CN112858476A - 基于5g的建筑结构监测的方法、***、终端和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于5G的建筑结构监测的方法、***、终端和存储介质,其属于监测领域,其中方法包括配置无人机的飞行路线;在飞行路线上划分若干个检查点;控制无人机按照飞行路线依次飞行到每一个检查点;控制无人机在检查点对大坝进行超声波监测,并得到超声波数据;根据检查点的超声波数据,判断超声波数据是否异常;若超声波数据异常,则判断检查点存在缺陷,并将存在缺陷的检查点标记为目标点。本申请具有有助于改善人工对建筑墙面监测耗费大量人力及效率低下的效果。
Description
技术领域
本申请涉及监测的技术领域,尤其是涉及一种基于5G的建筑结构监测的方法、***、终端和存储介质。
背景技术
我国很多水库工程大多建于二十世纪五六十年代,工程质量往往先天不足,尤其是中小型水库普遍存在设计标准偏低、施工质量不高、设备老化破损或不完善等问题,水库病险隐患严重影响经济社会发展和人民生命财产安全。
大坝安全是重中之重,目前对大坝裂缝监测通常依靠人工定期测量,耗费大量人力,效率低下。
发明内容
为了有助于改善人工对建筑墙面监测耗费大量人力及效率低下的问题,本申请提供一种基于5G的建筑结构监测的方法、***、终端和存储介质。
第一方面,本申请提供一种基于5G的建筑结构监测的方法,采用如下的技术方案:
一种基于5G的建筑结构监测的方法,所述方法基于一个监测***,
所述监测***包括一个无人机和终端,包括:
配置所述无人机的飞行路线;所述飞行路线包括起点和终点;
在所述飞行路线上划分若干个检查点;
控制所述无人机按照所述飞行路线依次飞行到每一个检查点;
控制所述无人机在检查点对大坝进行超声波监测,并得到超声波数据;
根据所述检查点的超声波数据,判断所述超声波数据是否异常;
若所述超声波数据异常,则判断所述检查点存在缺陷,并将所述存在缺陷的检查点标记为目标点。
通过采用上述技术方案,通过配置无人机的监测路线,并在监测路上划分若干个检查点,再控制无人机沿飞行路线飞行并飞行到每一个检查点,并在每一个检查点对大坝均进行超声波监测,再判断得到的超声波数据是否异常,若异常则判断检查点存在缺陷,并将存在缺陷的检查点标记目标点,不再需要人工定量,从而改善人工对建筑墙面监测耗费大量人力及效率低下的问题。
可选的,所述方法,还包括:
当无人机飞行到终点时,控制所述无人机按照飞行路线依次返回目标点;
控制所述无人机在目标点对大坝进行图像采集,并得到图像采集数据;
根据所述图像采集数据,判断所述图像采集数据是否异常;
若所述图像采集数据异常,则判断所述目标点的表面存在缺陷,并将所述图像采集数据异常的目标点标记为表面缺陷点。
通过采用上述技术方案,控制无人机依次返回目标点,并在目标点对大坝进行图像采集,并判断图像采集数据是否异常,并将图像采集数据存在异常的目标点标记为表面缺陷点,方便工作人员查看大坝是表面上存在裂缝还是内部存在裂缝。
可选的,所述控制所述无人机按照飞行路线依次返回检查点之后,还包括:
控制所述无人机对目标点进行视频采集,并得到视频采集数据。
通过采用上述技术方案,对大坝进行视频采集,方便工作人员在需要时查看大坝表面的视频。
可选的,所述将所述图像采集数据异常的目标点标记为表面缺陷点之后,还包括:
根据所述视频采集数据,判断所述表面缺陷点是否发生泄漏;
若所述表面缺陷点发生泄漏,则将所述发生泄漏的表面缺陷点标记为泄漏位置点。
通过采用上述技术方案,根据视频采集数据判断表面缺陷点是否发生泄漏,若泄漏,则将发生泄漏的表面缺陷点标记为泄漏位置点,通过找出发生泄漏的表面缺陷点,不再需要工作人员进行实地查看,方便工作人员区分是泄漏位置点还是不是泄漏位置点。
可选的,所述将所述发生泄漏的表面缺陷点标记为泄漏位置点之后,还包括:
向终端反馈报警信息。
通过采用上述技术方案,向终端反馈报警信息,提醒工作人员大坝上有发生泄漏的地方。
可选的,所述控制所述无人机按照所述飞行路线依次飞行到每一个检查点之后,还包括:
根据预设的监测设备,在检查点处监测湿度与温度,并得到湿度数据和温度数据;
将所述湿度数据和温度数据存储在检查点预设的统计表中。
通过采用上述技术方案,在每一第一检查点处监测湿度与温度,有助于让操作人员通过第一检查点的湿度和温度进行对产生缺陷的原因的分析。
可选的,所述将所述湿度数据和温度数据存储在检查点预设的统计表中之后,还包括:
在所述检查点处生成跳转至对应的统计表的超链接。
