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申请/专利权人：重庆市设计院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于智慧医院运维平台的路面下沉塌陷监测报警方法，包括智慧医院基础数据与智慧医院运维平台的准备；创建智慧医院三维运维管理模型；通过智慧医院运维平台对实时监测地形变形数据进行综合分析，找出异常数据；对异常数据进行分析，并将分析结果进行图表分类归集，生成路面塌陷高风险区域，在智慧医院运维平台上与智慧医院三维运维管理模型进行联动挂接，及时预警，同时将病害信息共享至运维管理部门；运维管理部门收到地质报警信息后做出相应应急措施等步骤。其显著效果是：可以准确提示前方的未知风险，进而有效的避免意外发生。

主权项：1.一种基于智慧医院运维平台的路面下沉塌陷监测报警方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：智慧医院基础数据与智慧医院运维平台的准备，所述智慧医院基础数据包括医院模型、交通信号网络系统信息数据和三维激光扫描变形监测数据；步骤2：基于智慧医院基础数据创建智慧医院三维运维管理模型；步骤2.1、建立方案模型：设计师使用二维及三维BIM设计软件进行方案模型建立；步骤2.2、建立设计模型：在方案模型基础上进行污染物扩散分析、水平竖向交通模拟、风道设计、污水设计、雨水组织设计，形成设计模型；步骤2.3、建立施工模型：进行装配式设计深化、钢结构设计深化、预留预埋深化、复杂节点钢筋深化、机电管综深化、施工深化图纸、工程量统计、施工模拟，生成施工模型；步骤2.4、建立智慧医院三维运维管理模型：基于施工模型录入进行轻量化处理，标准化分区，录入运维管理数据，建立三维运维管理模型；步骤3：通过智慧医院运维平台对实时监测地形变形数据进行综合分析，找出异常数据；所述地形变形数据采集方式包括智慧路灯远程无线监控、三维激光扫描变形监测，所述智慧路灯远程无线监控由前端杆体设备、通信控制终端、管理中心组成，智慧路灯网关作为核心设备建立杆体控制器、摄像头、传感器前端设备与管理系统的数据通道，实现道路塌陷数据实时采集、上传、远程监控、控制；三维激光扫描技术应用于地形变形监测范围，采用神经网络方法和TSP监控法，（1）神经网络法针对激光扫描技术获取的点云数据的海量性，利用神经网络的方法进行曲面重建，分别模拟出两期点云数据的曲面及两期点云数据的下沉曲面，不仅可得出整个区域的下沉情况，并能直接获取任意一点的下沉值利用BP神经网络的方法进行曲面重建，并在Matlab中实现，该方法曲面重建的精度在mm级，点云数据量越大，其精度越高；（2）TSP监控法借用电子全站仪的水平位移监测基准点，作为变形监测控制点，控制点的三维坐标由电子全站仪实现传递，将一个监测控制点设置为全站仪架站点，另一个监测控制点设置为后视安向点，建立现场的局部坐标系；在地形表面设置固定基座，进行变形监测时，在基座上固定靶标球；在周边视野开阔处设三维激光扫描仪，电子全站仪测量三维激光扫描仪的棱镜和靶标球坐标，不需要对变形监测控制点进行保护，将每次扫描获得的点云数据导入Leica软件进行降噪处理，将电子全站仪测量获得的棱镜坐标，以及靶标球坐标，共同形成CSV文件，导入到Leica软件中，并进行坐标转换，完成每期点云数据的坐标配准，最后将点云数据导进3DReshaper软件进行变形分析；所述TSP监控法试验方案如下：设置三维激光扫描仪和电子全站仪，同时设置好TSP定位系统与靶标球；将电子全站仪的临时控制点和后视点安置好，定向后视，建立临时坐标系，测量TSP定位系统棱镜和靶标球的三维坐标值，8个监测点的垂直位置通过移动基座来实现，进行第1次扫描，为贴近实际情况，在第2次扫描前，重新安置三维激光扫描仪和电子全站仪；2次扫描获得的点云数据和定位靶标球的坐标位置导入到3DReshaper软件，进行坐标匹配与转换，再提取出8个监测点的垂直位置，将靶标球基座的量测高度值作为垂直位移的真值，监测误差为三维激光扫描仪测得的垂直位移值与真值的差值；所述综合分析包括线性比对、趋势分析和突变分析；步骤4：对异常数据进行GIS定位、鱼骨图分析和解决方案分析，并将分析结果进行图表分类归集，生成路面塌陷高风险区域，在智慧医院运维平台上与智慧医院三维运维管理模型进行联动挂接，及时预警，同时将病害信息共享至运维管理部门；用以实现路面下沉监测、路面塌陷风险监测、监测结果综合展示、塌陷预警以及下沉回溯；步骤5：运维管理部门收到地质报警信息后做出相应应急措施。

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