本發(fā)明涉及信息，尤其是一種基于深度學(xué)習(xí)的橋梁結(jié)構(gòu)健康度監(jiān)測(cè)及分析方法。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有技術(shù)中圖像視覺(jué)算法檢測(cè)以及工程監(jiān)測(cè)已無(wú)法滿足對(duì)橋梁健康檢測(cè)現(xiàn)實(shí)需求。

2、在中國(guó)專利公開(kāi)號(hào)：cn111428833b中公開(kāi)了名稱：一種基于區(qū)塊鏈的橋梁施工監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該發(fā)明針對(duì)解決rfid設(shè)備在對(duì)標(biāo)簽信息讀取時(shí)，需要很靈敏地偵測(cè)到小的輸入信號(hào)，而rfid設(shè)備內(nèi)部電路所產(chǎn)生的噪聲會(huì)造成整個(gè)系統(tǒng)不穩(wěn)定，例如供電噪聲、電磁噪聲和數(shù)模之間干擾等。外部雷電或靜電也會(huì)對(duì)rfid設(shè)備內(nèi)部電路帶來(lái)高壓尖峰噪聲量來(lái)阻斷正常信號(hào)的接收，甚至?xí)p壞設(shè)備，影響整個(gè)橋梁施工監(jiān)測(cè)系統(tǒng)正常工作。其核心技術(shù)方案中雙通道放大調(diào)節(jié)電路運(yùn)用電壓跟隨器原理對(duì)三極管vt1集電極的輸出信號(hào)進(jìn)行隔離輸出，降低后級(jí)電路處理存在的數(shù)模之間干擾，并運(yùn)用雙t濾波器消除電源噪聲，同時(shí)可有效消除外部電磁噪聲，降低雷電或靜電引起的尖峰脈沖影響，保證信號(hào)的正常接收與處理，上述內(nèi)容中存在利用無(wú)線射頻識(shí)別讀寫(xiě)設(shè)備將傳感器設(shè)備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到rfid標(biāo)簽中，作為數(shù)據(jù)記錄載體并無(wú)法解決結(jié)合微電機(jī)系統(tǒng)傳感器和多頻段無(wú)線通信模塊對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)健康數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集的市場(chǎng)需求。

3、本發(fā)明針對(duì)上述缺點(diǎn)提出解決方案為：在使用無(wú)線射頻識(shí)別(rfid)讀寫(xiě)設(shè)備作為數(shù)據(jù)的記錄載體時(shí)，結(jié)合微電機(jī)系統(tǒng)(mems)傳感器和多頻段無(wú)線通信模塊針對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)健康數(shù)據(jù)采集，同時(shí)采用數(shù)據(jù)壓縮和加密技術(shù)保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院托省?/p>

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明為了解決上述存在的技術(shù)問(wèn)題，提供一種基于深度學(xué)習(xí)的橋梁結(jié)構(gòu)健康度監(jiān)測(cè)及分析方法。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：一種基于深度學(xué)習(xí)的橋梁結(jié)構(gòu)健康度監(jiān)測(cè)及分析方法，包括：

3、s1、在橋梁中采用mems傳感器采集橋梁形狀、應(yīng)力、溫度數(shù)據(jù)，使用rfid讀寫(xiě)設(shè)備將mems傳感器采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)到rfid標(biāo)簽中，作為橋梁健康數(shù)據(jù)的記錄載體；

4、s2、通過(guò)多段無(wú)線通信模塊將存儲(chǔ)在rfid標(biāo)簽中的數(shù)據(jù)進(jìn)行aes-256加密算法進(jìn)行加密，同時(shí)將數(shù)據(jù)壓縮后傳輸至橋梁健康監(jiān)測(cè)中心；

5、s3、將橋梁健康監(jiān)測(cè)中心接收的實(shí)時(shí)傳輸?shù)募用軌嚎s數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓處理，恢復(fù)原始數(shù)據(jù)；

6、s4、利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)橋梁的形變、應(yīng)力、溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)估橋梁健康狀態(tài)并設(shè)置預(yù)警機(jī)制；

7、s5、采用云原生架構(gòu)，用于橋梁健康監(jiān)測(cè)中心分布式部署和彈性擴(kuò)容；

8、s6、采用多因素認(rèn)證和細(xì)粒度的訪問(wèn)控制策略，用于橋梁健康監(jiān)測(cè)中心數(shù)據(jù)安全且穩(wěn)定。

9、進(jìn)一步地，所述s1步驟中mems傳感器參數(shù)設(shè)置為：加速度計(jì)：靈敏度為±16g，采樣率為10khz，陀螺儀：靈敏度為±250°/s，采樣率為10khz，溫度傳感器：精度為±0.1℃，采樣率為1hz；rfid讀寫(xiě)設(shè)備參數(shù)：讀寫(xiě)距離：5cm，讀寫(xiě)速度：100次/秒，電源要求：5v?dc。

