【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基础设施监控领域，特别涉及一种交通基础设施安全监控方法和系统。
技术介绍
1、交通基础设施是指用于支持交通运输的各种设施和系统，包括道路、桥梁、隧道、铁路、机场、港口和公共交通系统。这些基础设施直接影响到人们的出行效率和生活质量，因此对于这些基础设施的安全监控十分的重要，进而保障交通的顺畅和安全。
2、现有的这类监控系统先通过多种传感器建立数据获取网络，利用各传感器收集到的内容，经过数据处理之后，利用模型学习和分析的方式进行数据的分析，最后将分析得到的数据通过可视化工具进行展示，用于辅助判断交通设施的安全状况，现有的这类系统通过上述的方式虽然能够实时的进行交通基础设施的安全监测，进而得以对交通情况进行实时的安排和调整，但是这样的系统操作形式，无法面对一些突发状况，如一些过往时间段基础设施的使用量以及使用情况，这类现象大多在历年都会重复，且多为临时或者突发情况，这样的情况若是不提前进行交通的规划和管制，则会影响到交通出行的安全，因此，提出一种交通基础设施安全监控方法和系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种交通基础设施安全监控方法和系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种交通基础设施安全监控系统，包括数据获取单元、数据传输单元、数据分析处理单元、云端网络数据库、存储单元和可视化单元；
3、所述数据获取单元通过多种传感器和摄像头组成监控网络，其通过所述传感器和摄像头用于交
4、所述数据传输单元通过在各传感器和摄像头处建立无线通信网络，用于数据的实时传输；
5、所述数据分析处理单元接收数据传输单元处传输的监测数据，并结合云端网络数据进行数据清洗和预处理，然后通过建模对清洗和预处理后的数据进行建模分析；
6、所述云端网络数据库用于提供社交媒体发布的交通相关信息；
7、所述存储单元用于数据的存储；
8、所述可视化单元将分析后的结果以图像化的形式进行展示，用于辅助判断交通设施的安全状况。
9、优选的，所述传感器的类型包括环境传感器、结构健康监测传感器和车辆监测器；
10、所述环境传感器包括温湿度传感器、雨量传感器、风速传感器和红外传感器，用于监测气象条件，包括温度、湿度和风速；
11、所述结构健康监测传感器包括应变传感器、位移传感器和压电传感器，用于监测交通基础设施的结构状态，包括应变、位移和振动；
12、所述车辆监测器采用毫米波雷达，通过发射电磁波并接收反射回来的信号用于统计车流量、车速和车种分类。
13、优选的，所述数据分析处理单元包括数据去重模块、数据填补模块和数据标准化模块，且通过去重模块、数据填补模块和数据标准化模块进行数据清洗和预处理。
14、优选的，所述去重模块通过去除冗余信息用于确保每条数据的唯一性；
15、所述数据填补模块使用插值法和均值填补法填补缺失数据，所述插值法利用已有数据点之间的关系来估计缺失数据，所述均值填补法利用数据集中其他观测值的均值来替代缺失值；
16、所述数据标准化模块用于将不同来源的数据统一格式。
17、一种交通基础设施安全监控方法，采用所述的监控系统，所述监控方法包括以下几个步骤：
18、s1，首先建立数据获取单元和数据传输单元，在需要监控的区域内设置好用于信息获取的传感器和摄像头，设置好传感器和摄像头后建立无线网络通讯用于所采集数据的传输；
19、s2，无线网络通讯将采集的数据实时传输到数据分析处理单元处，且在传输过程进行数据加密；
20、s3，数据分析处理单元接收到数据之后先进行解密，之后进行数据清洗和预处理，然后由云端网络数据库内调取数据，最后再使用机器学习算法和统计方法结合处理后的数据和数据库内调取的数据进行实时分析；
21、s4，将处理后的数据存储到云端网络数据库中，同时进行数据备份；
22、s5，通过仪表盘和图表将实时数据和分析结果进行可视化处理，并设置阈值区域进行比对。
23、优选的，所述传感器的设置类型根据所要采集的数据进行选择，且各传感器传输数据的时间间隔误差为0.5—0.8s，且每隔5—7天进行一次传输时间的校对。
24、优选的，所述数据的传输采用端到端加密，且在数据从传感器发送到接收端的整个过程中，始终保持数据的加密状态。
25、优选的，所述数据清洗和预处理包括进行数据的去重、进行数据的填补和进行数据的标准化。
