【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及公路边坡监测，更具体地说，本专利技术涉及一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统。
技术介绍
1、公开号为cn118397563a的专利申请了一种用于边坡的监测方法及监测系统，监测方法包括以下步骤：在边坡上设置若干个靶标；在靶标的靶面建立坐标系，获取靶标的世界坐标；获取包含各个靶面的图像，在图像上建立像素坐标系；通过靶标在像素坐标中的变化，获取靶标在世界坐标中的位移；通过靶标的位移控制边坡预警的触发；解决现有边坡监测精确度不足，成本高的问题；实现同时进行边坡上多点的监测，根据实际情况灵活布设监测点的位置，通过较低的成本实现边坡的大范围监测；所获取的监测数据能直接关联边坡的位移，在应对正在发生的预警时，还能根据采集的图像直接观测边坡的真实状态。
2、目前的公路边坡监测系统虽然实现了一定程度的自动化监测，但在数据分析、预警及应急响应方面，仍然高度依赖人工干预，大多数系统只能提供原始数据或简单的报警信号，具体的风险评估和决策仍需人工进行分析，这不仅增加了工作人员的负担，也可能因为人为判断失误导致预警滞后或误报；且公路边坡的地质环境通常是动态变化的，尤其是在恶劣气候条件下，边坡稳定性可能迅速恶化，然而，当前的边坡监测系统多采用固定阈值或定时采集数据的方式，无法实现实时动态监控和快速响应。
3、鉴于此，本专利技术提出一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本专利技术提供如
2、土体预测模块：基于构建好的土体粘度预测模型获得土体性质；
3、边坡划分模块：对边坡进行区块划分获得边坡块，基于土体性质、边坡几何数据和土体数据对边坡块进行稳定性计算，获得稳定系数，基于稳定系数构建最小稳定系数目标函数，通过优化算法最小化最小稳定系数目标函数获得稳定系数最小划分方案，通过聚类算法对稳定系数最小划分方案进行区块聚合，获得个边块聚类簇；
4、分析告警模块：对边块聚类簇进行安全分析，获得安全区域和危险区域；
5、区块预警模块：基于安全区域构建稳定性预测模型，通过稳定性预测模型的预测结果对安全区域进行未来安全分析。
6、进一步地，所述边坡几何数据包括：边坡倾角、边坡长度和边坡宽度；土体数据包括：土体密度和土体湿度。
7、进一步地，所述土体粘度预测模型的构建方式包括：
8、采集e组历史土体粘度数据，历史土体粘度数据：历史土体湿度和历史土体性质，历史土体性质包含土体粘聚力和土体内摩擦角，基于历史土体粘度数据，以历史土体湿度作为土体粘度预测模型的输入，以预测的土体性质作为土体粘度预测模型的输出，以历史土体性质作为土体粘度预测模型的预测目标进行模型训练，构建土体粘度预测模型，土体粘度预测模型为线性回归模型，土体粘度预测模型的目标损失函数为：；其中，是均方误差，是历史土体粘度数据的数据总量，第个历史土体性质，是第个预测的土体性质；以最小化目标损失函数的值作为训练的目标，获得目标损失函数的值最小的土体粘度预测模型。
9、进一步地，所述进行稳定性计算的方式包括：
10、基于边坡几何数据对边坡进行区块划分，进行区块划分的方式包括：将边坡划分为a个边坡块，所有边坡块的长度满足：；其中，代表第个边坡块的长度，代表边坡块的索引，代表边坡长度，代表边坡块的总量；根据边坡块的长度对边坡块进行稳定性计算，进行稳定性计算的公式为：；其中，代表第个边坡块的稳定系数，代表土体粘聚力，代表土体密度，代表边坡倾角，代表重力加速度，代表土体内摩擦角，代表边坡宽度。
11、进一步地，所述最小稳定系数目标函数。
12、进一步地，所述获得稳定系数最小划分方案的方式包括：
13、步骤一：预设k组边坡划分方案，每组边坡划分方案代表不同的边坡长度组合，一组边坡划分方案表示为一个染色体，染色体中的基因对应于边坡划分方案中边坡块的长度组合；
14、步骤二：对于每个染色体，根据适应度计算公式计算每个染色体的适应度，适应度计算公式为：；其中，代表适应度；根据适应度的值采用锦标赛选择算法选择父代染色体；
15、步骤三：根据父代染色体中的边坡块长度组合，以第一个边坡块长度作为起始值，往后逐一累加求和，获得局部长度，当父代染色体中的局部长度一致时，记录该基因为等长节点基因，所有等长节点基因构成等长节点集，根据等长节点集通过排列组合法确定交叉基因段，所有交叉基因段构成交叉集，遍历交叉集中的交叉基因段，尝试将父染色体中对应于交叉基因段的基因进行基因交换，获得一代子染色体，根据适应度计算公式计算一代子染色体的适应度，当一代子染色体中存在适应度值大于父代染色体适应度值的染色体时，将父染色体中对应于交叉基因段的基因进行基因交换，获得一代子染色体，并将一代子染色体作为父代染色体重复进行基因交换，直至完全遍历交叉集中的交叉基因段，将最后一次遍历获得的一代子染色体作为最终的子染色体；