通过采用上述技术方案,通过在检查点出生成跳转至对应的统计表的超链接,方便工作人员查看每一检查点的温度数据和湿度数据。
第二方面,本申请提供一种基于5G的建筑结构监测的***,采用如下的技术方案:
一种基于5G的建筑结构监测的***,包括,
配置模块,用于配置所述无人机的飞行路线;所述飞行路线包括起点和终点;
划分模块,用于在所述飞行路线上划分若干个检查点;
控制模块,用于控制所述无人机按照所述飞行路线依次飞行到每一个检查点;
监测模块,用于控制所述无人机在检查点对大坝进行超声波监测,并得到超声波数据;
判断模块,用于根据所述检查点的超声波数据,判断所述超声波数据是否异常;
标记模块,用于若所述超声波数据异常,则判断所述检查点存在缺陷,并将所述存在缺陷的检查点标记为目标点。
通过采用上述技术方案,通过配置无人机的监测路线,并在监测路上划分若干个检查点,再控制无人机沿飞行路线飞行并飞行到每一个检查点,并在每一个检查点对大坝均进行超声波监测,再判断得到的超声波数据是否异常,若异常则判断检查点存在缺陷,并将存在缺陷的检查点标记目标点,不再需要人工定量,从而改善人工对建筑墙面监测耗费大量人力及效率低下的问题。
第三方面,本申请提供一种智能终端,采用如下的技术方案:
一种智能终端,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如第一方面中所述方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,能够准确控制无人机沿飞行路线飞行并飞行到每一个检查点,并在每一个检查点对大坝均进行超声波监测,并准确判断得到的超声波数据是否异常。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,采用如下的技术方案:
一种计算机可读存储介质,包括包括存储有能够被处理器加载并执行如第一方面中所述方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,当计算机可读存储介质被装入任一计算机后,任一计算机就能执行本申请提供的一种基于5G的建筑结构监测的方法。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:
1.通过配置无人机的监测路线,并在监测路上划分若干个检查点,再控制无人机沿飞行路线飞行并飞行到每一个检查点,并在每一个检查点对大坝均进行超声波监测,再判断得到的超声波数据是否异常,若异常则判断检查点存在缺陷,并将存在缺陷的检查点标记目标点,不再需要人工定量,从而改善人工对建筑墙面监测耗费大量人力及效率低下的问题;
2.通过控制无人机依次返回目标点,并在目标点对大坝进行图像采集,并判断图像采集数据是否异常,并将图像采集数据存在异常的目标点标记为表面缺陷点,方便工作人员查看大坝是表面上存在裂缝还是内部存在裂缝。
附图说明
图1是本申请实施例的一种基于5G的建筑结构监测的方法的流程示意图。
图2是本申请实施例的一种基于5G的建筑结构监测的方法中体现飞行路线和检查点关系的示意图。
图3是本申请实施例的一种基于5G的建筑结构监测的方法中体现检查点和目标点关系的示意图。
图4是本申请实施例的一种基于5G的建筑结构监测的方法中体现监测目标点处湿度与温度的流程示意图。
图5是本申请实施例的一种基于5G的建筑结构监测的方法中体现在目标点进行图像采集的流程示意图。
图6是本申请实施例的一种基于5G的建筑结构监测的方法中体现目标点和表面缺陷点关系的示意图。
图7是本申请实施例的一种基于5G的建筑结构监测的方法中体现在判断表面缺陷点是否发生泄漏的流程示意图。
图8是本申请实施例的一种基于5G的建筑结构监测的方法中体现表面缺陷点和泄漏位置点关系的示意图。
图9是本申请实施例的一种基于5G的建筑结构监测的***的结构框图。
附图标记说明:1、配置模块;2、划分模块;3、控制模块;4、扫描模块;5、拍摄模块;6、存储模块。
具体实施方式
以下结合附图1-9对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种基于5G的建筑结构监测的方法。该基于5G的建筑监测方法基于一个监测***,该监测***包括一个无人机和终端,无人机上设置有超声波监测仪;无人机与终端通过5G移动无线通信技术进行交互。
参照图1,一种基于5G的建筑结构监测的方法包括:
S100,配置无人机的飞行路线。其中,飞行路线包括起点和终点。飞行路线根据具体待监测大坝的水面上方部分的形状设计。举例来说,飞行路线根据当前待监测的大坝的水面上方部分的形状设计成“S”形,结合图2,图中直线代表飞行路线。
