一种隧道监控数据粒度处理方法技术

本发明专利技术公开了一种隧道监控数据粒度处理方法，包括如下步骤：智能选择采集的数据；将所述智能选择的数据粒化处理存储在粒度数据库中；建立预控数据库，所述预控数据库存储各个粒度层次的训练样本数据；根据查询的某一粒度层次的数据与同粒度层次的训练样本数据，确定目前隧道的实时状态以做出监控决策。本方法对智能选择采集的数据并进行粒化处理存储，并根据查询的某一粒度层次的数据与同粒度层次的训练样本数据，从而确定目前隧道的实时状态，进而做出隧道监控决策。因此，本方法能对传感器采集的数据进行分析，确定隧道的实时状态。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及隧道监控数据处理技术，特别涉及城市隧道监控数据粒度处理方法。
技术介绍
城市长隧道监控系统中，数据来源于不同类型的传感器，由于各类型的传感器采 集的数据量大，数据结构复杂，分析传感器所采集的数据进而确定目前隧道的实时状态非 常困难。 因此，有必要提供一种隧道监控数据处理方法来克服上述缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供，能对传感器采集的数据进 行分析，从而确定隧道的实时状态。 为了实现上述目的，本专利技术提供了，包括如下步骤智能选择采集的数据；将所述智能选择的数据粒化处理存储在粒度数据库中；建立预控数据库，所述预控数据库存储各个粒度层次的训练样本数据；根据查询的某一粒度层次的数据与同粒度层次的训练样本数据，确定目前隧道的实时状态以做出监控决策。 较佳地，所述方法还包括步骤根据不同粒度层次的粒度数据进行数据的可视化分析。 在本专利技术的一个实施例中，所述将所述智能选择的数据粒化处理存储在粒度数据 库中的步骤具体为构造粒的相关特征属性；根据所述粒的相关特征属性粒化存储所述智 能选择的数据。 较佳地，所述粒的相关特征属性包括温度特征属性，风速特征属性，风向特征属 性，能见度特征属性。 在本专利技术的另一实施例中，所述方法还包括步骤对所述粒度数据库的粒化数据 进行跨粒度的合成和分解。 与现有技术相比，本专利技术隧道监控数据粒度处理方法对智能选择采集的数据并进 行粒化处理存储，根据查询的某一粒度层次的数据与同粒度层次的训练样本数据，确定目 前隧道的实时状态，从而做出隧道监控决策。因此，本方法能对传感器采集的数据进行分 析，确定隧道的实时状态。 通过以下的描述并结合附图，本专利技术将变得更加清晰，这些附图用于解释本专利技术 的实施例。附图说明 图1为本专利技术隧道监控数据粒度处理方法基于的系统架构的结构框图。 图2为本专利技术隧道监控数据粒度处理方法的流程图。具体实施例方式现在参考附图描述本专利技术的实施例，附图中类似的元件标号代表类似的元件。 本实施例隧道监控数据粒度处理方法是基于上层智能可视化数据挖掘系统和底 层采集数据网络实现的。如图l所示，所述底层数据采集网络包括分布在隧道内的多个传 感器110，以及与所述传感器连接的CAN总线网络，所述CAN总线网络包括多个PLC120。所 述上层智能可视化数据挖掘系统包括与所述CAN总线网络的PLC120连接的光端机130、与 所述光端机130连接的数据采集服务器140、与所述数据采集服务器140连接的模糊粒化模 块150、与所述模糊粒化模块150连接的多粒度可视化模块160以及与所述多粒度可视化模 块160连接的可视化分析模块170。所述数据采集服务器140主要用于存储传感器110采 集到的隧道环境数据。所述模糊粒化模块150主要负责将有效的隧道环境参数进行粒化处 理。所述多粒度可视化模块160主要是通过可视化的方法将各粒度层数据以直观的形式表 现出来。所述可视化分析模块170主要是对数据进行分析，以便指导监控决策。 下面结合图2详细说明所述隧道监控数据粒度处理方法的流程。如图2所示，所 述方法包括如下步骤 步骤S11，所述底层数据采集网络的传感器对隧道现场环境进行数据采集，并将采集的数据通过所述CAN总线网络传到所述上层智能可视化数据挖掘系统中。 步骤S12，所述上层智能可视化数据挖掘系统对采集的数据进行智能选择，所述智能选择包括对所述采集的数据进行清理，得到有效的隧道环境数据，并对所述智能选择后的有效数据进行粒化处理存储。