滑坡监测数据处理方法、系统、计算机及存储介质与流程

1.本发明属于滑坡监测的技术领域，具体地涉及一种滑坡监测数据处理方法及系统。


背景技术：

2.我国幅员辽阔，地质结构复杂，地质灾害滑坡的安全性越来越受到相关管理部门、技术单位的关注，在我国多个区域，地质灾害事故频发，山体滑坡成为我国最为广泛的一种次生地质灾害。其中地质灾害滑坡的变形监测是一个重要指标，对于预防监测滑坡的手段主要是通过人工巡查、安装相应自动化监测预警设备的方法进行，传统人工方法、自动化监测的方法存在一定的局限性，难以满足当前的需求。
3.自动化监测预警设备就是通过各种技术方法来预测滑坡的趋势，是预防滑坡的主要手段。通过滑坡监测，可以了解和掌握滑坡体的演变过程，及时捕捉滑坡灾害的特征信息，为预防滑坡提供科学依据。但是在自动化监测预警设备在野外安装时，易受到外界环境、野生动物等因素的影响，导致监测数据的误报警，造成一定扰民问题。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本发明提供了滑坡监测数据处理方法及系统，用于解决现有技术中自动化监测预警设备在野外安装时，易受到外界环境、野生动物等因素的影响，导致监测数据的误报警，造成一定扰民问题的技术问题。
5.一方面，该发明提供以下技术方案，一种滑坡监测数据处理方法，包括：
6.实时获取监测点的滑坡数据，并判断当前时刻获取的所述滑坡数据是否超过阀值；
7.若是，获取所述监测点的历史滑坡数据，并将所述监测点的滑坡数据与所述历史滑坡数据进行线性拟合，以获取拟合的线性度；
8.当所述线性度不小于线性度阀值，则判定所述监测点的滑坡数据可靠；
9.获取监测点的多种参数，并判断多种所述参数中是否存在至少一种参数存在超限值；
10.当多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警。
11.相比现有技术，本技术的有益效果为：通过先判断所述滑坡实时数据是否超过阀值，再取一组历史数据进行线性拟合，计算获取相关系数值，当相关系数值大于预设的阈值时，即判定为关联性高，数据可信度高，则进行预警，防止只靠单一阀值来判断，降低误报概率。另外通过结合监测点位其他关联参数进行分析判断，得到更为准确的预警数据，进一步降低误报的概率。
12.进一步的，在所述监测点的滑坡数据与所述历史滑坡数据进行线性拟合的步骤包括：
13.获取当前时刻之后的预设数量组滑坡数据，并将所述预设数量组滑坡数据进行冒
泡排序；
14.将冒泡排序后的数据的中间值与所述历史数据进行线性拟合。
15.进一步的，所述多种参数包括：裂缝值、雨量值、加速度和倾角数据。
16.进一步的，所述当多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警具体包括：
17.当多种所述参数中存在一种参数超出限值时，则进行蓝色预警；
18.当多种所述参数中存在两种参数超出限值时，则进行黄色预警；
19.当多种所述参数中存在三种参数超出限值时，则进行橙色预警；
20.当多种所述参数中存在四种参数超出限值时，则进行红色预警。
21.进一步的，所述实时获取监测点的滑坡数据包括：
22.通过位移监测装置搭载的激光位移传感器实时监测监测点的位移数据，并将所述位移数据传输给云端。
23.进一步的，所述当多种所述参数找那个存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警的步骤之后，所述方法还包括：
24.将所述预警产生的预警信号传输给移动用户端。
25.进一步的，所述实时获取监测点的滑坡数据，并判断当前时刻获取的滑坡数据是否超过阀值的步骤之前，所述方法还包括：
26.每间隔预设时间，获取监测点的滑坡数据。
27.第二方面，该发明提供以下技术方案，一种滑坡监测数据处理系统，包括：
28.第一判断模块，用于实时获取监测点的滑坡数据，并判断当前时刻获取的所述滑坡数据是否超过阀值；
29.拟合模块，用于若是，获取所述监测点的历史滑坡数据，并将所述监测点的滑坡数据与所述历史滑坡数据进行线性拟合，以获取拟合的线性度；
30.判定模块，用于当所述线性度不小于线性度阀值，则判定所述监测点的滑坡数据可靠；
31.第二判断模块，用于获取监测点的多种参数，并判断多种所述参数中是否存在至少一种参数存在超限值；
32.预警模块，用于当多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警。
33.进一步的，所述拟合模块包括：
34.冒泡单元，用于获取当前时刻之后的预设数量组滑坡数据，并将所述预设数量组滑坡数据进行冒泡排序；
35.线性单元，用于将冒泡排序后的数据的中间值与所述历史数据进行线性拟合。
36.进一步的，所述系统还包括：
37.参数模块：用于所述多种参数包括：裂缝值、雨量值、加速度和倾角数据。
38.进一步的，所述预警模块包括：