16、步骤四：选择子染色体中适应度值最大的子染色体作为目标染色体，通过随机变异法，随机选择子染色体的一个基因与目标染色体进行替换，生成变异染色体；
17、步骤五：重复步骤一至四，直至变异染色体的适应度值不再变化，输出的变异染色体即为稳定系数最小划分方案。
18、进一步地，所述进行区块聚合的方式包括：
19、随机选择个最小稳定系数集中的数据作为初始聚类中心，其中代表最佳聚类值，并根据初始聚类中心对最小稳定系数集进行数据聚合，进行数据聚合的方式包括：将每个初始聚类中心作为一个簇，将除初始聚类中心外的稳定系数作为检测节点，遍历检测节点，并通过欧式距离公式依次计算检测节点内稳定系数至每个初始聚类中心内稳定系数的距离，获得检测节点距离列表，根据检测节点距离列表筛选出距离最小值对应的簇，并将检测节点并入距离最小值对应的簇，直至所有检测节点遍历完毕，形成个边块聚类簇；
20、对每个聚类簇中的数据根据稳定系数进行从大到小排序，选取每个聚类簇内中值数据作为新的初始聚类中心，当中值数据不唯一时，选择稳定系数更小的数据作为新的初始聚类中心，根据新的初始聚类中心进行所述数据聚合操作，重复直至新的初始聚类中心的值不再发生变化，获得个边块聚类簇。
21、进一步地，所述最佳聚类值的获取方式包括：
22、基于稳定系数最小划分方案对每个边坡块进行唯一编号，获得边坡编码，对编码后的边坡块进行稳定性计算，获得每个边坡块的稳定系数，所有稳定系数和稳定系数对应的边坡编码构成最小稳定系数集；定义分组集，为正整数，且满足条件和，即除以的余数为，其中为稳定系数最小划分方案中边坡块的总数；依次遍历分组集并赋值给分组值，对稳定系数集内的稳定系数进行从小到大升序排序，将排序后的稳定系数集分为个稳定系数组，根据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，包括：边坡数据采集模块：预设采样时间，在每个采样时间采集边坡几何数据和土体数据；
2.根据权利要求1所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述边坡几何数据包括：边坡倾角、边坡长度和边坡宽度；土体数据包括：土体密度和土体湿度。
3.根据权利要求2所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述土体粘度预测模型的构建方式包括：
4.根据权利要求3所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述进行稳定性计算的方式包括：
5.根据权利要求4所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述最小稳定系数目标函数。
6.根据权利要求5所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述获得稳定系数最小划分方案的方式包括：
7.根据权利要求6所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述进行区块聚合的方式包括：
8.根据权利要求7所述的一种多
9.根据权利要求8所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述进行安全分析的方式包括：
10.根据权利要求9所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述稳定性预测模型的构建方式包括：
...【技术特征摘要】
1.一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，包括：边坡数据采集模块：预设采样时间，在每个采样时间采集边坡几何数据和土体数据；
2.根据权利要求1所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述边坡几何数据包括：边坡倾角、边坡长度和边坡宽度；土体数据包括：土体密度和土体湿度。
3.根据权利要求2所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述土体粘度预测模型的构建方式包括：
4.根据权利要求3所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在于，所述进行稳定性计算的方式包括：
5.根据权利要求4所述的一种多源信息融合的公路边坡综合监测预警系统，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：鲁光银，侯俊敏，胡惠华，陈昌富，林杭，张鹏，白冬鑫，侯莉莉，曾向林，李蕴镭，邹俊华，胡涛，张升彪，
申请(专利权)人：湖南致力工程科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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