【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分层信息数据库，尤其涉及一种历史建筑动态分层信息数据库系统。
技术介绍
1、历史建筑作为文化遗产的重要组成部分，不仅承载了丰富的历史与文化，还在现代社会中起到了重要的观光和教育作用，然而，受到时间、环境、自然灾害等多种因素的影响，历史建筑往往面临着各种损伤和风险，为确保其完好、安全且长久地保存，对其进行有效、实时的健康监测显得尤为关键。
2、传统的历史建筑健康监测多依赖于人工定期检查，这种方式不仅效率低下，还可能因为检查的不及时或遗漏，导致某些隐蔽的损伤得不到及时发现，此外，对于某些重要参数如内部湿度、结构微小变形等，人工检查往往难以精确捕捉。
3、随着科技的发展，各种传感器和远程监测技术开始被应用于建筑健康监测领域，能够为历史建筑提供更为精确和实时的物理状态数据，但是，这些技术往往分散、缺乏统一的管理和分析平台，如何将这些先进技术融合、整合，构建一个能够为历史建筑提供全面、实时健康监测的系统，成为了研究和应用的重要课题。
4、同时，除了对建筑的物理状态进行监测，如何将这些建筑的历史背景、修复历程、使用情况等多维度的信息整合、动态地为研究者、管理者和公众呈现，也是现有技术中亟待解决的问题。
5、为此，我们提出了这种历史建筑动态分层信息数据库系统，目的在于整合各种现代技术，为历史建筑提供一个全面、高效、实时的健康监测和信息展示平台。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种历史建筑动态分层信息数据库系统。>
2、一种历史建筑动态分层信息数据库系统，包括数据收集模块、信息处理模块、多维度查询模块、用户交互模块、环境影响评估模块和建筑物健康监测模块，其中：
3、数据收集模块：用于实时获取历史建筑的结构、外观、修复历程以及使用情况的数据；
4、信息处理模块：用于对收集的数据进行分类、分层并生成对应的动态信息模型；
5、多维度查询模块：用户能按时间、空间和类型对历史建筑信息进行查询；
6、用户交互模块：用于提供的用户界面和交互方式，使用户能够便捷地获取和利用历史建筑信息；
7、环境影响评估模块：对建筑所处环境的气候、植被、土壤的因素进行分析，评估其对建筑物的长期影响，以及历史建筑对周围环境的影响，为保护和修复提供参考数据；
8、建筑物健康监测模块：用于实时监测历史建筑的物理状态，及时发现潜在的损伤和风险，并提供预警。
9、进一步的，所述数据收集模块包括结构监测单元、外观扫描单元、修复历程记录单元和使用情况跟踪单元，具体的：
10、结构监测单元：通过安装在历史建筑关键结构部位的传感器和监测设备，实时监测建筑的物理状态，该状态包括裂缝、沉降和振动；
11、外观扫描单元；采用无人机搭载高清摄像头和激光扫描仪，定期对建筑外观进行拍摄和扫描，形成详细的外观数据；
12、修复历程记录单元；将与历史建筑修复有关的所有文档、图片、视频资料数字化，并与修复工程的时间线相结合，使修复历程的全程记录；
13、使用情况跟踪单元：通过与历史建筑的使用方合作，获取建筑的实时使用情况和人流数据。
14、进一步的，所述信息处理模块包括数据预处理单元、数据分类单元、分层建模单元和动态信息模型生成单元，具体的：
15、数据预处理单元：用于对收集来的原始数据进行清洗、去噪、补全和标准化，确保数据的质量和一致性；
16、数据分类单元：利用深度学习和模式识别，对数据按照内容和类型进行自动分类；
17、分层建模单元：根据数据的重要性和查询频率，将其分为核心层、应用层和辅助层，其中核心层包括建筑的关键结构和外观数据，应用层包括修复历程和使用情况，而辅助层则为环境数据或参观者反馈；
18、动态信息模型生成单元：根据上述分类和分层的结果，采用时序数据库技术，为每个历史建筑生成一个动态信息模型，该模型能够反映建筑的历史变化，该变化包括结构变迁、修复进展和使用频次。
19、进一步的，所述深度学习采用卷积神经网络对图像数据外观照片进行分类，具体公式为：f(x)＝max(0，w*x+b)，
20、其中，f(x)是特征映射，w是权重矩阵，x是输入数据，b是偏置项，*而代表卷积操作，该卷积神经网络能识别不同的建筑风格、修复进度的特点；
21、所述模式识别采用支持向量机算法对于非图像数据，采用支持向量机算法进行分类，具体公式为：
22、f(x)＝sign(w·x+b)
23、其中，f(x)是决策函数，返回数据点所属的类别，w是权重向量，x是输入数据，而b是决策边界的偏置项。
24、进一步的，所述时序数据库技术包括时序数据收集、时序数据存储和动态信息模型构建，具体的：
25、时序数据收集：针对每个历史建筑的各项数据，该各项数据包括结构变化、修复进展和使用频次，根据时间戳将其整理成时序数据，形成如下结构的时序数据集：
26、d＝{(t1，d1)，(t2，d2)，…，(tn，dn)}
27、其中，ti是时间翟戈，di是对应的数据项；
28、时序数据存储：采用influxdb数据库，存储上述数据集，确保其查询效率和可扩展性；
29、动态信息模型构建：基于存储的时序数据，通过移动平均方法，构建历史建筑的动态信息模型，公式可表示为：其中：
30、m(t)表示在时间t的模型值，k是考虑的时间窗口大小，该公式通过计算给定时间窗口内的平均值来得出模型的当前状态。
31、进一步的，所述多维度查询模块包括时间维度查询、空间维度查询、类型维度查询和复合查询功能，具体的：
