和所述基坑实时图像生成数据产生位置信息，所述数据产生位置信息与所述监测回传数据对应；

12、根据所述监测回传数据和所述数据产生位置信息生成基坑实时状态数据。

13、通过采用上述技术方案，通过安装在基坑周边或内部的不同类型的传感器设备监测基坑的各种状态和参数回传给监测系统进行处理和分析，每个传感器可以监测不同的参数，同时传感器发送自身定位信息，利用传感器的定位信息和基坑实时图像，确定各个监测维度的回传数据对应的具体位置，进而确定基坑各个位置对应的实时状态信息，生成基坑实时状态数据，将监测数据与实际位置联系起来，以便于后续对基坑状态的预测以及基坑异常状态发生位置的定位，提高了自动化基坑监测的预测效率。

14、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述分析所述基坑实时状态数据以获取第一状态信息，并将所述第一状态信息标注在所述基坑实时图像上，具体包括：

15、将所述基坑实时状态数据进行数据清洗除去噪音，生成第一状态信息；

16、将所述第一状态信息对应的数据产生位置信息与所述基坑实时图像进行比对，将所述第一状态信息标注在所述基坑实时图像的对应位置上。

17、通过采用上述技术方案，通过平滑、插值、滤波等方法对基坑实时状态数据中不准确和无效的数据进行识别和去除，生成第一状态信息，将第一状态信息对应的数据产生位置信息与基坑实时图像进行比对，确定第一状态信息在图像上的具体位置，将第一状态信息标注在基坑实时图像的对应位置上，帮助工程管理人员可以远程并直观地了解基坑的实时状态，并及时采取相应的措施，有助于及时发现和处理潜在的安全隐患，提高了自动化基坑监测的预测结果的准确性。

18、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述对所述第一状态信息进行数据降维与特征提取，得到第二状态信息，具体包括：

19、分析提取所述第一状态信息的统计特征和时域特征；

20、根据所述统计特征和所述时域特征进行拟合，得到第二状态信息。

21、通过采用上述技术方案，通过分析第一状态信息，从中提取统计特征和时域特征，利用提取出的统计特征和时域特征进行拟合分析，生成第一状态信息各维度数据的拟合曲线，以描述数据的整体趋势和规律，通过特征提取对原始数据进行了数据清洗，降低了数据的复杂度，为后续模型的分析提供更简洁有效的数据信息源，进一步提高了自动化基坑监测的预测效率。

22、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取基坑状态预测模型之前，包括：

23、记录所述基坑实时状态数据并进行神经网络学习，得到神经学习结果；

24、对所述神经学习结果进行数据矫正，将所述数据矫正后的结果重新注入神经网络进行重复学习；

25、重复上述神经网络学习和数据矫正重注入的步骤以生成基坑状态预测模型。

26、通过采用上述技术方案，将基坑实时监测过程中采集到的各种监测数据进行记录和整理，包括基坑周围土壤的变形情况、地下水位、应力信息等，利用这些数据来训练神经网络模型，得到神经网络的权重矩阵等信息以及可能的预测结果，工程管理人员通过经验值对神经学习结果进行矫正，将修正后的数据重新输入到神经网络中进行重复学习，通过反向传播算法更新神经网络的权重矩阵和参数，不断地重复进行神经网络学习和数据矫正重注入的步骤，不断更新修正神经网络的权重矩阵和参数，逐步提高神经网络模型的性能和效果，进一步提高了基坑监测的预测结果的准确性。

27、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述自动化基坑监测方法，还包括：

28、对所述基坑实时图像和对应的所述异常信息进行人工复检，得到复检结果；

29、所述基坑状态预测模型根据所述复检结果进行自我学习调整。

30、通过采用上述技术方案，在异常信息恢复正常或危险警报信号结束之后，对基坑实时图像和对应的异常信息进行人工复检，排查危险是否发生，得到复检结果，基坑状态预测模型根据复检结果进行权重矩阵和偏移项等参数进行自我学习调整，进一步提高了基坑监测的预测结果的准确性。

31、本技术的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：

32、一种自动化基坑监测装置，所述自动化基坑监测装置包括：

33、数据初始获取模块，用于获取基坑实时状态数据和基坑实时图像；

34、数据清洗整理模块，用于分析所述基坑实时状态数据以获取第一状态信息，并将所述第一状态信息标注在所述基坑实时图像上，其中，所述第一状态信息包括基坑的形变数据、地质信息及基坑内壁应力信息；

35、数据特征提取模块，用于对所述第一状态信息进行特征提取，得到第二状态信息；

36、危险警报提醒模块，用于获取基坑状态预测模型，利用所述基坑状态预测模型实时分析所述第二状态信息，当分析结果为异常时，向用户发送危险警报信息，并在所述基坑实时图像上标注异常信息，将标注有所述第一状态信息和所述异常信息的所述基坑实时图像同步发送给用户。