39.划分单元，用于当多种所述参数中存在一种参数超出限值，则判断为蓝色预警；
40.当多种所述参数中存在两种参数超出限值，则判断为黄色预警；
41.当多种所述参数中存在三种参数超出限值，则判断为橙色预警；
42.当多种所述参数中存在四种参数超出限值，则判断为红色预警。
43.进一步的，所述第一判断模块包括：
44.位移单元，用于通过位移监测装置搭载的激光位移传感器实时监测监测点的位移数据，并将所述位移数据传输给云端。
45.进一步的，所述系统还包括：
46.传输模块，用于将所述预警产生的预警信号传输给移动用户端。
47.进一步的，所述系统还包括：
48.间隔模块，用于每间隔预设时间，获取监测点的滑坡数据。
49.第三方面，该发明提供以下技术方案，一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的滑坡监测数据处理方法。
50.第四方面，该发明提供以下技术方案，一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的滑坡监测数据处理方法。
附图说明
51.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
52.图1为本发明第一实施例提供的滑坡监测数据处理方法的流程图；
53.图2为本发明第一实施例中线性拟合结果的示意图；
54.图3为本发明第二实施例提供的滑坡监测数据处理方法的流程图；
55.图4为本发明第二实施例中线性拟合结果的示意图；
56.图5为本发明第三实施例提供的滑坡监测数据处理系统的结构框图；
57.图6为本发明第四实施例提供的计算机设备的硬件结构示意图。
58.以下将结合附图对本发明实施例作进一步说明。
具体实施方式
59.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明的实施例，而不能理解为对本发明的限制。
60.在本发明实施例的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
61.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者
隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明实施例的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
62.在本发明实施例中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明实施例中的具体含义。
63.实施例一
64.请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的一种滑坡监测数据处理方法，所述方法具体包括步骤s101至s105：
65.s101，实时获取监测点的滑坡数据，并判断当前时刻获取的所述滑坡数据是否超过阀值；
66.在具体实施时，通过位移监测装置搭载的激光位移传感器实时监测监测点的位移数据，并将所述位移数据传输给云端，然后判断此时产生的位移数据是否超过预设的阀值，如果超过了阀值进行下一步骤s102,如果没有超过预设的阀值，则继续获取监测点的滑坡数据；
67.其中，所述滑坡的监测数据由位移监测装置获取，位移监测装置用于获取监测区域中监测点处不同时间的测量数据；在位移监测装置获取的监测数据中，会产生数据超过事先设定的阀值(安全阀值)的情况，而现有的位移监测装置就直接通知预警设备，进行预警，但是此时超出安全阀值的数据不一定准确，可能是因为外界原因导致的，比如易受到外界环境、野生动物等因素的影响，导致此时产生错误的预警，所以本技术方案在数据超过预设的安全阀值后，进行下一步的数据处理，防止出现因为外界因素的影响而产生预警的情况，提高了可靠性；
68.其中，在监测区域设定有多个监测点，多个监测点之间的密度依据监测区域的地形和监测精度进行分布，监测点一般在山体滑坡频发地区，在该区域的山体、沿道路和村寨之间按一定的距离布设，当然监测点之间的密度越高越有助于提高山体滑坡的预测精度。
69.s102，若是，获取所述监测点的历史滑坡数据，并将所述监测点的滑坡数据与所述历史滑坡数据进行线性拟合，以获取拟合的线性度；
70.具体实施时，在位移监测装置获取的监测数据中，监测的滑坡数据超过预设的阀值时，取m组和n组滑坡数据，并对m组滑坡数据进行重新计算出所述滑坡的滑坡数据，重新计算就是采集m组(m，比如20组、30组和40组等)数据，经过冒泡排序(冒泡排序是为了去除一定的毛刺/异常数据)取中间值，作为本次的计算结果，此时计算出的结果就是滑坡数据，然后将取n组历史滑坡数据与计算出滑坡数据进行线性拟合，以得到线性度，然后判断该线性度是否小于线性阀值，线性拟合就是在excel中用多组(n，比如为20组、30组和40组等)数据进行线性拟合，得到(相关系数)r2值，这个值约接近1，说明数据关联性好，说明趋势约明细，此时测量值可信；