32、时间维度查询：允许用户指定一个时间范围；
33、空间维度查询：用户能根据地理位置、区域或建筑的具体部位进行检索；
34、类型维度查询：该模块分类存储了各种数据类型，用户能选择特定的数据类型进行查询；
35、复合查询功能：用户能组合多个查询维度，如时间+空间、时间+类型、空间+类型，进行复合查询，以满足更为复杂的信息检索需求。
36、进一步的，所述用户交互模块包括3d虚拟导览、增强现实、虚拟现实以及个性化推荐；
37、3d虚拟导览：用户能通过3d建模技术在屏幕上进行历史建筑的三维导览，系统为每个历史建筑生成了详尽的三维模型，并能展示其各个时间点的状态，用户还能自由选择观看角度、放大/缩小、以及漫游，仿佛亲自在现场；
38、增强现实：用户能通过移动设备的摄像头，实时地将虚拟的历史建筑信息叠加到真实的环境中，从而在实地参观时获取关于建筑的详细历史、修复过程、以及其他相关资讯；
39、虚拟现实：用户能通过vr眼镜，沉浸式地体验历史建筑的内部和外部环境，系统为每个历史建筑提供了全景的vr内容，使用户仿佛置身其中，此外，用户还能在vr本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，包括数据收集模块、信息处理模块、多维度查询模块、用户交互模块、环境影响评估模块和建筑物健康监测模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述数据收集模块包括结构监测单元、外观扫描单元、修复历程记录单元和使用情况跟踪单元，具体的：
3.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述信息处理模块包括数据预处理单元、数据分类单元、分层建模单元和动态信息模型生成单元，具体的：
4.根据权利要求3所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述深度学习采用卷积神经网络对图像数据外观照片进行分类，具体公式为：F(x)＝max(0，W*x+b)，
5.根据权利要求3所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述时序数据库技术包括时序数据收集、时序数据存储和动态信息模型构建，具体的：
6.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述多维度查询模块包括时间维度查询、空间
7.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述用户交互模块包括3D虚拟导览、增强现实、虚拟现实以及个性化推荐；
8.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述环境影响评估模块包括气候分析单元、植被评估单元、土壤分析单元；
9.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述建筑物健康监测模块包括多个内置传感器，多个内置传感器安装在历史建筑的关键部位，传感器能实时检测并上传建筑的物理参数包括振动频率、应力和温湿度，从而及时发现潜在的结构问题。
10.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述所述建筑物健康监测模块还具有远程监测技术，该远程监测技术采用无线通讯技术，该无线通讯技包括4G/5G、Wi-Fi，确保建筑内部的传感器与数据库系统之间的实时数据交换，无论监测人员身处何地，均可以获取到建筑的最新物理状态数据。
...【技术特征摘要】
1.一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，包括数据收集模块、信息处理模块、多维度查询模块、用户交互模块、环境影响评估模块和建筑物健康监测模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述数据收集模块包括结构监测单元、外观扫描单元、修复历程记录单元和使用情况跟踪单元，具体的：
3.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述信息处理模块包括数据预处理单元、数据分类单元、分层建模单元和动态信息模型生成单元，具体的：
4.根据权利要求3所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述深度学习采用卷积神经网络对图像数据外观照片进行分类，具体公式为：f(x)＝max(0，w*x+b)，
5.根据权利要求3所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述时序数据库技术包括时序数据收集、时序数据存储和动态信息模型构建，具体的：
6.根据权利要求1所述的一种历史建筑动态分层信息数据库系统，其特征在于，所述多维...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺龙，武永江，马佳乐，武志欣，吕保，刘然，冀涛，李洋，张雯琪，安佳，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：
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