一种基于云计算的通信铁塔风险监测方法及系统技术方案

技术编号：40318608 阅读：9 留言：0更新日期：2024-02-07 21:01

本发明专利技术涉及通信铁塔监测技术领域，具体公开了一种基于云计算的通信铁塔风险监测方法及系统，所述方法包括建立铁塔基图；基于云平台定时获取传感器采集到的传感数据，将传感数据填充至铁塔基图中，得到含有时段标签的监测数据图；接收用户定时输入的异常传感数据及异常类型，根据所述异常传感数据及异常类型更新异常特征库；基于所述异常特征遍历所述监测数据图，根据所述遍历结果输出异常报告。本发明专利技术根据通信铁塔的位置构建地图，然后将传感数据填充至地图中，将一段时间内的多个传感器的数据转换至同一张图中，通过对图进行遍历，快速定位异常位置，生成异常报告；与文本或数值相比，图数据的可视化拓展过程更加容易。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信铁塔监测，具体是一种基于云计算的通信铁塔风险监测方法及系统。

技术介绍

1、通信铁塔是一种用于支持通信天线的钢结构塔，通常由塔体、平台、避雷针、爬梯、天线支撑等钢构件组成，并经热镀锌防腐处理。它主要用于微波、超短波、无线网络信号的传输与发射等。

2、通信铁塔的数量很多，并且多个通信铁塔间的距离很远，这使得巡检过程非常麻烦，无论是人工巡检还是无人机巡检，都需要较高的成本，因此，基于网络传输技术的远程监测过程逐渐成为了通信铁塔的主流监测方案，但是，由于通信铁塔较为复杂，数据量极大，数据分析过程非常繁琐，此外，数据分析过程的可视化拓展很难进行，展示性较低，如何优化数据分析过程，提高其展示性是本申请想要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于云计算的通信铁塔风险监测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：

3、一种基于云计算的通信铁塔风险监测方法，所述方法包括：

4、实时获取通信铁塔的位置参数，基于所述位置参数建立铁塔基图；其中，所述铁塔分布图中含有与通信铁塔对应的子区域，所述子区域的尺寸与通信铁塔中安装的传感器数量相关；

