摘要
本发明涉及桥梁监测技术领域,具体公开了一种桥梁监测实时数据的高速缓存与流式处理方法,包括:S1、实时采集桥梁的各类传感器数据,得到初步缓存的传感器数据;S2、采用基于自编码器的压缩方法进行数据压缩,得到压缩后的数据流;S3、实时采集桥梁的视频监控数据,并将所述视频监控数据与所述传感器数据进行同步分析;S4、对所述压缩后的数据流与所述融合分析结果进行实时流式处理,生成异常检测结果;S5、根据所述异常检测结果,生成实时健康评估报告;本发明采用自编码器等深度学习算法进行数据压缩,大大减少了传输数据的大小,可以有效缓解山区等带宽受限地区的传输压力,同时提高带宽的利用率,确保实时监测数据的稳定传输。
技术关键词
实时数据
视频监控数据
深度卷积神经网络
传感器
编码器
数据压缩
桥梁健康状态
重构误差
桥梁监测技术
生成视频数据
数据处理框架
实时监测数据
深度学习算法
解码器
表达式
报告
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