申请/专利权人：广州市中海达测绘仪器有限公司

申请日：2018-12-26

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN109857774B

主分类号：G06F16/2458

分类号：G06F16/2458;G06F16/2453

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.06.28#专利申请权的转移;2020.05.19#实质审查的生效;2019.06.07#公开

摘要：本发明涉及监测数据分析技术领域，公开了基于多传感器融合变形监测数据统计方法，包括以下步骤：S1：定时检索统计消息；S2：根据统计消息从以若干传感器为集合的站点数据库中获取数据；S3：确认获取的数据是否为目标时间范围内的数据，如果是，则对所述目标时间范围内的数据进行统计，所述目标时间范围为以统计消息触发时间为终点的预设时间范围；S4：存储统计后的数据结果。本发明还公开基于多传感器融合变形监测数据统计装置。本发明能解决对多传感器融合变形监测数据进行统计时线程量大的问题。

主权项：1.一种基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：定时检索统计消息；S2：根据统计消息从以若干传感器为集合的站点数据库中获取数据；其中，一个站点集合若干个传感器，若干个传感器的数据均集中于站点数据库中；一个站点对应一个线程，多个线程并发进行统计；所述S2还包括S2a：将获取的数据按照一定的时间顺序分组存储，作为数据源；具体为：将获取的数据，按站点、当次统计方式对应的统计时长分类整理，最终以站点分组，为一个个集合，每个集合内又以统计时间分组，并按从早到晚排序，作为数据源；S3：确认获取的数据是否为目标时间范围内的数据，如果是，则对所述目标时间范围内的数据进行统计，所述目标时间范围为以统计消息触发时间为终点的预设时间范围；S4：存储统计后的数据结果。