所述粒化处理存储包括构造粒的相关特征属性以及粒化存储数据。 所述粒的相关特征属性包括温度特征属性，风速特征属性，风向特征属性，能见度 特征属性等。所述粒化存储数据是将智能选择的数据按照粒的相关特征属性进行粒化处理 得到粒化数据，然后将所述粒化数据存储到粒化数据库中。例如按照不同粒度的相关特征 属性划将粒化数据库分成多个存储空间段，如以每分钟为粒度的粒层I，以每15分钟为粒 度的粒层II，以每小时为粒度的粒层III，以每天为粒度的粒层IV。 在由粒化数据构成的粒度数据库中，可以进行跨粒度数据的合成和分解。当需要 以高层的粒化数据决策监控时，将底层的粒化数据进行合成；若需要以低层的粒化数据决 策监控时，将高层的粒化数据进行分解。 所述上层智能可视化数据挖掘系统在粒度数据库中查询某一粒度层次的数据。 步骤S13，建立预控数据库，所述预控数据库存储各个粒度层次的训练样本数据。 所述训练样本数据包括粒度层的数据特征和范围，用以指导监控。 步骤S14，根据查询的某一粒度层次的数据与同粒度层次的训练样本数据，确定目前隧道的实时状态以做出监控决策。通过选择不同粒度的数据，可以有效限定隧道的各个有效监控范围，縮短从传感器到最后监控决策的时间，同时提高监控精度和效率。 步骤S15，根据不同粒度层次的粒度数据进行数据的可视化分析，例如以柱状图等形式描述隧道系统的实时情况，即节省数据表的繁杂，也有助于工作人员的决策判断， 以上结合最佳实施例对本专利技术进行了描述，但本专利技术并不局限于以上揭示的实施例，而应当涵盖各种根据本专利技术的本质进行的修改、等效组合。权利要求，包括如下步骤智能选择采集的数据；将所述智能选择的数据粒化处理存储在粒度数据库中；建立预控数据库，所述预控数据库存储各个粒度层次的训练样本数据；以及根据查询的某一粒度层次的数据与同粒度层次的训练样本数据，确定目前隧道的实时状态以做出监控决策。2. 如权利要求1所述的隧道监控数据粒度处理方法，其特征在于，还包括步骤 根据不同粒度层次的粒度数据进行数据的可视化分析。3. 如权利要求1所述的隧道监控数据粒度处理方法，其特征在于，所述将所述智能选 择的数据粒化处理存储在粒度数据库中的步骤具体为构造粒的相关特征属性；根据所述粒的相关特征属性粒化存储所述智能选择的数据。4. 如权利要求3所述的隧道监控数据粒度处理方法，其特征在于，所述粒的相关特征 属性包括温度特征属性，风速特征属性，风向特征属性，能见度特征属性。5. 如权利要求3所述的隧道监控数据粒度处理方法，其特征在于，还包括步骤 对所述粒度数据库的粒化数据进行跨粒度的合成和分解。全文摘要本专利技术公开了，包括如下步骤智能选择采集的数据；将所述智能选择的数据粒化处理存储在粒度数据库中；建立预控数据库，所述预控数据库存储各个粒度层次的训练样本数据；根据查询的某一粒度层次的数据与同粒度层次的训练样本数据，确定目前隧道的实时状态以做出监控决策。本方法对智能选择采集的数据并进行粒化处理存储，并根据查询的某一粒度层次的数据与同粒度层次的训练样本数据，从而确定目前隧道的实时状态，进而做出隧道监控决策。因此，本方法能对传感器采集的数据进行分析，确定隧道的实时状态。文档编号G05B19/418GK101763102SQ20091027332公开日2010年6月30日 申请日期2009年12月18日 优先权日2009年12月18日专利技术者刘长江, 吴珺, 夏红霞, 袁景凌, 钟珞, 马成前 申请人:武汉理工大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种隧道监控数据粒度处理方法，包括如下步骤：智能选择采集的数据；将所述智能选择的数据粒化处理存储在粒度数据库中；建立预控数据库，所述预控数据库存储各个粒度层次的训练样本数据；以及根据查询的某一粒度层次的数据与同粒度层次的训练样本数据，确定目前隧道的实时状态以做出监控决策。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：钟珞，吴珺，袁景凌，夏红霞，马成前，刘长江，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：83[中国|武汉]