应用于道路桥梁养护的智能决策系统

技术领域

本发明属于桥梁监测技术领域，具体是应用于道路桥梁养护的智能决策系统。

背景技术

传统的城市道路桥梁养护主要依靠人工巡查并运用手写记事本进行病害登记，然后将登记的信息送回办公室进行数据整理，整理后的病害数据将作为病害维修指派的依据。首先，该方式有着发现病害效率低，数据传输慢，病害维修不及时，历史数据不便查询等缺点；其次，该方式在计划的覆盖率、巡查的覆盖率、维修的合格率、验收的通过率等方面不能快速、准确的反映，导致养护计划的制定和养护执行的监督缺少必要的数据支撑，养护管理陷入恶性循环。当今，一方面城市道路桥梁建设速度突飞猛进，大量道路桥梁设施进入运维阶段，另一方面，城市居民对出行安全的关注度不断提高，对道路桥梁设施的安全运行要求也在不断提高，传统的道路桥梁设施养护监测已经不能满足社会发展的要求，对道路桥梁的安全运行产生了不利影响；因此，为了实现对桥梁的智能化监测，快速进行养护决策，本发明提供了应用于道路桥梁养护的智能决策系统。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了应用于道路桥梁养护的智能决策系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

应用于道路桥梁养护的智能决策系统，包括客户端和运营总端，所述客户端和运营总端之间通信连接，所述客户端内包括桥梁信息模块、监测模块、采集模块和分析模块；

所述运营总端内包括桥梁标准处理模块；

所述桥梁信息模块用户对桥梁信息处理，获得桥梁信息模型，将获得的桥梁信息模型发送给运营总端，运营总端内的桥梁标准处理模块对桥梁信息模型进行分析，获得标准监测数据，并发送给对应的客户端。

进一步地，获取桥梁信息模型的方法包括：

基于桥梁信息获取对应的桥梁模型，获取桥梁信息模型对应的必要信息，根据获得的必要信息将对应的信息补充到桥梁模型中，将补充完成后的桥梁模型标记为桥梁信息模型。

进一步地，对桥梁信息模型进行分析的方法包括：

建立桥梁标准分析模型，通过建立的桥梁标准分析模型对接收到的桥梁信息模型进行分析，获得初始标准监测数据，对获得的初始标准监测数据进行校核，获得标准监测数据。

所述监测模块用于对桥梁进行监测布置，获取对应的标准监测数据，根据实际桥梁数据对标准监测数据进行处理，获得监测校核数据，根据获得的监测校核数据进行各监测设备的安装布置。

进一步地，根据实际桥梁数据对标准监测数据进行处理的方法包括：

获取标准监测数据内各待选监测点对应的实地数据，对获得的实地数据进行分析，获得对应的点位值和实施值，调整点位值和实施值各自对应的权重比例，将获得的点位值、实施值以及点位值和实施值对应的权重比例输入到点位值公式中，获得各待选监测点对应的点位值，将点位值最高的待选监测点标记为目标监测点，将剩余的待选监测点数据进行剔除，获得监测校核数据。

进一步地，点位值公式为：DJ＝q1×DZ+q2×SZ，其中，DZ为点位值；SZ为实施值；q1和q2分别为点位值和实施值对应的权重比例。

所述采集模块用于进行各监测项的监测数据采集，并将采集到的监测数据发送给分析模块。

所述分析模块用于对各监测项对应的监测数据进行分析，判断当前桥梁是否需要进行养护。

进一步地，分析模块的工作方法包括：

对获得的监测数据进行处理，获得对应的监测分析数据，将获得的监测分析数据与对应的监测校核数据进行比较分析，获得对应的点位监测值，根据获得的点位监测值和对应的养护公式判断是否需要进行养护。

进一步地，养护公式包括第一公式和第二公式，分别计算第一养护值和第二养护值，当第一养护值均不小于零时，再通过第二公式进行计算。

进一步地，第一公式为：QW1＝β1×JCd-LZ，其中，β1为第一修正系数；JCd为点位监测值；LZ为临界值。

进一步地，第二公式为：

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过各模块之间的相互配合，实现对桥梁的智能监控，通过大量的监测数据快速的判断整体桥梁或区域桥梁是否达到养护要求，使得养护决策更加的智能化和高效，极大的降低了人力资源的投入；并通过分化出运营总端和客户端，实现专家资源的高效利用，降低用户在这方面的投入，降低用户成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，应用于道路桥梁养护的智能决策系统，包括客户端和运营总端，所述客户端用于各用户进行使用，如各个城市的相关交管部门，对桥梁监测养护等具有需求的均可作为使用用户，运营总端是由商家进行运营管理，与所有的客户端进行通信连接，即运营总端连接有若干个客户端，接收客户端传输的数据，进行处理后发送给对应的客户端。

所述运营总端内包括桥梁标准处理模块；

所述桥梁标准处理模块用于对各个客户端内发送的桥梁信息模型进行分析处理，输出该桥梁需要进行监测的项目、监测项对应的标准数据范围、各监测项目对应的监测位置以及各监测位置对应的监测区，监测区即为将相近的若干个监测位置对应的区域视为一个区域，用于综合评估该区域内的桥梁情况，整合为标准监测数据，将标准监测数据发送给对应的客户端，便于对应的用户有针性的进行桥梁的数据监测；如震动、外观、沉降、角度等；标准监测数据同样是以三维模型的方式进行整理的，将监测位置标记在桥梁信息模型上，并标记该位置对应的标准数据范围。