全文数据：基于多传感器融合变形监测数据统计方法以及装置技术领域本发明涉及监测数据分析技术领域，尤其涉及一种基于多传感器融合变形监测数据统计方法以及装置。背景技术目前应用于变形监测行业的传感器越来越多样化，且都会对监测数据进行特征值均值累和最大值最小值、变形值速度加速度的计算，其中以均值累和、速度加速度的数据统计为主。通过统一规范、高效、稳定的数据监测特征值、变形值，我们能为某段时间内监测目标的预测或预警提供可靠依据。市场上存在某些统计机制，这些统计机制把每个传感器作为一个独立线程进行统计，当需要统计多个传感器的数据时就会造成由于线程体量大而引起的资源浪费，而且线程越多，对应的CPU占用率就越高，不利于CPU运转，所以需要一种更加优良的基于多传感器融合变形监测数据统计方法。发明内容为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供种基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其能解决对多传感器融合变形监测数据进行统计时线程量大的问题。本发明的目的之二在于提供种基于多传感器融合变形监测数据统计装置，其能解决对多传感器融合变形监测数据进行统计时线程量大的问题。本发明的目的之一采用以下技术方案实现：一种基于多传感器融合变形监测数据统计方法，包括以下步骤：S1：定时检索统计消息；S2：根据统计消息从以若干传感器为集合的站点数据库中获取数据；S3：确认获取的数据是否为目标时间范围内的数据，如果是，则对所述目标时间范围内的数据进行统计，所述目标时间范围为以统计消息触发时间为终点的预设时间范围；S4：存储统计后的数据结果。进一步地，还包括S5：若统计消息为若干个，当根据某一统计消息完成S2-S4后，创建新消息，通知根据另一统计消息执行S2-S4。进一步地，所述预设时间范围的最小单位为1小时进一步地，所述站点数据库为Redis数据库。进一步地，所述统计为对目标时间范围内的数据进行特征值以及变化值的统计。进一步地，所述S2还包括S2a：将获取的数据按照一定的时间顺序分组存储，作为数据源。进一步地，所述S4还包括S4a：将存储的数据结果按照S2a的时间顺序分组，并覆盖对应时间的数据源。进一步地，还包括S1a：对目标时间范围内的数据进行再次审核统计。进一步地，所述S1a还包括S1b：将再次审核统计后的统计结果覆盖S4中对应的数据结果并进行储存。本发明的目的之二采用如下技术方案实现：一种基于多传感器融合变形监测数据统计装置，包括：检索模块：用于定时检索统计消息；获取模块：用于根据统计消息从以若干传感器为集合的站点数据库中获取数据；统计模块：用于确认获取的数据是否为目标时间范围内的数据，如果是，则对所述目标时间范围内的数据进行统计，所述目标时间范围为以统计消息触发时间为终点的预设时间范围；存储模块：用于存储统计后的数据结果。相比现有技术，本发明的有益效果在于：本基于多传感器融合变形监测数据统计方法以及装置以站点为若干传感器的集合,以每个站点为一个线程，并发进行统计操作，既降低了线程量，又保证对若干传感器的数据的高效稳定统计；检索预设时间范围内的数据，对预设时间范围内的数据进行统计，用户可根据需求设定预设时间，减小无意义数据的频繁删减所造成的性能损耗，提高实用性，亦扩大本发明的应用范围。附图说明图1为本发明实施例一的基于多传感器融合变形监测数据统计方法的流程框图；图2为本发明实施例二的基于多传感器融合变形监测数据统计装置的结构示意图图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例：统计，有统计方式和统计项；统计方式：有小时统计、日统计、月统计、季度统计、年统计；统计项，有特征值均值累和、变化值速度、加速度；统计顺序：小时统计日统计月统计季度统计年统计。不同的统计方式，对应的统计时间长度不同。比如，小时统计，它的统计时间是1小时，所以它拿一小时内的数据来进行统计计算；比如，日统计，它的统计时间是1天，所以它拿一天内的数据来进行统计计算。以此类推后续统计：年统计，拿季度统计的特征值，来做统计计算，得到年统计的特征值；使用当次统计的特征值–上一年统计的特征值12月，得出速度；再使用当次统计的速度–上一年统计的速度12月，得出加速度；季度统计，拿月统计的特征值来计算，逻辑同上；月统计，拿日统计的特征值来计算，逻辑同上；日统计，拿小时统计的特征值来计算，逻辑同上；小时统计，拿原始统计数据来计算特征值，逻辑同上。实施例一本发明实施例一公开了一种基于多传感器融合变形监测数据统计方法，该方法可以由硬件或和软件来执行，请参照图1所示，其包括以下步骤：S1：定时检索统计消息统计消息可为一个也可为若干个，统计消息被设置于消息列队中，可从消息列队中检索统计消息，定时的时间可以根据用户需求设置；S2：根据统计消息从以若干传感器为集合的站点数据库中获取数据一个站点集合若干个传感器，若干个传感器的数据均集中于站点数据库中，本实施例中的站点数据库为redis数据库；其中一个站点对应一个线程，多个线程并发进行统计；S2a：将获取的数据按照一定的时间顺序统计时间分组存储，作为数据源具体可为：将获取的数据，按站点、当次统计方式对应的统计时长分类整理，最终以站点分组，为一个个集合，每个集合内又以统计时间分组并按从早到晚排序，作为数据源；S3：确认获取的数据是否为目标时间范围内的数据，如果是，则对目标时间范围内的数据进行统计本实施例中是对目标时间范围内的数据进行以站点遍历异步进行统计计算，目标时间范围为以统计消息触发时间为终点的预设时间范围预设时间范围的最小计算单位为1小时，统计消息触发时间为S2接收到统计消息的时间，目标时间范围以统计消息触发时间为终点，即目标时间范围可以为接收到统计消息的时间前的一小时或若干小时；统计为对目标时间范围内的数据进行特征值均值累和以及变化值速度、加速度的统计；S4：存储统计后的数据结果数据结果以时间轴排列，从小时、日、月、季度到年；S4a：将存储的数据结果按照S2a的时间顺序统计时间分组，并覆盖对应时间的数据源，即对已有数据进行更新；S5：若统计消息为若干个，当根据某一统计消息完成S2-S4a后，创建新消息，通知根据另一统计消息执行S2-S4a；S1a：对目标时间范围内的数据进行再次审核统计；S1b：将再次审核统计后的统计结果覆盖S4中对应的数据结果并进行储存S1a再次审计的统计结果覆盖原有的数据结果后，数据结果将不再存在，以S1a审计的统计结果为最终统计结果；此外，S1a以及S1b可以除了对目标时间范围内的数据进行处理以外，也可以利用这两个步骤根据客户所需来对其他数据进行处理。本实施例中设置于整点时刻才进行数据统计计算，如统计消息触发时间为2018-10-2511:00:00，预设时间为1小时，则目标时间范围为2018-10-2510:00:00至2018-10-2510:59:59，S3对这个目标时间范围的数据进行小时统计计算，S4存储的为2018-10-2510:00:00的小时数据结果，其他非整点时间不作小时统计，以此类推。实施例二实施例二公开了一种对应上述实施例的基于多传感器融合变形监测数据统计装置，请参照图2所示，其包括：检索模块：用于定时检索统计消息；获取模块：用于根据统计消息从以若干传感器为集合的站点数据库中获取数据；统计模块：用于确认获取的数据是否为目标时间范围内的数据，如果是，则对所述目标时间范围内的数据进行统计，所述目标时间范围为以统计消息触发时间为终点的预设时间范围；存储模块：用于存储统计后的数据结果。通知模块：若统计消息为若干个，当上述获取模块、统计模块以及存储模块根据某一统计消息完成其工作后，创建新消息，通知获取模块根据另一统计消息执行工作；审核模块：用于对目标时间范围内的数据进行再次审核统计，将再次审核统计后的统计结果覆盖存储于存储模块中的对应的原来经统计模块统计的数据结果。该审核模块设有人工触发的入口，当检验出统计数据结果有误时，可人工触发审核模块；此外，审核模块也可根据用户所需审核其他数据，即审核模块相对于其他模块可独立成为一个逻辑；数据回补模块：用于先将获取的数据按照一定的时间顺序统计时间分组存储，作为数据源具体可为：将获取的数据，按站点、当次统计方式对应的统计时长分类整理，最终以站点分组，为一个个集合，每个集合内又以统计时间分组并按从早到晚排序，作为数据源；再将存储的数据结果按照S2a的时间顺序统计时间分组，并覆盖对应时间的数据源，即对已有数据进行更新。本基于多传感器融合变形监测数据统计方法以及装置以站点为若干传感器的集合,以每个站点为一个线程，并发进行统计操作，既降低了线程量，又保证对若干传感器的数据的高效稳定统计；检索预设时间范围内的数据，对预设时间范围内的数据进行统计，用户可根据需求设定预设时间，减小无意义数据的频繁删减所造成的性能损耗，提高实用性，亦扩大本发明的应用范围。本基于多传感器融合变形监测数据统计装置以检索模块、获取模块、统计模块、存储模块以及通知模块为主，审核模块为辅，在该装置中审核模块为另一独立的流程，进行避免了时间冲突的问题，审核模块可以对获取模块中的数据再次进行统计，如果统计模块原本对数据进行的统计有遗漏或者有错误时，可以通过审核模块查缺检漏。本发明实施例一公开了一种基于多传感器融合变形监测数据统计方法，该方法可以由硬件或和软件来执行，本发明实施例二公开基于多传感器融合变形监测数据统计装置，但不限于该方法的应用，该方法还可以应用于电子设备或计算机可读存储介质等软件或和硬件中，在本文中就不赘述。值得注意的是，上述基于多传感器融合变形监测数据统计装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