26、优选的，所述数据进行实时分析过程中，首先要通过傅里叶变换提取频域特征，或通过时间序列分析提取趋势和周期性特征，然后根据数据是否具有标注，选择对应的算法进行学习，之后采用试试模型进行训练，最后使用训练好的模型识别出与正常模式显著不同的数据点。
27、优选的，所述算法的选择包括分类或回归算法以及聚类算法；
28、所述分类或回归算法包括决策树、随机森林、支持向量机；
29、所述聚类算法包括k均值聚类算法、dbscan算法和卷积神经网络算法。
30、本专利技术的技术效果和优点：
31、(1)本专利技术系统增设有云端网络数据库，通过提供社交媒体发布的交通相关信息，利用这些社交媒体发布的交通信息数据，结合数据获取单元处得到的实时数据进行判断和处理，使得本系统能够更有效的进行交通安全管制的提前预判准备，进而更加有利进行交通的安全管制；
32、(2)本专利技术监控的方法在进行数据传输过程中进行加密和解密处理，这样在之后处理时能够保障数据的安全，同时由云端网络数据库内调取数据，利用多数据结合判断进行交通管制和分析，以此保障交通出行的顺畅和安全。
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1.一种交通基础设施安全监控系统，其特征在于，包括数据获取单元、数据传输单元、数据分析处理单元、云端网络数据库、存储单元和可视化单元；
2.根据权利要求1所述的一种交通基础设施安全监控系统，其特征在于，所述传感器的类型包括环境传感器、结构健康监测传感器和车辆监测器；
3.根据权利要求1所述的一种交通基础设施安全监控系统，其特征在于，所述数据分析处理单元包括数据去重模块、数据填补模块和数据标准化模块，且通过去重模块、数据填补模块和数据标准化模块进行数据清洗和预处理。
4.根据权利要求3所述的一种交通基础设施安全监控系统，其特征在于，所述去重模块通过去除冗余信息用于确保每条数据的唯一性；
5.一种交通基础设施安全监控方法，采用包括权利要求1-4任一项所述的监控系统，其特征在于，所述监控方法包括以下几个步骤：
6.根据权利要求5所述的一种交通基础设施安全监控方法，其特征在于，所述传感器的设置类型根据所要采集的数据进行选择，且各传感器传输数据的时间间隔误差为0.5—0.8s，且每隔5—7天进行一次传输时间的校对。
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8.根据权利要求5所述的一种交通基础设施安全监控方法，其特征在于，所述数据清洗和预处理包括进行数据的去重、进行数据的填补和进行数据的标准化。
9.根据权利要求5所述的一种交通基础设施安全监控方法，其特征在于，所述数据进行实时分析过程中，首先要通过傅里叶变换提取频域特征，或通过时间序列分析提取趋势和周期性特征，然后根据数据是否具有标注，选择对应的算法进行学习，之后采用实时模型进行训练，最后使用训练好的模型识别出与正常模式显著不同的数据点。
10.根据权利要求9所述的一种交通基础设施安全监控方法，其特征在于，所述算法的选择包括分类或回归算法以及聚类算法；
...【技术特征摘要】
1.一种交通基础设施安全监控系统，其特征在于，包括数据获取单元、数据传输单元、数据分析处理单元、云端网络数据库、存储单元和可视化单元；
2.根据权利要求1所述的一种交通基础设施安全监控系统，其特征在于，所述传感器的类型包括环境传感器、结构健康监测传感器和车辆监测器；
3.根据权利要求1所述的一种交通基础设施安全监控系统，其特征在于，所述数据分析处理单元包括数据去重模块、数据填补模块和数据标准化模块，且通过去重模块、数据填补模块和数据标准化模块进行数据清洗和预处理。
4.根据权利要求3所述的一种交通基础设施安全监控系统，其特征在于，所述去重模块通过去除冗余信息用于确保每条数据的唯一性；
5.一种交通基础设施安全监控方法，采用包括权利要求1-4任一项所述的监控系统，其特征在于，所述监控方法包括以下几个步骤：
6.根据权利要求5所述的一种交通基础设施安全监控方法，其特征在于，所述传感器的设置类型根据所要采集的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李翔，赵庆利，孔祥辉，李晓明，常建明，孙志成，韦海军，路兴强，任永政，沙金，梁建军，郇文庆，杜可豪，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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