71.其中，m组的滑坡数据相当于当时超过预设阀值的滑坡数据来说是未来的滑坡数据，n组的滑坡数据相对于当时超过预设阀值的滑坡数据来说是历史数据，是已经产生的滑坡数据。
72.s103，当所述线性度不小于线性度阀值，则判定所述监测点的滑坡数据可靠；
73.其中，当得到的这个线性度大于等于这个预设的线性度阈值时，则判定为关联性高，数据可信度高，这个预设的线性度阀值，是根据实际情况去设定的；
74.如图2，在本实施例中，当得到的这个相关系数的线性度(r2值)约接近1，说明数据关联性好，说明趋势约明细，此时测量值约可信。线性度阈值是判断的阈值，是根据实际情况进行设定的，比如r2值以0.9为判断阈值，高于0.9认为可信度高，低于0.9为可信度低；
75.s104,获取监测点的多种参数，并判断多种所述参数中是否存在至少一种参数存在超限值；
76.在具体实施时，监测装置获取的监测区内的多种参数，多种参数包括但不限于裂缝值、雨量值、加速度和倾角数据，然后根据获取的多种参数判断是否存在一种或者一种以上的参数存在对应参数预设的超限值。
77.s105，当多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警；
78.在具体实施时，监测装置获取的监测区内的裂缝值、雨量值、加速度和倾角数据中有一种或者多种数据存在数据超限，则进行预警。
79.综上，当某次监测的滑坡数据超过设定阈值后，取历史数据n组数据进行线性拟合，计算出线性度，当线性度大于线性阈值时，即判定为关联性高，数据可信度高，然后再通过获取监测点位的多种参数，来进行进一步的判断，提高了预警的准确度，进一步降低误报的概率，解决现有技术问题中只靠单一阀值来判断，导致误报的概率增加。
80.实施例二
81.请参阅图3，所示为本发明第二实施例中的一种滑坡监测数据处理方法，所述方法具体包括步骤s301至s310：
82.s301，通过位移监测装置搭载的激光位移传感器实时监测监测点的位移数据，并将所述位移数据传输给云端，然后判断所述滑坡实时数据是否超过阀值；
83.具体实施时，位移监测装置搭载的激光位移传感器实时时刻监测监测点的位移数据，并通过zigbee网络无线通信给云端，然后在判定所述滑坡实时数据是否超过阀值。
84.s302，若否，则重复执行实时获取监测点的滑坡数据的步骤；
85.在具体实施时，在位移监测装置获取的监测数据中，没有产生数据超过事先设定的阀值(安全阀值)的情况，则将该数据存储，然后重复执行(步骤s301)实时获取滑坡的滑坡数据的步骤。
86.s303，若是，获取所述监测点的历史滑坡数据和获取当前时刻之后的预设数量组滑坡数据，并将所述预设数量组滑坡数据进行冒泡排序，且将冒泡排序后的数据的中间值与所述历史数据进行线性拟合，以获取拟合的线性度；
87.在具体实施时，采集m组和n组(m和n，比如为20组、30组和40组等)滑坡数据，经过对m组数据冒泡排序(冒泡排序是为了去除一定的毛刺/异常数据)取中间值，作为本次的测量结果，测量的结果为滑坡数据，并进行存储，然后将测量结果的滑坡数据与n组的历史滑坡数据进行线性拟合，以得到线性度。
88.s304，当所述线性度小于线性度阀值，则判定所述监测点的滑坡数据不可靠，并重复执行实时获取监测点的滑坡数据的步骤。
89.如图4所示，在具体实施时，在相关系数的线性度(相关系数值)小于线性度阈值
时，判定所述滑坡数据的数据不可靠，并重复执行(步骤s301)实时获取监测点的滑坡数据的步骤。如果相关系数值r3值越小，说明数据前后关联信差，可能是一个随机的跳变值，可信度低。
90.s305，当所述线性度不小于线性度阀值，则判定所述监测点的滑坡数据可靠。
91.s306，获取监测点位的多种参数，并判断多种所述参数中是否存在至少一种参数存在超限值。
92.s307，若多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则输出预警信号；
93.在具体实施时，监测装置获取的监测区内的裂缝值、雨量值、加速度和倾角数据中有一种或者多种数据存在数据超限，则进行预警；
94.其中，当多种所述参数中存在一种参数超出限值，则判断为蓝色预警，二十四小时内发生可能性很小；
95.当多种所述参数中存在两种参数超出限值，则判断为黄色预警，二十四小时内发生可能性较小；
96.当多种所述参数中存在三种参数超出限值，则判断为橙色预警，二十四小时内发生可能性较大；
97.当多种所述参数中存在四种参数超出限值，则判断为红色预警，二十四小时内发生可能性很大。
98.s308，当多种所述参数中不存在所述参数存在超限值，则重复执行实时获取监测点的滑坡数据的步骤；
99.在具体实施时，如果监测装置获取的监测参数裂缝值、雨量值、加速度和倾角数据均不存在数据超限，则是说明数据不可靠，不进行预警，然后重复执行(步骤s301)实时获取滑坡的滑坡实时数据的步骤。
