一种面向建筑结构的多灾害监测与预警方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种面向建筑结构的多灾害监测与预警方法和装置，包括无人机、具备边缘计算能力和集成无线通信模块的倾斜仪、拉线式裂缝计、应变计、强震仪、云服务平台以及轻量化的B/S架构的监测预警软件，而且针对多种监测数据采用了主成分分析的技术进行特征提取，并采用贝叶斯理论进行信息融合分析和结构健康状态评估。本发明专利技术提供的技术方案解决了背景技术中提到的传统建筑结构沉降、倾斜、裂缝监测方法实时性差、效率低下、预测可靠性低等缺点。预测可靠性低等缺点。预测可靠性低等缺点。

【技术实现步骤摘要】
一种面向建筑结构的多灾害监测与预警方法和装置


[0001]本专利技术涉及建筑结构的裂缝监测
，尤其是一种面向建筑结构的多灾害监测与预警方法和装置。

技术介绍

[0002]随着经济社会的快速发展，建筑结构的规模越来越大，对安全性的要求也越来越高。建筑结构在施工、运营期间，由于受到各种不利因素的影响，其中包括设计缺陷、施工偏差、年久失修、台风地震等极端自然灾害、周遭环境变动(地下空间的高度开发、地铁隧道盾构、周边深基坑开挖)、填海地区和软弱地层等等，常常会导致建筑结构发生不均匀沉降进而产生一定的变形，当变形达到一定阈值时，建筑结构中一些较为薄弱的、负担较大的构件就会出现裂缝，进一步会导致构件断裂、结构倾斜和倒塌，危害人民群众的生命财产安全。但是，并不是建筑结构一旦出现沉降、倾斜和裂缝就要立刻停止建筑的使用，在周遭环境没有大幅度变动的情况下，建筑结构的变形在一定时间内会趋于稳定，此时沉降、倾斜和裂缝可能不再继续发展、危害程度较小，通过一定的技术手段对建筑裂缝进行填补和倾斜进行纠正之后建筑依然可以正常使用。因此，当建筑结构由于不均匀沉降导致的倾斜和裂缝之后，为了及时了解倾斜和裂缝的发展情况，预测倾斜和裂缝的发展趋势，评估建筑的安全状况，更为了对重大安全事故提前预警，采取便利和高效的只能感知监测系统和软件系统对建筑结构沉降、倾斜和裂缝进行监测与预警是非常有必要的。
[0003]传统的建筑结构裂缝监测多采用人工监测形式，需要专业人员使用全站仪和裂缝探测仪对沉降、倾斜和裂缝进行周期性的测量，缺点如下：一是实时性差，人工测量的周期较长，一些突发的、紧急的安全事故无法被预警；二是效率低下，当待监测建筑的规模较大、建筑结构裂缝较多时，人工测量需要耗费较长的时间；三是可靠性低，人工监测的测量周期过长，导致常规检测获得的倾斜、裂缝、应力应变、强震动数据过少，难以对倾斜和裂缝的发展趋势进行准确的分析；四是专业性太强，常规倾斜和裂缝检测需要专业机构有经验的技术人员操作仪器设备测量，而且检测报告复杂难懂，不容易向一般房屋住户有效地发布检测结果和预警信息。

