【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地下水监测，尤其涉及基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法及系统。
技术介绍
1、在基坑监测过程中，地下水位监测是一项至关重要的任务。传统的监测方法主要包括人工测量和自动化测量两大类；人工测量通常采用钢卷尺或水尺进行水位测定，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致读数误差较大；另一方面，随着技术的进步，自动化测量逐渐成为主流，它通过在基坑中布置传感器来实时监测地下水位的变化。然而，自动化测量方法尽管提供了更高的精度和实时性，但也存在着明显的不足之处；首先，自动化监测系统的安装需要在现场埋设大量的传感器、数据线和电源线，这不仅前期投入成本高，而且在复杂地质条件下，传感器的安装和维护也变得极为困难；其次，传感器容易受到环境因素的干扰，例如土壤中的湿度变化或机械振动，导致数据不稳定甚至失效。
2、如授权公告号为cn117990187b的中国专利申请公开了基于人工智能的地下水水位动态监测方法，包括：获取当前采样周期实时数据曲线和若干个历史采样周期实时数据曲线；根据当前采样周期实时数据曲线上的水位数据的差异，获得当前采样周期实时数据曲线和每个历史采样周期实时数据曲线波动评价；根据当前采样周期实时数据曲线和每个历史采样周期实时数据曲线之间的差异，获得每个时刻水位数据调整后的异常程度；根据每个时刻水位数据调整后的异常程度，获得异常水位，完成地下水水位动态监测。
3、以上现有技术存在以下问题：现有的监测系统往往只能提供简单的水位数据报告或二维图表，无法直观展示不同深度的水位变化情况，尤
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出了基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法及系统，该方法首先通过获取待检测区域内不同位置点及深度的水位压力序列数据，并利用延拓插值模型预处理，生成预处理后的水位压力序列；同时结合地理状态信息构建虚拟三维空间，将预处理数据输入三维热图生成模型，生成三维水位分布热力空间，其次，通过配置水位分级异常区间和水位色彩映射函数，获得三维水位异常分布热力空间并实时更新显示；此外，该方法利用历史降雨量与地下水位变化数据，获得预测的水位值，并生成预测的三维水位异常分布热力空间与实时数据共同显示实现二次预警；该方法结合了压感检测与可视化技术，提高了地下水位状态监测的准确性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，步骤包括：
4、s1、获取待检测区域内不同位置点不同深度水位压力序列数据，并通过配置的延拓插值模型对每一个位置点不同深度水位压力序列进行预处理，获得预处理后的水位压力序列；
5、s2、获取待检测区域地理状态信息，生成虚拟待检测区域三维空间，并在虚拟待检测区域三维空间集成三维热图生成模型，将预处理后的水位压力序列输入到三维热图生成模型，在虚拟待检测区域三维空间不同水位监测位置点生成对应的三维水位分布热力空间；
6、s3、配置水位分级异常区间，并通过水位分级异常区间和yuv三通道彩色空间构建得到水位色彩映射函数，并将水位色彩映射函数配置到虚拟待检测区域三维空间中，对三维水位分布热力空间中每一个水位深度对应的二维水位分布热力图进行渲染，获得渲染完成的三维水位异常分布热力空间；
7、s4、将渲染完成的三维水位异常分布热力空间输入到显示设备进行显示，并根据实时获取的不同深度水位压力序列对三维水位异常分布热力空间进行实时更新。
8、具体地，基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，步骤还包括：
9、s5、获取待检测区域历史井点降水量与对应的地下水位变化数据，将获取的数据输入到支持向量机构建的水位预测模型中进行训练，获取训练完成的水位预测模型，并将训练完成的水位预测模型集成到虚拟待检测区域三维空间；
10、s6、获取当前检测时刻前7天对应的井点降水量、围护结构渗漏量与对应的地下水位变化数据输入到水位预测模型，获得未来12小时水位值；
11、s7、基于未来12小时水位值和配置水位分级异常区间，获取预测的三维水位异常分布热力空间，并将预测的三维水位异常分布热力空间输入到显示设备与对应位置点的实时三维水位异常分布热力空间共同显示和前置示警。
12、具体地，不同水位监测位置点生成对应的三维水位分布热力空间，生成的步骤包括：
13、s201、将待检测区域地理状态信息，输入到地图三维生成算法中，获得虚拟待检测区域三维空间，并将水位监测位置点位置信息在虚拟待检测区域三维空间进行实时自动标注；
14、s202、将标注后的虚拟待检测区域三维空间输入到三维网格算法中，进行等面积划分，获得等面积初次划分子区域序列和每个初次划分子区域中对应水位监测位置点的个数；
15、s203、根据每个初次划分子区域中水位监测位置点个数占比和同一深度土壤含水率，计算得到每个初次划分子区域对应的二次划分因子，具体为：，其中，为第 i个初次划分子区域对应的二次划分因子，表示第 i个初次划分子区域对应的水位监测位置点个数占比，表示第 i个初次划分子区域所有水位监测位置点在同一深度的平均土壤含水率；
16、s204、设置子区域二次划分阈值，当初次划分子区域对应的二次划分因子大于子区域二次划分阈值时，将对应初次划分子区域及二次划分因子输入到三维网格算法进行二次区域划分，获得二次水位监测子区域序列。
17、具体地，不同水位监测位置点生成对应的三维水位分布热力空间，生成的步骤还包括：
18、s205、根据二次水位监测子区域序列中每个子区域对应水位监测位置点预处理后的水位压力序列构建热力图输入序列，其中，依次表示第 i个水位监测位置点对应经度、纬度值和距离海平面的高度值，表示在第 i个水位监测位置点第 k次监测对应的监测水位深度，表示在第 i个水位监测位置点第 k次监测对应的水压值；
19、s206、将不同监测点对应的输入到三维热图生成模型中生成对应水位监测位置点每一监测水位深度对应的二维水位分布热力图，并将每一监测水位深度对应的二维水位分布热力图进行堆叠，获得对应水位监测位置点的三维水位分布热力空间。
20、具体地，水位色彩映射函数构建的步骤包括：
21、s301、根据待检测区域历史监测水位和行业安全标准，构建水位分级异常区间，具体为：
22、正常水位范围为：，警戒水位范围为：，危险水位范围为：，其中，为待检测区域历史平水期对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，步骤包括：
2.如权利要求1所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所述地下水位状态异常检测方法，步骤还包括：
3.如权利要求2所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所述不同水位监测位置点生成对应的三维水位分布热力空间，生成的步骤包括：
4.如权利要求3所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所述不同水位监测位置点生成对应的三维水位分布热力空间，生成的步骤还包括：
5.如权利要求4所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所述水位色彩映射函数构建的步骤包括：
6.如权利要求5所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所述水位色彩映射函数构建的步骤还包括：
7.如权利要求5所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所述S7的具体步骤包括：
8.基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测系统，用于实现权利
9.如权利要求8所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测系统，其特征在于，所述异常映射模块包括映射生成单元和渲染单元；
...【技术特征摘要】
1.基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，步骤包括：
2.如权利要求1所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所述地下水位状态异常检测方法，步骤还包括：
3.如权利要求2所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所述不同水位监测位置点生成对应的三维水位分布热力空间，生成的步骤包括：
4.如权利要求3所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所述不同水位监测位置点生成对应的三维水位分布热力空间，生成的步骤还包括：
5.如权利要求4所述的基于压感和图像结合的地下水位状态异常检测方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：高志波，张杨永，张学亮，闫明，
申请(专利权)人：同纳检测认证集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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