100.s309，将所述预警产生的预警信号传输给移动用户端；
101.在具体实施时，当产生预警时，通过无线通信将预警信号和预警的等级，传送给移动用户端，如智能手机。传送给维护人员保证灾害事故处理的及时性，甚至可以传送给附近居民的手机对居民起到预警提示的效果；
102.其中，可以手机app或者短信方式及时通知维护人员。
103.s310，每间隔预设时间，执行实时获取滑坡的滑坡数据的步骤；
104.在具体实施时，每间隔一段预设的时间，就驱动检测设备获取检测数据，预设的时间可以根据实地情况去设置，在检测设备获取所述滑坡的监测数据后，检测设备停止工作，需要间隔一段时间(预设的时间)待下个采集时间到后，设备再工作；
105.监测装置自带有设备初始化和设备休眠的功能，每次设备正式采集前，需要设备初始化，基本的设备工作配置，比如adc采样、通信组网、平台连接等配置，这些是设备正常工作的启动步骤，在检测设备获取所述滑坡的监测数据后，设备需要休眠停止检测设备的工作，待下个采集时间到后，设备再工作。
106.本发明第二实施例对比第一实施例的好处在于，通过对预警进行划分等级，明确了预警的等级，且将预警信号及时发送给移动用户端，保证灾害事故处理的及时性。
107.实施例三
108.如图5所示，在本发明的第三个实施例提供了一种基于多参数关联分析的滑坡监
测数据处理系统，所述系统包括：
109.第一判断模块10，用于实时获取监测点的滑坡数据，并判断当前时刻获取的所述滑坡数据是否超过阀值；
110.拟合模块20，用于若是，获取所述监测点的历史滑坡数据，并将所述监测点的滑坡数据与所述历史滑坡数据进行线性拟合，以获取拟合的线性度；
111.判定模块30，用于当所述线性度不小于线性度阀值，则判定所述监测点的滑坡数据可靠；
112.第二判断模块40，用于获取监测点的多种参数，并判断多种所述参数中是否存在至少一种参数存在超限值；
113.预警模块50，用于当多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警。
114.在一些可选实施例中，所述拟合模块包括：
115.冒泡单元，用于获取当前时刻之后的预设数量组滑坡数据，并将所述预设数量组滑坡数据进行冒泡排序；
116.线性单元，用于将冒泡排序后的数据的中间值与所述历史数据进行线性拟合。
117.在一些可选实施例中，所述系统还包括：
118.参数模块：用于所述多种参数包括：裂缝值、雨量值、加速度和倾角数据。
119.在一些可选实施例中，所述预警模块包括：
120.划分单元，用于当多种所述参数中存在一种参数超出限值，则判断为蓝色预警；
121.当多种所述参数中存在两种参数超出限值，则判断为黄色预警；
122.当多种所述参数中存在三种参数超出限值，则判断为橙色预警；
123.当多种所述参数中存在四种参数超出限值，则判断为红色预警。
124.在一些可选实施例中，所述第一判断模块包括：
125.位移单元，用于通过位移监测装置搭载的激光位移传感器实时监测监测点的位移数据，并将所述位移数据传输给云端。
126.在一些可选实施例中，所述系统还包括：
127.传输模块，用于将所述预警产生的预警信号传输给移动用户端。
128.在一些可选实施例中，所述系统还包括：
129.间隔模块，用于每间隔预设时间，获取监测点的滑坡数据。
130.实施例四
131.如图6所示，在本发明的第四实施例中，本发明实施例提供以下技术方案，一种计算机，包括存储器202、处理器201以及存储在所述存储器202上并可在所述处理器201上运行的计算机程序，所述处理器201执行所述计算机程序时实现如上所述的滑坡监测数据处理方法。
132.具体的，上述处理器201可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，简称为asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
133.其中，存储器202可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器202可包括硬盘驱动器(hard disk drive，简称为hdd)、软盘驱动器、固态驱动器
