【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地形监测，尤其涉及基于点云的基础设施监测方法及系统。
技术介绍
1、地形监测
涉及使用各种方法和设备监测和分析地表和地下的物理变化，技术主要用于预测和评估自然灾害如地滑、地震、洪水的潜在风险，以及人为活动对地形的影响，例如采矿和建筑工程。地形监测技术包括雷达干涉测量（insar）、光学和激光测距（如lidar）技术，以及地面和空中传感器网络的运用，能提供高分辨率的地形变化数据，从而帮助工程师和科学家们实时监控关键基础设施和自然地貌的稳定性。
2、其中，基础设施监测方法是一个专门用于评估和确保公共和私有基础设施安全的技术手段，基础设施包括桥梁、道路、大坝、建筑物等，通过实施地形监测技术，可以对基础设施的健康状况进行持续的监控，及时发现结构弱点和潜在威胁，从而进行必要的维护和修复，该方法有助于延长基础设施的使用寿命，减少意外事故的发生，确保人民生活和财产安全。
3、现有的基础设施监测方法虽广泛应用于自然灾害的预测和基础设施的监测，但面临数据集成和时间相关性处理的挑战，尤其是在进行大规模地形监测时，现有技术不能有效同步和整合来自不同时间和空间的数据点，导致在紧急情况下无法实时提供准确的地形变化预测，现有方法在处理高分辨率数据时受限于数据处理的效率，使得在需要快速响应的情况下难以发挥最大效能，地形监测中如果不能及时识别并分类关键数据，导致对地形变化的误读，进而影响到灾害响应措施的及时性和有效性。这种数据处理和时间同步的不足，在某些情况下导致对地形威胁的忽视或误判，从而对人民生活和财产安全构成潜
技术实现思路
1、本申请通过提供了基于点云的基础设施监测方法及系统，现有的基础设施监测方法虽广泛应用于自然灾害的预测和基础设施的监测，但面临数据集成和时间相关性处理的挑战，尤其是在进行大规模地形监测时，现有技术不能有效同步和整合来自不同时间和空间的数据点，导致在紧急情况下无法实时提供准确的地形变化预测，现有方法在处理高分辨率数据时受限于数据处理的效率，使得在需要快速响应的情况下难以发挥最大效能，地形监测中如果不能及时识别并分类关键数据，导致对地形变化的误读，进而影响到灾害响应措施的及时性和有效性。这种数据处理和时间同步的不足，在某些情况下导致对地形威胁的忽视或误判，从而对人民生活和财产安全构成潜在风险的问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于点云的基础设施监测方法及系统。
3、本申请提供了基于点云的基础设施监测方法，其中，所述方法包括：
4、s1：基于地理标记，初始化点云数据的空间定位，记录每个数据点的经纬度，使用时间戳进行同步，对数据进行结构化编排，生成空间定位点云数据，对所述空间定位点云数据进行层次分类，并进行分组，得到分组地形点云数据；
5、s2：基于所述分组地形点云数据，应用地形变化分析算法，识别每组数据中的地形变化指标，计算每个指标的变化率，得到地形变化分析结果，对所述地形变化分析结果进行趋势预测，预测短期内地形的变化，生成地形预测结果；
6、s3：基于所述地形预测结果，确定需要加强监测的关键区域，设置监测频率和精度，生成监测计划，将所述监测计划应用于监测设备，调整设备参数并匹配新的监测需求，得到监测参数配置结果；
7、s4：基于所述监测参数配置结果，启动监测设备收集新的点云数据并进行实时分析，识别新的地形变化趋势，得到新周期地形分析结果，根据所述新周期地形分析结果调整监测策略，优化数据收集周期和分析频率，建立调整后的监测策略。
8、优选的，所述分组地形点云数据的获取步骤具体为：
9、s111：基于地理标记，初始化点云数据的空间定位，记录每个数据点的经纬度和时间戳，采用公式：
10、；
11、计算每个数据点的空间坐标，得到初始化的空间坐标数据集，其中，代表第个数据点的空间坐标，a和b是经纬度的调整系数，代表经度，代表纬度，代表时间戳的指数增长调整，c是时间衰减系数；
12、s112：对所述初始化的空间坐标数据集进行结构化编排，按地理信息要求进行空间结构编排，采用公式：
13、；
14、整合数据点，得到空间定位点云数据，其中，代表空间定位点云数据，代表第个数据点的指数衰减权重因子，代表第个数据点的空间坐标，n代表数据点的总数；
15、s113：对所述空间定位点云数据进行层次分类，根据地形、地貌因素将点云数据分类，采用公式：
16、；
17、计算每个分类的代表性点云，得到层次分类点云数据，其中，代表层次分类点云数据，m代表分类中的点云数据数量，代表第个数据点的空间定位点云数据，代表第个点的分类权重；
18、s114：基于所述层次分类点云数据进行分组操作，采用公式：
19、；
20、计算得到分组地形点云数据，其中，代表分组地形点云数据，是根据地理特征赋予的分类权重，p代表差异化地形分类的数量，代表第k个分类的层次分类点云数据。
21、优选的，所述地形变化分析结果的获取步骤具体为：
22、s211：基于所述分组地形点云数据，初始化点云数据，记录每个数据点的经纬度和时间戳，采用公式：
23、；
24、分析每个数据点对应于起始测量的位置变化，得到地形变化初始指标，其中，为地形变化初始指标，a、b为经纬度调整系数，、为分别代表经度和纬度，为时间戳，c、d为时间调整系数和偏移常数；
25、s212：对每个所述地形变化初始指标计算变化率，应用公式：
26、；
27、计算得到地形变化率，其中，为地形变化率，和分别代表当前和之前的地形变化指标，m为变化指标的数量；
28、s213：整合所述地形变化率，使用加权乘积和方法评估整体地形变化，采用公式：
29、；
30、生成地形变化分析结果，其中，为地形变化分析结果，k为变化率的数量，为第k个变化率的权重，为第k个地形变化率。
31、优选的，所述地形预测结果的获取步骤具体为：
32、s221：从所述地形变化分析结果中提取数据，应用时间序列分析，采用公式：
33、；
34、使用指数平滑法计算预测的初步值，得到初步地形趋势预测数据，其中，为初步地形趋势预测数据，为平滑系数，为调节因子，为上一时间点的地形变化分析结果，为上一时间点的预测地形数据，为归一化因子；
35、s222：对所述初步地形趋势预测数据进行误差分析，采用公式：
36、；
37、计算实时地形数据与预测地形数据之间的差异，生成误差数据，其中，为预测误差，为当前时间点的地形变化分析结果，为当前时间点的预测地形数据，为标准化因子；
38、s223：利用所述误差数据调整未来时间段内的预测，采用公式：
39、；
40、根据误差调整当前的预本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述分组地形点云数据的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述地形变化分析结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述地形预测结果的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述监测计划的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述监测参数配置结果的获取步骤具体为：
7.根据权利要求6所述的基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述调整后的监测策略的获取步骤具体为：
8.基于点云的基础设施监测系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的基于点云的基础设施监测方法执行，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述分组地形点云数据的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述地形变化分析结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于点云的基础设施监测方法，其特征在于，所述地形预测结果的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜艺，葛帅，封殿波，董康，孙超，柳浩，郭圣男，谢琳琳，单萌蕾，武博文，张雨煊，
申请(专利权)人：山东省水利勘测设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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