在一个实施例中，对桥梁信息模型进行分析处理的方法包括：

汇总大量的桥梁数据，基于现有的数据分类方法或聚类方法进行桥梁数据的分类，同一分类内的桥梁所对应的监测方式基本相似，进而通过人工的方式基于各分类大量的桥梁数据设置对应的训练集，基于CNN网络或DNN网络建立桥梁标准分析模型，通过建立的训练集进行训练，通过训练成功后的桥梁标准分析模型对获得的桥梁信息模型进行分析，获得对应的初始标准监测数据，通过专家组对获得的初始标准监测数据进行人工审核调整，获得标准监测数据；因为神经网络为本领域现有技术，因此具体的建立和训练过程在本发明中不进行详细叙述。

其中，无论是初始标准监测数据还是标准监测数据，其内对于桥梁某一处进行监测的监测位置可能具有多个，用于用户根据实际桥梁情况，在监测设备布置时进行相应择优选择，从多个待选点中选择一个进行监测。

在其他实施例中，对桥梁信息模型进行分析处理还可以使用其他现有技术进行实现，只要能够实现相应功能即可。

所述客户端内包括桥梁信息模块、监测模块、采集模块和分析模块；

所述桥梁信息模块用于用户对需要进行养护监测的桥梁进行信息处理，按照对应预设的标准和要求，将桥梁的信息进行处理为桥梁三维模型，并将需要具有的桥梁信息全部标记在桥梁三维模型中，如建立时间、通行时间、类型、施工方式等信息，根据桥梁图纸信息或者施工建设过程中已经建立的桥梁三维模型，补充对应要求中需要补充的数据即可，获得桥梁信息模型，桥梁信息模型对应的信息标准是通过专家组进行讨论设置的，通过运营总端进行相应的发布；将用户处理好的桥梁信息模型发送给运营总端内的桥梁标准处理模块。

所述监测模块用于实现对桥梁的监测布置，获取运营总端发送的标准监测数据，根据实际桥梁数据对标准监测数据进行处理，从具有多个待选监测点中选择一个作为目标监测点，将多余的待选监测点进行剔除，获得监测校核数据，根据获得的监测校核数据进行各监测设备安装布置，实现对各监测项的数据采集。

筛选待选监测点的方法包括：

在监测模块内基于CNN网络或DNN网络建立对应的实情分析模型，用于对各个待选监测点的实际现场数据进行分析，输出各待选监测点对应的点位值和实施值，点位值是根据该位置对监测影响进行设置的，实施值是根据监测设备的安装、运行难度进行设置的，通过人工的方式建立对应的训练集进行训练，通过训练成功后的实情分析模型对各待选监测点对应的现场数据进行分析，获得对应的点位值和实施值，分别标记为DZ和SZ，由用户自行设置点位值和实施值所对应的权重比例，标记为q1、q2，根据点位值公式DJ＝q1×DZ+q2×SZ计算对应的点位值，选择点位值最高的待选监测点为目标监测点。

所述采集模块用于进行各监测项的监测数据采集，并将采集到的监测数据发送给分析模块。

所述分析模块用于对各监测项对应的监测数据进行分析，因为不同监测项对应的监测数据处理方式并不相同，如伸缩缝的监测数据，设置有各个监测项对应的数据处理方法，通过对应的数据处理方法处理后，才能与各监测项对应监测校核数据进行比较分析，具体的监测数据处理方式是通过人工的方式基于现有技术进行设置的，当获得对应的监测数据时，通过对应的数据处理方式进行处理，获得监测分析数据；将获得的监测分析数据与对应的监测校核数据进行比较分析，获得对应的监测值，具体的是基于CNN网络或DNN网络建立对应的监测分析模型，通过人工的方式建立对应的训练集进行训练，通过训练成功后的监测分析模型对监测分析数据和对应的监测校核数据进行分析，获得该监测点对应的监测值，标记为点位监测值，不同的监测项对应的数据进行分析后均是以监测值进行体现的，因此后续可以进行综合计算；

根据获得的点位监测值从两个方面进行综合评估桥梁状态，通过人工的方式设置桥梁需要进行养护的临界值LZ，以及两个方面对应的修正系数β1、β2，将临界值除以对应的修正系数，即为该方面方法对应的真实临界值，用于判断是否需要进行桥梁养护。具体两个方面如下：

第一方面：识别各监测点的点位监测值，标记为JCd，根据养护公式QW1＝β1×JCd-LZ进行判断，当QW1小于零时，判断该监测点处需要进行养护。

第二方面：当没有QW1小于零时，识别各个监测区内的点位监测值，通过人工的方式设置各监测项对应的比例系数，标记为bj，j表示对应的监测项，j＝1、2、……、m，m为正整数；将监测区内属于同一监测项的点位监测值按照监测点编号生成对应的监测曲线，基于CNN网络或DNN网络建立对应的代表值模型，通过人工的方式建立对应的训练集进行训练，通过训练成功后的代表值模型对各监测曲线进行分析，输出对应的代表监测值，标记为JCbj，根据养护公式

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。