S200,在飞行路线上划分若干个检查点。其中,每一检查点均具有一个位置坐标,检查点沿飞行路线均匀排列。每一检查点对应一个统计表且每一检查点处附带有跳转至对应统计表的超链接。举例来说,结合图2,图中直线代表飞行路线,每一空心圆形均代表检查点。点击任一检查点即能显示该检查点对应的统计表。
S300,控制无人机按照飞行路线飞行到检查点。
S400,控制无人机在检查点对大坝进行超声波监测,并得到超声波数据。其中,超声波监测仪在检查点向大坝的一块区域发出超声波,并接收反射回来的超声波,并形成波形图。该检查点的超声波数据即为该检查点的超声波波形图。
S500,根据检查点的超声波数据,判断超声波数据是否异常。若判断为是,则直接进入S600;若判断为否,则返回S300,控制无人机按照飞行路线飞到下一个检查点。
其中,判断方法为将当前的检查点的超声波波形图与该检查点的历史超声波波形图对比,若当前检查点的超声波的波形数量与该检查点的历史超声波的波形数量不相同,则判断该检查点的超声波数据异常。
S600,判断当前检查点存在缺陷,并将存在缺陷的检查点标记为目标点,并返回S300,控制无人机按照飞行路线飞到下一个检查点。举例来说,结合图3,图中的实心圆形代表目标点。
参照图4,S300之后,还包括:
S301,根据预设的监测设备,在检查点处监测湿度与温度,并得到湿度数据和温度数据。其中,监测设备包括湿度监测仪和温度监测仪。无人机在到达每一检查点时均进行S301。
S302,将当前检查点的湿度数据和温度数据存储在该检查点的统计表中。其中,统计表方便用户查看该检查点周围的湿度数据和温度数据。
参照图5,该方法,还包括:
S110,当无人机飞行到终点时,控制无人机按照飞行路线返回目标点。其中,当无人机飞行到终点时,触发无人机的返航功能,无人机按照飞行路线依次返回目标点,无人机首先返回到距离终点最近的目标点。
S111,控制无人机在目标点对大坝进行图像采集,并得到图像采集数据。无人机还预先安装有工业相机,无人机到达目标点后,工业相机对目标点进行拍照,拍摄得到的照片即为图像采集数据。
S112,根据图像采集数据,判断图像采集数据是否异常。若判断为是,则直接进入S113;若判断为否,则跳转至S110,控制无人机按照飞行路线返回至下一个目标点。
其中,判断方法依靠图像识别技术,将当前检查点的照片与历史该检查点的照片进行对比,若当前检查点的照片与历史该检查点的照片存在差别,则判断图像采集数据异常。
S113,判断当前目标点的表面存在裂缝,并将图像采集数据异常的目标点标记为表面缺陷点,并跳转至S110,控制无人机按照飞行路线返回至下一个目标点。举例来说,结合图6,图中的三角形代表表面缺陷点。
参照图7,S110之后,还进行以下步骤:
S121,控制无人机在目标点对大坝进行视频采集,并得到视频采集数据。需要说明的是,无人机在返回每一目标点后均进行S121且S121与S111同时进行。
其中,无人机预先安装有摄像头,无人机对目标点进行维持N秒的录像,该录像即为视频采集数据,该录像时间可以根据实际需要自行设定。待录像结束后,触发无人机返回下一个目标点的功能。
S122,基于S113,根据视频采集数据,判断表面缺陷点是否发生流体泄漏。若判断为是,则直接进入S123;若判断为否,则直到获取下一个表面缺陷点的视频采集数据后再重新进行S122。其中,对每一个表面缺陷点均进行判断其是否发生流体泄漏。判断方法依靠图像识别技术,将表面缺陷点的录像分成若干帧,获取每一帧对应的图片,将每一帧对应的图片进行对比,若所有每一帧对应的图片中存在两张或两张以上相互之间有差别的图片,则判断当前表面缺陷点发生泄漏。
S123,将发生泄漏的表面缺陷点标记为泄漏位置点。举例来说,结合图8,图中的方形代表泄漏位置点。
S124,向终端反馈报警信息。其中,报警信息可以为“警告:大坝存在泄漏的地方”的文字提示或语音提示。
基于上述方法,本申请实施例还公开一种基于5G的建筑结构监测的***。
参照图9,一种基于5G的建筑结构监测的***包括配置模块1、划分模块2、监测模块3、划分模块4、判断模块5和标记模块6。
配置模块1,用于配置无人机的飞行路线;飞行路线包括起点和终点;
划分模块2,用于在飞行路线上划分若干个检查点;
控制模块3,用于控制无人机按照飞行路线依次飞行到每一个检查点;
监测模块4,用于控制无人机在检查点对大坝进行超声波监测,并得到超声波数据;
判断模块5,用于根据检查点的超声波数据,判断超声波数据是否异常;