(solid state drive，简称为ssd)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，简称为usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器202可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器202可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器202是非易失性(non-volatile)存储器。在特定实施例中，存储器202包括只读存储器(read-only memory，简称为rom)和随机存取存储器(random access memory，简称为ram)。在合适的情况下，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(programmable read-only memory，简称为prom)、可擦除prom(erasable programmable read-only memory，简称为eprom)、电可擦除prom(electrically erasable programmable read-only memory，简称为eeprom)、电可改写rom(electrically alterable read-only memory，简称为earom)或闪存(flash)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该ram可以是静态随机存取存储器(static random-access memory，简称为sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，简称为dram)，其中，dram可以是快速页模式动态随机存取存储器(fast page mode dynamic random access memory，简称为fpmdram)、扩展数据输出动态随机存取存储器(extended date out dynamic random access memory，简称为edodram)、同步动态随机存取内存(synchronous dynamic random-access memory，简称sdram)等。
134.存储器202可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器201所执行的可能的计算机程序指令。
135.处理器201通过读取并执行存储器202中存储的计算机程序指令，以实现上述滑坡监测数据处理方法。
136.在其中一些实施例中，计算机还可包括通信接口203和总线200。其中，处理器201、存储器202、通信接口203通过总线200连接并完成相互间的通信。
137.通信接口203用于实现本技术实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信接口203还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
138.总线200包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。总线200包括但不限于以下至少之一：数据总线(data bus)、地址总线(address bus)、控制总线(control bus)、扩展总线(expansion bus)、局部总线(local bus)。举例来说而非限制，总线200可包括图形加速接口(accelerated graphics port，简称为agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(extended industry standard architecture，简称为eisa)总线、前端总线(front side bus，简称为fsb)、超传输(hyper transport，简称为ht)互连、工业标准架构(industry standard architecture，简称为isa)总线、无线带宽(infiniband)互连、低引脚数(low pin count，简称为lpc)总线、存储器总线、微信道架构(micro channel architecture，简称为mca)总线、外围组件互连(peripheral component interconnect，简称为pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(serial advanced technology attachment，简称为sata)总线、视频电子标准协会局部(video electronics standards association local bus，简称为vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线200可包括一个或多个总线。尽管本技术实施例描述和示出了特定的总线，但本技术考虑任何合适的总线或互连。
139.该计算机可以基于获取到滑坡监测数据处理系统，执行本技术的滑坡监测数据处理方法，从而实现滑坡预警。
140.实施例五
141.在本发明的第五实施例中，结合上述的滑坡监测数据处理方法，本发明实施例提供以下技术方案，一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的滑坡监测数据处理方法。
