【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及垂直偏差测量，尤其涉及智能建筑垂直偏差监测系统及方法。
技术介绍
1、垂直偏差测量
，是一种专门用于测量和监控建筑物在垂直方向上的偏差和变形的技术。这个
的重要性在于确保建筑结构的完整性和安全性。建筑物在建设和使用过程中，由于各种原因（如地基沉降、负荷变化、材料老化等）可能会产生垂直偏差。这些偏差如果不加以监控和控制，容易导致结构安全问题，甚至建筑倒塌。
2、其中，智能建筑垂直偏差监测系统的主要目的是实时准确地监测建筑物的垂直偏差，从而确保建筑的结构安全和稳定。系统通常包括传感器、数据处理单元和报警机制。传感器负责收集建筑物的垂直偏差数据，这些数据随后被送至数据处理单元进行分析。如果检测到的偏差超出预设的安全范围，系统会触发报警，提示相关人员采取措施。系统一般通过先进的传感技术和人工智能算法来实现其功能。传感器（如倾斜计、激光测距仪等）能够高精度地测量建筑物的垂直位移，而人工智能算法则用于处理和分析收集到的数据，预测未来的偏差趋势，并在必要时发出预警。这样的系统不仅提高了监测的准确性和效率，还能够及时预防潜在的安全问题，是现代建筑管理的重要组成部分。
3、传统建筑垂直偏差监测系统存在一些明显的不足之处。首先，传统系统在边缘识别和特征提取方面通常不够精确，无法有效地处理图像增强和边缘细节，导致基础数据的不准确性。其次，缺乏有效的三维建模能力，使得监测系统无法实时反映建筑物的实际状态和动态变化，降低了监测的实时性和准确性。此外，传统系统在偏差分析方面依赖于简单的算法，缺乏深度学习和统
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的智能建筑垂直偏差监测系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：智能建筑垂直偏差监测系统包括边缘识别模块、动态三维建模模块、深度偏差分析模块、综合测量数据融合模块、环境因素集成分析模块、智能预警生成模块；
3、所述边缘识别模块基于原始建筑图像，采用sobel边缘检测算法和深度卷积神经网络进行图像增强、边缘特征提取和模式识别，生成细化边缘特征数据；
4、所述动态三维建模模块基于细化边缘特征数据，采用多视角几何重建和点云融合技术，进行三维模型的实时更新，生成实时动态的三维建筑模型；
5、所述深度偏差分析模块基于实时动态的三维建筑模型，采用支持向量机和线性回归分析进行模式识别、偏差预测和统计分析，生成深度垂直偏差分析报告；
6、所述综合测量数据融合模块基于深度垂直偏差分析报告，采用加权平均法融合多种传感器数据，进行数据融合和误差校正，生成综合垂直偏差测量数据；
7、所述环境因素集成分析模块基于综合垂直偏差测量数据，采用主成分分析对环境监测数据进行多变量分析，生成环境因素对偏差影响的分析报告；
8、所述智能预警生成模块基于环境因素对偏差影响的分析报告，采用神经网络进行风险评估和预警信息生成，生成智能预警信息及应对方案。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述细化边缘特征数据包括建筑物边缘轮廓、关键结构节点和特征标记，所述实时动态的三维建筑模型包括建筑物的立体结构、空间布局和关键结构细节，所述深度垂直偏差分析报告包括垂直偏差的类型、位置、趋势和潜在风险评级，所述综合垂直偏差测量数据包括传感器的校准数据、垂直偏差的综合值和校正后的测量结果，所述环境因素对偏差影响的分析报告具体为多环境参数与垂直偏差关联度的分析结果，所述智能预警信息及应对方案包括垂直偏差的预警信号、风险等级和应急响应策略。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述边缘识别模块包括图像增强子模块、边缘特征提取子模块、深度学习优化子模块；
11、所述图像增强子模块基于原始建筑图像，采用sobel边缘检测算法进行图像增强，生成增强后的建筑图像；
12、所述边缘特征提取子模块基于增强后的建筑图像，采用深度卷积神经网络进行边缘特征提取，生成边缘特征数据；
13、所述深度学习优化子模块基于边缘特征数据，采用深度学习技术进行模式识别和数据优化，生成细化边缘特征数据；
14、所述sobel边缘检测算法包括水平和垂直梯度计算，所述深度卷积神经网络包括多层卷积层和池化层，所述深度学习技术包括反向传播和梯度下降。
15、作为本专利技术的进一步方案，所述动态三维建模模块包括点云数据处理子模块、三维几何重建子模块、模型实时更新子模块；
16、所述点云数据处理子模块基于细化边缘特征数据，采用点云融合技术进行数据处理，生成处理后的点云数据；
