[发明专利]一种隧道监控数据粒度处理方法

说明书

技术领域

本发明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。

背景技术

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。

发明内容

本发明的目的是提供一种隧道监控数据粒度处理方法，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，本发明提供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。

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。

在本发明的一个实施例中，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。

在本发明的另一实施例中，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，本发明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，本发明将变得更加清晰，这些附图用于解释 本发明的实施例。

附图说明

图1为本发明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为本发明隧道监控数据粒度处理方法的流程图。

具体实施方式

现在参考附图描述本发明的实施例，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1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。