142.本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
143.可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
144.应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
145.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
146.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种滑坡监测数据处理方法，其特征在于，包括：实时获取监测点的滑坡数据，并判断当前时刻获取的所述滑坡数据是否超过阀值；若是，获取所述监测点的历史滑坡数据，并将所述监测点的滑坡数据与所述历史滑坡数据进行线性拟合，以获取拟合的线性度；当所述线性度不小于线性度阀值，则判定所述监测点的滑坡数据可靠；获取监测点的多种参数，并判断多种所述参数中是否存在至少一种参数存在超限值；当多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警。2.根据权利要求1所述的滑坡监测数据处理方法，其特征在于，在所述监测点的滑坡数据与所述历史滑坡数据进行线性拟合的步骤包括：获取当前时刻之后的预设数量组滑坡数据，并将所述预设数量组滑坡数据进行冒泡排序；将冒泡排序后的数据的中间值与所述历史数据进行线性拟合。3.根据权利要求1所述的滑坡监测数据处理方法，其特征在于，所述多种参数包括：裂缝值、雨量值、加速度和倾角数据。4.根据权利要求1所述的滑坡监测数据处理方法，其特征在于，所述当多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警具体包括：当多种所述参数中存在一种参数超出限值时，则进行蓝色预警；当多种所述参数中存在两种参数超出限值时，则进行黄色预警；当多种所述参数中存在三种参数超出限值时，则进行橙色预警；当多种所述参数中存在四种参数超出限值时，则进行红色预警。5.根据权利要求1所述的滑坡监测数据处理方法，其特征在于，所述实时获取监测点的滑坡数据包括：通过位移监测装置搭载的激光位移传感器实时监测监测点的位移数据，并将所述位移数据传输给云端。6.根据权利要求1所述的滑坡监测数据处理方法，其特征在于，所述当多种所述参数找那个存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警的步骤之后，所述方法还包括：将所述预警产生的预警信号传输给移动用户端。7.根据权利要求1所述的基于多参数关联分析的滑坡监测数据处理方法，其特征在于，所述实时获取监测点的滑坡数据，并判断当前时刻获取的滑坡数据是否超过阀值的步骤之前，所述方法还包括：每间隔预设时间，获取监测点的滑坡数据。8.一种滑坡监测数据处理系统，其特征在于，包括：第一判断模块，用于实时获取监测点的滑坡数据，并判断当前时刻获取的所述滑坡数据是否超过阀值；拟合模块，用于若是，获取所述监测点的历史滑坡数据，并将所述监测点的滑坡数据与所述历史滑坡数据进行线性拟合，以获取拟合的线性度；判定模块，用于当所述线性度不小于线性度阀值，则判定所述监测点的滑坡数据可靠；第二判断模块，用于获取监测点的多种参数，并判断多种所述参数中是否存在至少一种参数存在超限值；
预警模块，用于当多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警。9.一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的滑坡监测数据处理方法。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于监测数据分析的大坝安全预警方法。

技术总结
本发明提供了滑坡监测数据处理方法、系统、计算机及存储介质，所述方法包括实时获取监测点的滑坡数据，并判断当前时刻获取的所述滑坡数据是否超过阀值；若是，获取所述监测点的历史滑坡数据，并将所述监测点的滑坡数据与所述历史滑坡数据进行线性拟合，以获取拟合的线性度；当所述线性度不小于线性度阀值，则判定所述监测点的滑坡数据可靠；获取监测点的多种参数，并判断多种所述参数中是否存在至少一种参数存在超限值；当多种所述参数中存在至少一种的所述参数存在超限值，则进行预警，防止只靠单一阀值来判断，降低误报概率。另外通过结合监测点位其他关联参数进行分析判断，得到更为准确的预警数据，进一步降低误报的概率。进一步降低误报的概率。进一步降低误报的概率。


技术研发人员：刘付鹏 刘文峰 王辅宋 张星新 李丽波 金亮 张宏磊
受保护的技术使用者：江西飞尚科技有限公司
技术研发日：2023.02.16
技术公布日：2023/5/30