10、更進(jìn)一步地，rfid讀寫(xiě)設(shè)備寫(xiě)入過(guò)程為：編碼：rfid讀寫(xiě)設(shè)備首先將接收到的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)編碼成rfid標(biāo)簽可以理解的格式，包括i?so/i?ec?15693或i?so/i?ec?14443標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的格式；發(fā)送：編碼后的數(shù)據(jù)通過(guò)rfid讀寫(xiě)設(shè)備的天線以無(wú)線電波的形式發(fā)送出去；接收：rfid標(biāo)簽的天線接收到這些無(wú)線電波，并將其轉(zhuǎn)換成電信號(hào)；寫(xiě)入：rfid標(biāo)簽內(nèi)部的電路將這些電信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)，并將其存儲(chǔ)在標(biāo)簽的內(nèi)存中。

11、進(jìn)一步地，所述s2步驟中多頻段無(wú)線通信模塊與橋梁健康監(jiān)測(cè)中心連接并采用lora：通信距離為10km，數(shù)據(jù)傳輸速率10kbps，wi-fi：通信距離為100m，數(shù)據(jù)傳輸速率100mbps，藍(lán)牙：通信距離為50m，數(shù)據(jù)傳輸速率1mbps；數(shù)據(jù)壓縮與加密：數(shù)據(jù)壓縮采用h.264視頻壓縮算法，壓縮比為2:1，數(shù)據(jù)加密使用aes-256加密算法，密鑰長(zhǎng)度為256位。

12、更進(jìn)一步地，數(shù)據(jù)加密與壓縮步驟為：

13、s201、從rfid標(biāo)簽中讀取的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括已寫(xiě)入的rfid標(biāo)簽；

14、s202、將數(shù)據(jù)分割成128位(16字節(jié))的塊，使用pkcs#7填充；

15、s203、初始化加密，選擇cbc模式，預(yù)設(shè)的初始化向量iv；

16、s204、iv進(jìn)行異或操作，異或后的結(jié)果僅展示前16字節(jié)；

17、s205、將加密后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)回rfid標(biāo)簽；

18、s206、將加密后的數(shù)據(jù)輸入到h.264壓縮算法中；

19、s207、h.264壓縮算法首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行幀內(nèi)壓縮，包括進(jìn)行變換、量化和熵編碼；變換：被轉(zhuǎn)換為頻率域，通過(guò)一個(gè)變換矩陣(離散余弦變換dct)進(jìn)行變換；量化：變換后的數(shù)據(jù)塊在頻率域中的系數(shù)被量化，量化參數(shù)(qp)決定量化步長(zhǎng)；熵編碼：量化后的數(shù)據(jù)被進(jìn)一步壓縮，通過(guò)熵編碼(霍夫曼編碼或算術(shù)編碼)減少冗余；

20、s208、設(shè)置壓縮比為2:1，經(jīng)過(guò)h.264壓縮算法處理后，輸出壓縮后的數(shù)據(jù)。

21、進(jìn)一步地，所述s3步驟中數(shù)據(jù)接收與處理中數(shù)據(jù)接收速率：100kbps，數(shù)據(jù)處理時(shí)間：10ms。

22、進(jìn)一步地，所述s4步驟中采用多輸入多輸出(m?i?mo)深度學(xué)習(xí)模型，輸入層：接收橋梁形變、應(yīng)力、溫度數(shù)據(jù)作為輸入，隱藏層：使用卷積層、循環(huán)層、全連接層，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和轉(zhuǎn)換，輸出層：輸出橋梁的健康狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，包括健康度分?jǐn)?shù)、故障預(yù)測(cè)。

23、更進(jìn)一步地，多輸入多輸出(m?i?mo)深度學(xué)習(xí)模型，輸入層輸入數(shù)據(jù)為：預(yù)設(shè)以下公式：

24、形變數(shù)據(jù)：x＝a1*t+a2*t^2；

25、應(yīng)力數(shù)據(jù)：y＝b1*t+b2*t^2；

26、溫度數(shù)據(jù)：z＝c1*t+c2*t^2；

27、健康狀態(tài)評(píng)估結(jié)果：h＝d1+d2*x+d3*y+d4*z；

28、其中，a1,a2,b1,b2,c1,c2,d1,d2,d3,d4是預(yù)設(shè)的系數(shù)，代表橋梁的物理特性；

29、形變數(shù)據(jù)(x):