权利要求：1.一种基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：定时检索统计消息；S2：根据统计消息从以若干传感器为集合的站点数据库中获取数据；S3：确认获取的数据是否为目标时间范围内的数据，如果是，则对所述目标时间范围内的数据进行统计，所述目标时间范围为以统计消息触发时间为终点的预设时间范围；S4：存储统计后的数据结果。2.如权利要求1所述的基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：还包括S5：若统计消息为若干个，当根据某一统计消息完成S2-S4后，创建新消息，通知根据另一统计消息执行S2-S4。3.如权利要求1所述的基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：所述预设时间范围的最小单位为1小时。4.如权利要求1所述的基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：所述站点数据库为Redis数据库。5.如权利要求1所述的基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：所述统计为对目标时间范围内的数据进行特征值以及变化值的统计。6.如权利要求1所述的基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：所述S2还包括S2a：将获取的数据按照一定的时间顺序分组存储，作为数据源。7.如权利要求6所述的基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：所述S4还包括S4a：将存储的数据结果按照S2a的时间顺序分组，并覆盖对应时间的数据源。8.如权利要求1所述的基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：还包括S1a：对目标时间范围内的数据进行再次审核统计。9.如权利要求8所述的基于多传感器融合变形监测数据统计方法，其特征在于：所述S1a还包括S1b：将再次审核统计后的统计结果覆盖S4中对应的数据结果并进行储存。10.一种基于多传感器融合变形监测数据统计装置，其特征在于：包括：检索模块：用于定时检索统计消息；获取模块：用于根据统计消息从以若干传感器为集合的站点数据库中获取数据；统计模块：用于确认获取的数据是否为目标时间范围内的数据，如果是，则对所述目标时间范围内的数据进行统计，所述目标时间范围为以统计消息触发时间为终点的预设时间范围；存储模块：用于存储统计后的数据结果。

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