17、所述三维几何重建子模块基于处理后的点云数据，采用多视角几何重建技术进行三维建筑模型的构建，生成初步三维建筑模型；
18、所述模型实时更新子模块基于初步三维建筑模型，采用实时更新技术进行细节优化，生成实时动态的三维建筑模型；
19、所述点云融合技术包括点云配准和密度优化，所述多视角几何重建技术包括特征匹配和视角合成，所述实时更新技术包括动态纹理映射和实时渲染。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述深度偏差分析模块包括模式识别子模块、偏差预测子模块、统计分析子模块；
21、所述模式识别子模块基于实时动态的三维建筑模型，采用支持向量机，生成模式识别分析数据；
22、所述偏差预测子模块基于模式识别分析数据，采用线性回归分析，生成偏差预测数据；
23、所述统计分析子模块基于偏差预测数据，进行统计分析，生成深度垂直偏差分析报告；
24、所述支持向量机包括核函数转换和优化算法，所述线性回归分析包括偏差趋势建模和相关性分析，所述统计分析包括偏差评估和数据可视化处理。
25、作为本专利技术的进一步方案，所述综合测量数据融合模块包括传感器数据整合子模块、数据融合子模块、误差校正子模块；
26、所述传感器数据整合子模块基于深度垂直偏差分析报告，整合多源传感器数据，生成整合后的传感器数据；
27、所述数据融合子模块基于整合后的传感器数据，采用加权平均法，生成融合后的测量数据；
28、所述误差校正子模块基于融合后的测量数据，进行误差校正，生成综合垂直偏差测量数据；
29、所述加权平均法包括数据权重分配和统计平均，所述误差校正包括数据偏差分析和修正算法应用。
30、作为本专利技术的进一步方案，所述环境因素集成分析模块包括环境数据收集子模块、影响因素识别子模块、多变量数据分析子模块；
31、所述环境数据收集子模块基于环境监测设备，采用数据采集技术收集综合垂直偏差测量数据和关联环境数据，生成环境监测数据集；
32、所述影响因素识别子模块基于环境监测数据集，采用统计分析方法识别出影响环境的关本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能建筑垂直偏差监测系统，其特征在于：所述系统包括边缘识别模块、动态三维建模模块、深度偏差分析模块、综合测量数据融合模块、环境因素集成分析模块、智能预警生成模块；
2.根据权利要求1所述的智能建筑垂直偏差监测系统，其特征在于：所述细化边缘特征数据包括建筑物边缘轮廓、关键结构节点和特征标记，所述实时动态的三维建筑模型包括建筑物的立体结构、空间布局和关键结构细节，所述深度垂直偏差分析报告包括垂直偏差的类型、位置、趋势和潜在风险评级，所述综合垂直偏差测量数据包括传感器的校准数据、垂直偏差的综合值和校正后的测量结果，所述环境因素对偏差影响的分析报告具体为多环境参数与垂直偏差关联度的分析结果，所述智能预警信息及应对方案包括垂直偏差的预警信号、风险等级和应急响应策略。
3.根据权利要求1所述的智能建筑垂直偏差监测系统，其特征在于：所述边缘识别模块包括图像增强子模块、边缘特征提取子模块、深度学习优化子模块；
4.根据权利要求1所述的智能建筑垂直偏差监测系统，其特征在于：所述动态三维建模模块包括点云数据处理子模块、三维几何重建子模块、模型实时更新子模块；<...
【技术特征摘要】
1.智能建筑垂直偏差监测系统，其特征在于：所述系统包括边缘识别模块、动态三维建模模块、深度偏差分析模块、综合测量数据融合模块、环境因素集成分析模块、智能预警生成模块；
2.根据权利要求1所述的智能建筑垂直偏差监测系统，其特征在于：所述细化边缘特征数据包括建筑物边缘轮廓、关键结构节点和特征标记，所述实时动态的三维建筑模型包括建筑物的立体结构、空间布局和关键结构细节，所述深度垂直偏差分析报告包括垂直偏差的类型、位置、趋势和潜在风险评级，所述综合垂直偏差测量数据包括传感器的校准数据、垂直偏差的综合值和校正后的测量结果，所述环境因素对偏差影响的分析报告具体为多环境参数与垂直偏差关联度的分析结果，所述智能预警信息及应对方案包括垂直偏差的预警信号、风险等级和应急响应策略。
3.根据权利要求1所述的智能建筑垂直偏差监测系统，其特征在于：所述边缘识别模块包括图像增强子模块、边缘特征提取子模块、深度学习优化子模块；
4.根据权利要求1所述的智能建...
【专利技术属性】
技术研发人员：万钦，常纪雄，张鹏，杨彦德，王殿功，张冠峰，郝文博，赵喜飞，郝昕熙，贾昀，
申请(专利权)人：河北建设集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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