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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种基于智能手机的大坝施工机械状态智能感知与监控方法，将智能手机APP、云端服务器和电脑客户端布设到现场机械上和分控站；在大坝仓面开始施工前，输入机械编号、人员编号以及仓面角点标记；施工过程中通过手机客户端实时采集传感器信息，并进行存储和包括异常值、缺失值、声音信号和加速度信号的预处理；通过布设在云端的服务器接收并存储手机APP传送的数据，通过机器学习挖掘数据中蕴含的机械作业状态信息，建立施工机械作业状态分类模型；将获取的机械编号、人员编号以及仓面角点标记信息，预处理后的数据信息和机械作业状态信息进行统一管理和可视化。为土石坝施工仿真和质量分析等提供更准确的信息。

主权项：1.一种基于智能手机的大坝施工机械状态智能感知与监控方法，将智能手机APP、云端服务器和电脑客户端布设到现场机械上和分控站；所述的智能手机APP为一款基于Android操作系统的智能手机数据采集软件，实现的功能包括：1手机内置传感器信息调用：通过WiFi-RSS、加速度计、陀螺仪、磁场传感器、麦克风和大气压力传感器，得到GNSS与wifi-RSS融合后的高精度位置、高程、三轴加速度、三轴角速度、磁场方位、环境声音信号和大气压力信息，通过设置的频率采集并存储这些信息；2机械信息的人工录入和存储：通过人工记录机械编号、机械类型、操作时段、仓面角点标记；3连接到服务端：将步骤1获得的手机内置传感器信息数据和步骤2录入的机械信息数据传至云端服务器服务端上进行存储，以使电脑客户端进行查询调用；所述的云端服务器，通过阿里云服务进行部署，基于4G通讯技术实时接收和存储智能手机APP实时感知获取的施工机械作业状态信息，并基于机器学习方法将接收并存储的数据进行更进一步地挖掘，获取精细化的施工机械作业状态；所述的电脑客户端安装在分控站电脑上，对步骤1获得的手机内置传感器信息和步骤2录入的机械信息数据进行集成管理，将作业的原始数据和数据挖掘后的施工作业状态信息进行统一管理和可视化，以辅助施工进度质量分析和决策；其特征在于，具体步骤如下：步骤一、初始信息录入，在大坝仓面开始施工前，输入机械编号、人员编号以及仓面角点标记；步骤二、施工过程中通过手机客户端实时采集传感器信息，并进行存储和预处理，所述预处理包括采用移动窗口方法进行异常值的预处理、采用指数加权移动平均方法进行缺失值的预处理、采用窗式傅里叶变换方法进行声音信号的预处理和采用带通滤波器对加速度信号进行预处理；步骤三、通过布设在云端的服务器接收并存储手机APP传送的数据，通过机器学习挖掘数据中蕴含的机械作业状态信息，建立施工机械作业状态分类模型；包括：3-1对数据进行标准化，根据实际观测标记数据标签，制作标准数据集；3-2采用主成分分析方法PCA实现数据降维；3-3建立基于长短期记忆神经网络LSTM的施工机械作业识别模型，识别机械的作业状态；步骤四、将步骤一获取的机械编号、人员编号以及仓面角点标记信息，步骤二存储和预处理后的数据信息，步骤三获取的机械作业状态信息进行统一管理和可视化。

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