技术实现思路

[0004](一)要解决的技术问题
[0005]传统建筑结构沉降、倾斜、裂缝监测方法具有实时性差、效率低下、预测可靠性低等缺点。
[0006](二)技术方案
[0007]一种面向建筑结构的多灾害监测与预警方法和装置，采用多元感知监测技术对多种灾害进行联合监测并将多种监测数据对应的多元健康评估信息进行数据融合，获得对建筑结构的健康状态和多灾害风险的综合安全评估结果，具体的步骤包括：
[0008]S10：通过无人机、具备边缘计算能力和集成无线通信模块的倾斜仪、拉线式裂缝
计、应变计、强震仪，以及如下步骤对多种监测数据采进行主成分分析和特征提取：
[0009]S1：设对m个参数进行n次的观测，得到一个原始数据矩阵X：
[0010][0011]S2：对原始数据标准化，采用如下标准差标准化的公式：
[0012][0013]其中，为X
j
的均值，s
j
为X
j
的标准差，标准化之后的原始矩阵作X
′
；
[0014]S3：根据如下公式计算相关矩阵：
[0015][0016]其中，标准化后的矩阵相关矩阵R为其协方差矩阵；
[0017]S4：对样本数据相关矩阵R作特征分解，得到前m阶的特征值λ1≥λ2≥
…
≥λ
m
≥0；并定义第j个主成分贡献率前p个主成分的累计贡献率
[0018]S5：求出每个特征值对应的特征向量就是相关系数a
ij
，代入如下计算公式：
[0019][0020]即可求得各阶所述主成分，其中Y1、Y2和Y
m
分别是第1、2和m阶的主成分；
[0021]S20：采用贝叶斯理论对提取的数据进行信息融合分析和结构健康状态评估；设多种建筑结构的灾害工况集合为{A
1 A2…
A
n
}，多种监测数据对应的多元健康评估指标为{B
1 B2…
B
m
}，并通过如下公式进行多元数据融合：
[0022][0023]其中，P(A
j
)为先验概率，即发生A
j
建筑结构发生损伤事件的概率，而P(B
k
|A
j
)则为指标B
k
对A
j
损伤的诊断，P(A
i
|B)是基于贝叶斯理论获得的多元数据融合指标，用于对建筑结构的健康状态和多灾害风险进行综合的评估。
[0024](三)有益效果
[0025]本专利技术主要有如下优点：研发一种面向建筑结构不均匀沉降导致的倾斜和裂缝的联合的同步的实时在线监测预警系统，该系统能以较高的测量频率实时在线获取倾斜、裂缝、应变、强震动的测量数据，并基于边缘计算技术实现分布式测点的独立运算从而实现比传统中央计算方式更快速的实时预警；效率高，全自动化的倾斜和裂缝测量、数据传输、数
据处理及管理，实现了对监测点的远距离监测和24小时无人值守，效率显著提升；预测可靠性高，较高的测量频率能够获取大量的倾斜和裂缝数据，在此基础上对倾斜和裂缝的发展趋势和分布特征进行联合分析和概率统计，大大提高了分析的准确性以及预测的可靠性；实用性好，通过设置阈值设置不同的预警等级，预警等级分三级，不同级别的预警等级对应不同的结构安全状态，并根据预警级别提供预警处置建议，为应急管理和处置提供参考；基于云平台和B/C架构的轻量化软件设计，而且采用简化的预警信息发布方法，并开放上传事故图片模块，用户可以将建筑事故图片上传至系统，便于业主进行管理及维护，同时有利于建筑结构安全监测预警信息系统在一般住户人群中普及和推广。
附图说明
[0026]图1为本专利技术实施例中基于机器视觉和深度学习的结构裂缝识别的示意图；
[0027]图2为本专利技术实施例中面向建筑结构不均匀沉降导致的倾斜和裂缝的实时在线监测与预警系统的示意图；
[0028]图3为本专利技术实施例中面向建筑结构的多灾害监测的安全预警信息分级处置流程图；
[0029]图4为本专利技术实施例中结构安全监测分级预警的预警阈值。
具体实施方式
[0030]为了使本专利技术所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0031]参考图1至图4，本专利技术提供一种面向建筑结构的多灾害监测与预警方法和装置，包括：无人机、倾斜仪、拉线式裂缝计、应变计、强震仪、摄像头、云服务平台以及轻量化的B/S架构的监测预警软件。
[0032]针对人工巡检较难到达和拍摄建筑的高层外立面，无法大规模获取建筑群的图像和视频数据的问题，首先基于无人机拍摄图像和视频的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向建筑结构的多灾害监测与预警方法和装置，其特征在于采用多元感知监测技术对多种灾害进行联合监测并将多种监测数据对应的多元健康评估信息进行数据融合，获得对建筑结构的健康状态和多灾害风险的综合安全评估结果，具体的步骤包括：S10：通过无人机、具备边缘计算能力和集成无线通信模块的倾斜仪、拉线式裂缝计、应变计、强震仪，以及如下步骤对多种监测数据采进行主成分分析和特征提取：S1：设对m个参数进行n次的观测，得到一个原始数据矩阵X：S2：对原始数据标准化，采用如下标准差标准化的公式：其中，为X
j
的均值，s
j
为X
j
的标准差，标准化之后的原始矩阵作X
′
；S3：根据如下公式计算相关矩阵：其中，标准化后的矩阵相关矩阵R为其协方差矩阵；S4：对样本数据相关矩阵R作特征分解，得到前m阶的特征值λ1≥λ2≥
…
≥λ
m
≥0；并定义第j个主成分贡献率前p个主成分的累计贡献率S5：求出每个特征值对应的特征向量就是相关系数aij，代入如下计算公式：即可求得各阶所述主成分，其中Y1、Y2和Y
m
分别是第1、2和m阶的主成分；S20：采用贝叶斯理论对提取的数据进行信息融合分析和结构健康状态评估；设多种建筑结构的灾害工况集合为{A1A2…
A
n
}，多种监测数据对应的多元健康评估指标为{B1B2…
B
m
}，并通过如下公式进行多元数据融合：其中，P(A
j
)为先验概率，即发生A
j
建筑结构发生损伤事件的概率，而P(B
k
|A
j
)则为指标B
k
对A
j
损伤的诊断，P(A
i
|B)是基于贝叶斯理论获得的多元数据融合指标，用于对建筑结构的健康状态和多灾害风险进行综合的评估。
2.如权利要求1所述的一种面向建筑结构的多灾害监测与预警方法和装置，其特征在于，所述S10包括：基于计算机视觉和深度学习的多类型损伤识别和定位算法，从大量无人机拍摄的图像和视频中识别损伤的类型、程度和外观形态，并利用无人机的GPS定位信息进行城市建筑发生不均匀位置的定位，进而融合损伤的类型、程度和空间位置等信息进行建筑结构和建筑的灾害风险状态评估；其中，基于无人机拍摄图像和视频的建筑结构沉降和外部损伤计算机视觉识别技术，包含结构不均匀沉降、墙体裂缝、结构倾斜、柱脚破坏多类型建筑外表面损伤的图像视频数据库。3.如权利要求2所述的一种面向建筑结构的多灾害监测与预警方法和装置，其特征在于，在S10中，对于用无人机排查出有安全隐患的重点建筑物，在所述重点建筑物中安装包括测量模块、边缘计算模块、以及5G/4G无线传输模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：王立新，林健富，胡荣攀，王俊芳，赵贤任，刘军香，
申请(专利权)人：深圳防灾减灾技术研究院，
类型：发明
国别省市：