【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据监测，尤其涉及一种基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法及系统。
技术介绍
1、地下管廊建设是智慧城市基础建设的重点项目之一。在城市地下管廊中多铺设有城市供水、排水、燃气、热力、电力、通信、广播电视、工业等各种管道。在地下管廊实际应用中，数据在采集与传输过程中，由于感知异常或廊内环境改变不可避免会出现某些异常情况，且异常的出现频次、大小等都无法预判，具有很强的随机性。依据地下管廊对传感数据应用的特点和要求，需要对检测异常来预测廊内是否存在危情，并根据危险等级控制相应执行设备以达到修正廊内环境的目的，避免危险发生。
2、目前的管廊数据异常检测方法中，是分别独立分析各种传感器的数据，《密闭空间作业职业危害防护规范》gbz/t205的规定了传感器的适应值范围、常态值、报警值及阈值，当各种传感器采集的数据达到报警值时就给出报警提示并控制相关执行设备，没有达到预警值则不执行任何动作。
3、目前的管廊数据异常检测具有一定的可行性，然而也存在一定的弊端，因为当检测到某项传感数据已经达到报警值时可能危险已经发生...
【技术保护点】
1.一种基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法，其特征在于，所述传感器包括氧气传感器、可燃气体传感器、烟雾传感器、温度传感器、湿度传感器。
3.根据权利要求2所述的基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法，其特征在于，所述S10中，判断各种传感器采集的数据是否达到对应的报警值的处理，包括：
4.根据权利要求2所述的基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法，其特征在于，所述S20中，基于传感器之间的相关性综合分析所有传感器采集的数据，判断是否存在异
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法，其特征在于，所述传感器包括氧气传感器、可燃气体传感器、烟雾传感器、温度传感器、湿度传感器。
3.根据权利要求2所述的基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法，其特征在于，所述s10中，判断各种传感器采集的数据是否达到对应的报警值的处理，包括：
4.根据权利要求2所述的基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法，其特征在于，所述s20中，基于传感器之间的相关性综合分析所有传感器采集的数据，判断是否存在异常的处理，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多传感器的地下管廊数据异常检测方法，其特征在于，所述s203中，利用全卷积神经网络模型得到重构的特征矩阵的处理，包括：
6.一种基于多传感器的地下管廊数据异常检测系统，...
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