37、通过采用上述技术方案，通过基坑周边和内部各种传感器和监测设备采集基坑实时状态数据，以便于后续对基坑状态的预测以及基坑异常状态发生位置的定位，提高了自动化基坑监测的预测效率；对实时采集到的基坑监测数据进行初步的处理和分析，得到第一状态信息，将获取的第一状态信息与基坑实时图像结合起来，将第一状态信息在基坑实时图像对应的位置上标注出来，工程管理人员可以在远程直观、清晰地看到基坑监测信息，有助于及时发现和处理潜在的安全隐患，提高了自动化基坑监测的预测结果的准确性；通过对第一状态信息进行统计学特征提取和时域特征分析提取，得到统计特征和时域特征，进而结合统计特征和时域特征进行拟合生成状态特征曲线，即第二状态信息，通过特征提取对原始数据进行了数据清洗，降低了数据的复杂度，为后续模型的分析提供更简洁有效的数据信息源，进一步提高了自动化基坑监测的预测效率；获取预先建立好的基坑状态预测模型，在实时监测过程中，将第二状态信息输入到预先建立的基坑状态预测模型中，预测基坑的状态是否正常，如果预测模型分析结果显示基坑状态异常，即存在潜在的安全风险或问题，系统通过短信、邮件、app推送等方式向相关用户发送危险警报信息，同时，系统也会在基坑的实时图像上标注异常信息，并将标注了第一状态信息和异常信息的基坑实时图像发送给相关用户，使用户不仅可以远程直观地了解异常情况，有助于更及时地做出反应和决策。提高了自动化基坑监测的安全性。

38、本技术的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：

39、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述自动化基坑监测方法的步骤。

40、本技术的上述目的四是通过以下技术方案得以实现的：

41、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述自动化基坑监测方法的步骤。

42、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

43、1、通过安装在基坑周边或内部的不同类型的传感器设备监测基坑的各种状态和参数回传给监测系统进行处理和分析，每个传感器可以监测不同的参数，同时传感器发送自身定位信息，利用传感器的定位信息和基坑实时图像，确定各个检测维度的回传数据对应的具体位置，进而确定基坑各个位置对应的实时状态信息，生成基坑实时状态数据，将监测数据与实际位置联系起来，以便于后续对基坑状态的预测以及基坑异常状态发生位置的定位，通过分析第一状态信息，从中提取统计特征和时域特征，利用提取出的统计特征和时域特征进行拟合分析，生成第一状态信息各维度数据的拟合曲线，以描述数据的整体趋势和规律，通过特征提取对原始数据进行了数据清洗，降低了数据的复杂度，为后续模型的分析提供更简洁有效的数据信息源，提高了自动化基坑监测的预测效率；

44、2、通过平滑、插值、滤波等方法对基坑实时状态数据中不准确和无效的数据进行识别和去除，生成第一状态信息，将第一状态信息对应的数据产生位置信息与基坑实时图像进行比对，确定第一状态信息在图像上的具体位置，将第一状态信息标注在基坑实时图像的对应位置上，帮助工程管理人员可以远程并直观地了解基坑的实时状态，并及时采取相应的措施，有助于及时发现和处理潜在的安全隐患，将基坑实时监测过程中采集到的各种监测数据进行记录和整理，包括基坑周围土壤的变形情况、地下水位、应力信息等，利用这些数据来训练神经网络模型，得到神经网络的权重矩阵等信息以及可能的预测结果，工程管理人员通过经验值对神经学习结果进行矫正，将修正后的数据重新输入到神经网络中进行重复学习，通过反向传播算法更新神经网络的权重矩阵和参数，不断地重复进行神经网络学习和数据矫正重注入的步骤，不断更新修正神经网络的权重矩阵和参数，逐步提高神经网络模型的性能和效果，在异常信息恢复正常或危险警报信号结束之后，对基坑实时图像和对应的异常信息进行人工复检，排查危险是否发生，得到复检结果，基坑状态预测模型根据复检结果进行权重矩阵和偏移项等参数进行自我学习调整，提高了自动化基坑监测的预测结果的准确性；

45、3、获取预先建立好的基坑状态预测模型，在实时监测过程中，将第二状态信息输入到预先建立的基坑状态预测模型中，预测基坑的状态是否正常，如果预测模型分析结果显示基坑状态异常，即存在潜在的安全风险或问题，系统向相关用户发送危险警报信息，同时，系统也会在基坑的实时图像上标注异常信息，并将标注了第一状态信息和异常信息的基坑实时图像发送给相关用户，使用户不仅可以远程直观地了解异常情况，有助于更及时地做出反应和决策，提高了自动化基坑监测的安全性。