5、基于云平台定时获取传感器采集到的传感数据，将传感数据填充至铁塔基图中，得到含有时段标签的监测数据图；

6、接收用户定时输入的异常传感数据及异常类型，根据所述异常传感数据及异常类型更新异常特征库；</p>

7、基于所述异常特征遍历所述监测数据图，根据所述遍历结果输出异常报告。

8、作为本专利技术进一步的方案：所述实时获取通信铁塔的位置参数，基于所述位置参数建立铁塔基图的步骤包括：

9、实时获取通信铁塔的位置参数，计算最远距离，并根据所述最远距离计算比例尺；

10、基于所述比例尺确定基准图，并在所述基准图中确定与通信铁塔对应的映射点；

11、查询各个通信铁塔中的备案数据，基于所述备案数据确定各个映射点的区域半径；

12、基于各个映射点及其区域半径创建区域圆，建立铁塔基图。

13、作为本专利技术进一步的方案：所述基于云平台定时获取传感器采集到的传感数据，将传感数据填充至铁塔基图中，得到含有时段标签的监测数据图的步骤包括：

14、读取铁塔基图，在各个区域圆内以映射点为中心建立极坐标系；

15、获取通信铁塔中传感数据的类型数，根据所述类型数确定填充线程；

16、实时接收通信铁塔中的传感数据，计算传感数据与预设的参考数据的差异比例，根据差异比例选取填充色值；所述填充色值为一维数据；

17、基于预设的填充速度和填充线程将所述填充色值填充至所述极坐标系，并实时记录传感数据的时间跨度，得到含有时段标签的监测数据图；

18、其中，所述填充线程用于确定极坐标系中的填充半径，填充速度用于确定极坐标系中的极角。

19、作为本专利技术进一步的方案：所述接收用户定时输入的异常传感数据及异常类型，根据所述异常传感数据及异常类型更新异常特征库的步骤包括：

20、接收用户定时输入的异常传感数据及异常类型；

21、随机组合异常传感数据及异常类型，基于同一填充规则构建异常区；其中，所述同一填充规则为将传感数据填充至铁塔基图的填充规则；

22、统计所有异常区及异常类型，得到异常特征库；

23、其中，异常特征库的排列顺序由异常区的信息量确定。

24、作为本专利技术进一步的方案：所述基于所述异常特征遍历所述监测数据图，根据所述遍历结果输出异常报告的步骤包括：

25、依次在异常特征库中读取异常特征，基于异常特征遍历所述监测数据图，计算匹配度；其中，遍历范围为以映射点为中心的圆，遍历范围的半径为区域圆和异常特征的半径差；

26、将所述匹配度与预设的匹配阈值进行比对；

27、当匹配度达到预设的匹配阈值时，记录匹配位置，读取异常类型；

28、统计所有异常类型及其匹配位置，输出异常报告。

29、作为本专利技术进一步的方案：所述匹配度的计算过程为：

30、式中，x和y分别为待比对的两个图像，其中一个为异常特征，另一个为监测数据图中与异常特征相同尺寸的区域；μx和μy分别为两个图像中的像素点均值，δx和δy分别为两个图像中的像素点标准差，δxy为两个图像中各像素点的像素值的协方差；c1和c2为预设的常数。

31、本专利技术技术方案还提供了一种基于云计算的通信铁塔风险监测系统，所述系统包括：

32、铁塔基图建立模块，用于实时获取通信铁塔的位置参数，基于所述位置参数建立铁塔基图；其中，所述铁塔分布图中含有与通信铁塔对应的子区域，所述子区域的尺寸与通信铁塔中安装的传感器数量相关；

33、数据填充模块，用于基于云平台定时获取传感器采集到的传感数据，将传感数据填充至铁塔基图中，得到含有时段标签的监测数据图；

34、特征库更新模块，用于接收用户定时输入的异常传感数据及异常类型，根据所述异常传感数据及异常类型更新异常特征库；

35、图像遍历模块，用于基于所述异常特征遍历所述监测数据图，根据所述遍历结果输出异常报告。

36、作为本专利技术进一步的方案：所述铁塔基图建立模块包括：

37、比例尺计算单元，用于实时获取通信铁塔的位置参数，计算最远距离，并根据所述最远距离计算比例尺；

38、点位映射单元，用于基于所述比例尺确定基准图，并在所述基准图中确定与通信铁塔对应的映射点；

39、半径确定单元，用于查询各个通信铁塔中的备案数据，基于所述备案数据确定各个映射点的区域半径；

40、区域创建单元，用于基于各个映射点及其区域半径创建区域圆，建立铁塔基图。

41、作为本专利技术进一步的方案：所述数据填充模块包括：

42、坐标系创建单元，用于读取铁塔基图，在各个区域圆内以映射点为中心建立极坐标系；

43、线程确定单元，用于获取通信铁塔中传感数据的类型数，根据所述类型数确定填充线程；

44、色值确定单元，用于实时接收通信铁塔中的传感数据，计算传感数据与预设的参考数据的差异比例，根据差异比例选取填充色值；所述填充色值为一维数据；

45、填充执行单元，用于基于预设的填充速度和填充线程将所述填充色值填充至所述极坐标系，并实时记录传感数据的时间跨度，得到含有时段标签的监测数据图；

46、其中，所述填充线程用于确定极坐标系中的填充半径，填充速度用于确定极坐标系中的极角。

47、作为本专利技术进一步的方案：所述特征库更新模块包括：

48、异常数据接收单元，用于接收用户定时输入的异常传感数据及异常类型；

49、异常区构建单元，用于随机组合异常传感数据及异常类型，基于同一填充规则构本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于云计算的通信铁塔风险监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于云计算的通信铁塔风险监测方法，其特征在于，所述实时获取通信铁塔的位置参数，基于所述位置参数建立铁塔基图的步骤包括：

3.根据权利要求2所述的基于云计算的通信铁塔风险监测方法，其特征在于，所述基于云平台定时获取传感器采集到的传感数据，将传感数据填充至铁塔基图中，得到含有时段标签的监测数据图的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的基于云计算的通信铁塔风险监测方法，其特征在于，所述接收用户定时输入的异常传感数据及异常类型，根据所述异常传感数据及异常类型更新异常特征库的步骤包括：

5.根据权利要求1所述的基于云计算的通信铁塔风险监测方法，其特征在于，所述基于所述异常特征遍历所述监测数据图，根据所述遍历结果输出异常报告的步骤包括：

6.根据权利要求5所述的基于云计算的通信铁塔风险监测方法，其特征在于，所述匹配度的计算过程为：

7.一种基于云计算的通信铁塔风险监测系统，其特征在于，所述系统包括：

8.根据权利要求7

9.根据权利要求8所述的基于云计算的通信铁塔风险监测系统，其特征在于，所述数据填充模块包括：

10.根据权利要求9所述的基于云计算的通信铁塔风险监测系统，其特征在于，所述特征库更新模块包括：

...

【技术特征摘要】

1.一种基于云计算的通信铁塔风险监测方法，其特征在于，所述方法包括：

5.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宏亮，
申请(专利权)人：安徽电信规划设计有限责任公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人