标记模块6,用于若超声波数据异常,则判断检查点存在缺陷,并将存在缺陷的检查点标记为目标点。
本申请实施例还公开一种智能终端,智能终端包括存储器和处理器,存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述的一种基于5G的建筑结构监测的方法的计算机程序。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质,其存储有能够被处理器加载并执行如上述的一种基于5G的建筑结构监测的方法的计算机程序,该计算机可读存储介质例如包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对申请的保护范围进行限制。显然,所描述的实施例仅仅是本申请部分实施例,而不是全部实施例。基于这些实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请所要保护的范围。
Claims (10)
1.一种基于5G的建筑结构监测的方法,其特征在于,所述方法基于一个监测***,所述监测***包括一个无人机和终端,包括:
配置所述无人机的飞行路线;所述飞行路线包括起点和终点;
在所述飞行路线上划分若干个检查点;
控制所述无人机按照所述飞行路线依次飞行到每一个检查点;
控制所述无人机在检查点对大坝进行超声波监测,并得到超声波数据;
根据所述检查点的超声波数据,判断所述超声波数据是否异常;
若所述超声波数据异常,则判断所述检查点存在缺陷,并将所述存在缺陷的检查点标记为目标点。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G的建筑结构监测的方法,其特征在于,所述方法,还包括:
当无人机飞行到终点时,控制所述无人机按照飞行路线依次返回目标点;
控制所述无人机在目标点对大坝进行图像采集,并得到图像采集数据;
根据所述图像采集数据,判断所述图像采集数据是否异常;
若所述图像采集数据异常,则判断所述目标点的表面存在裂缝,并将所述图像采集数据异常的目标点标记为表面缺陷点。
3.根据权利要求2所述的一种基于5G的建筑结构监测的方法,其特征在于,所述控制所述无人机按照飞行路线依次返回检查点之后,还包括:
控制所述无人机对目标点进行视频采集,并得到视频采集数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于5G的建筑结构监测的方法,其特征在于,所述将所述图像采集数据异常的目标点标记为表面缺陷点之后,还包括:
根据所述视频采集数据,判断所述表面缺陷点是否发生泄漏;
若所述表面缺陷点发生泄漏,则将所述发生泄漏的表面缺陷点标记为泄漏位置点。
5.根据权利要求4所述的一种基于5G的建筑结构监测的方法,其特征在于,所述将所述发生泄漏的表面缺陷点标记为泄漏位置点之后,还包括:
向终端反馈报警信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于5G的建筑结构监测的方法,其特征在于,所述控制所述无人机按照所述飞行路线依次飞行到每一个检查点之后,还包括:
根据预设的监测设备,在检查点处监测湿度与温度,并得到湿度数据和温度数据;
将所述湿度数据和温度数据存储在检查点预设的统计表中。
7.根据权利要求6所述的一种基于5G的建筑结构监测的方法,其特征在于,所述将所述湿度数据和温度数据存储在检查点预设的统计表中之后,还包括:
在所述检查点处生成跳转至对应的统计表的超链接。
8.一种基于5G的建筑结构监测的***,其特征在于,包括,
配置模块(1),用于配置所述无人机的飞行路线;所述飞行路线包括起点和终点;
划分模块(2),用于在所述飞行路线上划分若干个检查点;
控制模块(3),用于控制所述无人机按照所述飞行路线依次飞行到每一个检查点;
监测模块(4),用于控制所述无人机在检查点对大坝进行超声波监测,并得到超声波数据;
判断模块(5),用于根据所述检查点的超声波数据,判断所述超声波数据是否异常;
标记模块(6),用于若所述超声波数据异常,则判断所述检查点存在缺陷,并将所述存在缺陷的检查点标记为目标点。
9.一种智能终端,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种方法的计算机程序。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种方法的计算机程序。
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