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基于多传感器信息融合的城市边坡监测数据异常事件检测
被引量：
10
1
作者
刘刚
叶立新
+2 位作者
陈麒玉
陈根深
范文遥
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期13-25,共13页
为预防和管控城市突发地质灾害造成的人民生命和财产损失,国家针对城市地质灾害易发地区部署了大量的各类传感器,用来感知和监测城市边坡等地质体的变化情况,以支持对地质灾害的预警。从边坡监测数据特点和时序数据分析技术出发,针对监...
为预防和管控城市突发地质灾害造成的人民生命和财产损失,国家针对城市地质灾害易发地区部署了大量的各类传感器,用来感知和监测城市边坡等地质体的变化情况,以支持对地质灾害的预警。从边坡监测数据特点和时序数据分析技术出发,针对监测数据噪声混杂、模式分析困难、预警阈值的不确定性等问题,给出了一种基于多传感器信息融合的边坡监测数据异常事件检测方法。主要工作包括:①边坡监测数据变化模式可以归结为周期项、趋势项以及噪声项的叠加,实践中在预处理基础上对边坡监测数据进行周期为24 h的重采样,同时趋势项可以近似看作是经典的牛顿运动,以此构建形变运动模型,为卡尔曼滤波的状态转移提供理论支持;②采用集中式衰减记忆卡尔曼滤波,引入衰减记忆因子,对多传感器边坡监测数据进行特征级融合,降低了噪声的影响,提高了边坡监测数据的可靠性;③引入惩罚系数,应用改进的动态时间弯曲算法对于周期序列数据进行相似性度量。在此基础上基于K-means聚类和局部异常因子分析对边坡监测数据进行异常检测,并基于3σ准则确定预警阈值。该方法能将正常模式和异常模式的时序数据进行区分,有效检测出边坡监测数据的异常,为灾害预防提供支持。最后以深圳市典型边坡监测数据为例验证了此方法的可行性。
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关键词
时序
数据
多传感器信息融合
卡尔曼滤波
动态时间弯曲
边坡监测数据异常事件检测
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职称材料
题名
基于多传感器信息融合的城市边坡监测数据异常事件检测
被引量：
10
1
作者
刘刚
叶立新
陈麒玉
陈根深
范文遥
机构
中国地质大学(武汉)计算机学院
中国地质大学(武汉)智能地学信息处理湖北省重点实验室
中国地质大学(武汉)生物地质与环境地质国家重点实验室
出处
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期13-25,共13页
基金
国家自然科学基金项目(U1711267)
“地学长江计划”核心项目(CUGCJ1810)
+1 种基金
湖北省创新群体项目(2019CFA023)
生物地质与环境地质国家重点实验室自主研究课题资助项目(2021)。
文摘
为预防和管控城市突发地质灾害造成的人民生命和财产损失,国家针对城市地质灾害易发地区部署了大量的各类传感器,用来感知和监测城市边坡等地质体的变化情况,以支持对地质灾害的预警。从边坡监测数据特点和时序数据分析技术出发,针对监测数据噪声混杂、模式分析困难、预警阈值的不确定性等问题,给出了一种基于多传感器信息融合的边坡监测数据异常事件检测方法。主要工作包括:①边坡监测数据变化模式可以归结为周期项、趋势项以及噪声项的叠加,实践中在预处理基础上对边坡监测数据进行周期为24 h的重采样,同时趋势项可以近似看作是经典的牛顿运动,以此构建形变运动模型,为卡尔曼滤波的状态转移提供理论支持;②采用集中式衰减记忆卡尔曼滤波,引入衰减记忆因子,对多传感器边坡监测数据进行特征级融合,降低了噪声的影响,提高了边坡监测数据的可靠性;③引入惩罚系数,应用改进的动态时间弯曲算法对于周期序列数据进行相似性度量。在此基础上基于K-means聚类和局部异常因子分析对边坡监测数据进行异常检测,并基于3σ准则确定预警阈值。该方法能将正常模式和异常模式的时序数据进行区分,有效检测出边坡监测数据的异常,为灾害预防提供支持。最后以深圳市典型边坡监测数据为例验证了此方法的可行性。
关键词
时序
数据
多传感器信息融合
卡尔曼滤波
动态时间弯曲
边坡监测数据异常事件检测
Keywords
time series data
multisensor information fusion
Kalman filter
dynamic time warping
abnormal event detection of slope monitoring data
分类号
X830.3 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多传感器信息融合的城市边坡监测数据异常事件检测
刘刚
叶立新
陈麒玉
陈根深
范文遥
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
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