30、a1:形變系數(shù)，表示橋梁在初始狀態(tài)下對(duì)時(shí)間t的線性響應(yīng)；

31、a2:形變系數(shù)，表示橋梁在初始狀態(tài)下對(duì)時(shí)間t的二次響應(yīng)；

32、t:時(shí)間變量，表示時(shí)間的變化；

33、應(yīng)力數(shù)據(jù)(y):

34、b1:應(yīng)力系數(shù)，表示橋梁在初始狀態(tài)下對(duì)時(shí)間t的線性響應(yīng)；

35、b2:應(yīng)力系數(shù)，表示橋梁在初始狀態(tài)下對(duì)時(shí)間t的二次響應(yīng)；

36、溫度數(shù)據(jù)(z):

37、c1:溫度系數(shù)，表示橋梁在初始狀態(tài)下對(duì)時(shí)間t的線性響應(yīng)；

38、c2:溫度系數(shù)，表示橋梁在初始狀態(tài)下對(duì)時(shí)間t的二次響應(yīng)；

39、健康狀態(tài)評(píng)估結(jié)果(h):

40、d1:健康狀態(tài)評(píng)估系數(shù)，表示形變對(duì)健康狀態(tài)的影響；

41、d2:健康狀態(tài)評(píng)估系數(shù)，表示應(yīng)力對(duì)健康狀態(tài)的影響；

42、d3:健康狀態(tài)評(píng)估系數(shù)，表示溫度對(duì)健康狀態(tài)的影響；

43、d4:健康狀態(tài)評(píng)估系數(shù)，表示形變、應(yīng)力和溫度之間的相互作用對(duì)健康狀態(tài)的影響。

44、進(jìn)一步地，所述s5步驟中系統(tǒng)架構(gòu)使用服務(wù)器：2臺(tái)，每臺(tái)配置為i?nte?l?xeone5-2650?v4?cpu,64gb?ram,1tb?ssd，數(shù)據(jù)庫(kù)使用mysql?5.7，存儲(chǔ)容量為10tb。

45、進(jìn)一步地，所述s6步驟中防火墻使用華為usg6300，配置為4個(gè)千兆接口，入侵檢測(cè)系統(tǒng)使用snort，規(guī)則更新頻率為每周一次。

46、有益效果

47、本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中圖像視覺(jué)算法檢測(cè)以及工程監(jiān)測(cè)已無(wú)法滿足對(duì)橋梁健康檢測(cè)現(xiàn)實(shí)需求的缺點(diǎn)，通過(guò)采用mems傳感器采集橋梁形狀、應(yīng)力、溫度數(shù)據(jù)，并結(jié)合rfid讀寫(xiě)設(shè)備將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)到rfid標(biāo)簽中作為橋梁健康數(shù)據(jù)的記錄載體，解決了現(xiàn)有技術(shù)中利用無(wú)線射頻識(shí)別讀寫(xiě)設(shè)備將傳感器設(shè)備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到rfid標(biāo)簽中，作為數(shù)據(jù)記錄載體并無(wú)法解決結(jié)合微電機(jī)系統(tǒng)傳感器和多頻段無(wú)線通信模塊對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)健康數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集的市場(chǎng)需求，同時(shí)，通過(guò)多段無(wú)線通信模塊將存儲(chǔ)在rfid標(biāo)簽中的數(shù)據(jù)進(jìn)行aes-256加密算法進(jìn)行加密，并采用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院托?，解決了rfid設(shè)備在對(duì)標(biāo)簽信息讀取時(shí)，需要很靈敏地偵測(cè)到小的輸入信號(hào)，而rfid設(shè)備內(nèi)部電路所產(chǎn)生的噪聲會(huì)造成整個(gè)系統(tǒng)不穩(wěn)定，例如供電噪聲、電磁噪聲和數(shù)模之間干擾等的問(wèn)題，此外，利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)橋梁的形變、應(yīng)力、溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)估橋梁健康狀態(tài)并設(shè)置預(yù)警機(jī)制，提高了橋梁健康檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，有效地預(yù)防了類似廣州瀝心沙大橋突發(fā)事件的發(fā)生，保證了橋梁的安全運(yùn)行，同時(shí)，采用云原生架構(gòu)，用于橋梁健康監(jiān)測(cè)中心分布式部署和彈性擴(kuò)容，以及采用多因素認(rèn)證和細(xì)粒度的訪問(wèn)控制策略，用于橋梁健康監(jiān)測(cè)中心數(shù)據(jù)安全且穩(wěn)定，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的可靠性和安全性。