一、总体架构

工程监测综合管理平台系统方案由现场智能采集、云服务器及交互平台、移动管理端三部分组成。

系统功能组成如下图：

功能模块架构设计如下图：

二、现场智能数据采集

2.1、功能目标

●涵盖所有监测项次；

●受控的数据采集，如远程状态检测、断电重启、采集策略下发等；

●适应各种现场工况，如弱网环境、温度气压改正等；

●可扩展性：如不断支持新的监测设备、传感器等；

现实情况不可能一次性支持全部监测设备或传感器，且随着技术发展会持续有新型设备被采用，因此采集方案应该是可持续兼容的。

2.2、多种采集方案

2.2.1、全自动采集

利用控制盒、数传单元作为数据采集的控制器，通过与监测设备或传感器直连的方式，通过串口实现全自动采集。主要针对全站仪、传感器等。

●控制盒硬件直接采用工控机方案，搭载windows或Linux系统。控制盒主要针对监测设备，如全站仪、GNSS等需要通过串口进行复杂通讯控制的情况，连接方式为有线。同时控制盒额外串口也支持多路传感器的直接接入，从而减少现场控制单元的投入数量；

●数传单元硬件直接采用工业透传DTU方案，有线与传感器直连，数据传输至后台进行解析、呈现。数传单元可与传感器灵活搭配，按需对应单个传感器或一组/一断面传感器。

●控制盒及数传单元本质为串口通讯或透传通讯，均具有良好的可扩展性。未来不管是新型监测设备、还是新式传感器，基本都会支持以上通讯方式，因此只要获取通讯协议或报文，很容易扩展支持。

2.2.2、半自动采集

利用智能采集App与监测设备通过蓝牙连接，进行设备控制及数据采集。半自动采集主要针对一些暂不具备自动采集条件的过渡（如无稳定电力供应）、自动采集成本过高（如基坑监测中沉降项次往往有几百甚至上千点位）、或应急、临时性采集。半自动采集数据不落地、同样可确保数据的真实、准确。同时，因为半自动采集app搭载于智能手机，数据在采集的同时就完成了分析和后处理，可第一时间向操作者报告超限等警示情况。

●智能采集App主要针对全站仪和电子水准仪，目前已支持半自动全圆观测/多测回测角、任意情况水准测量、沉降/收敛测量等；

●实现半自动采集与自动采集的数据融合。在任意时点，针对同一测点的同一监测项次，可以进行半自动采集与全自动采集的切换，数据不丢失、不断档；

2.2.3、手动采集

在得到授权的情况下，手动采集允许用户通过原始数据模板，手动上传监测原始数据。手动采集适用于一些不需要或无法实现自动或半自动采集、及特殊允许手动编辑原始数据的情况。

●手动采集严格授权控制。支持针对某一项次的手动上传开关；

●手动采集可针对任意项次。功能上不开放手动采集数据与半自动、自动采集数据的融合，以避免数据造假；

以上采集方式优先级为自动采集>半自动采集>手动采集，在任何时候，完善监测方法的全自动采集总是优先目标。同时，在实际项目中，综合应用以上采集方式，即可实现监测项次的覆盖，在不影响项目开展的前提下、留有扩展和持续优化的时间。

2.3、适应现场的兼容性设计

●可远程对监测单元状态进行诊断，一旦出现异常，远程即可初步处理，从而尽量减少进入现场处置的次数。典型场景为：监测设备宕机、已无法通过指令控制重启。此时可远程断电并让设备上电后重启；目前该部分功能对全站仪监测已实现；

●弱网环境下监测单元可继续独立工作、监测不中断；目前该部分对全站仪监测已实现。下发策略后，控制盒可独立操作全站仪持续监测，直到收到新的监测策略。数据本地保存，并在有网络时上传；

●多个监测单元的互动监测。典型为：全站仪多机联测；

●成果平差：按规范对监测原始数据进行平差并指示误差参数；

●数据修正：现场布设温度、气压等传感器，获取参数后进行监测数据的自动修正。目前已实现对全站仪监测的传感器布设参数获取及监测数据自动修正；

●设备保护：目前已研发完成全站仪自动升降防护罩，体积小巧，在监测作业时自动打开。同时为检测盒配置了稳压电源、可编程电源等保护电路；

三、云服务器、交互平台及移动管理端

2.1、云服务器

云服务器为数据处理中心，可按需布设在云端或客户指定机房。若布设在客户指定机房，需在保证服务器性能、网络通道的基础上，提供外网的安全访问机制，并做好网络攻击防护及病毒防护。建议在开始时，先将服务器置于云端，可减少IT负担规避灾难性后果。

3.2、交互平台

交互平台的功能模块包括：

3.2.1、工程管理、账号权限管理、监测项管理

●工程管理包括项目配置（项目、标段、工区、工点层级）等；

●账号权限管理包括账号权限分配（权限绑定到工点层级、只有管理员权限可增删改平台基础数据）等；

●监测项管理包括监测项分类及配置（项目分配监测项、允许项目内重命名）、监测单元分配、监测点位（匹配终端设备或传感器）。

针对项目甲方、第三方提供用户访问页面。用户的数据呈现页面通过账号权限控制，由高级管理员进行账号的创建、修改，将账号与不同的工程层级绑定、赋予不同的数据操作、查看权限，决定是否自动推优等。而是否跳转新网址、是否单独设计大屏展示，并不影响平台统一的后端权限管理。

3.2.2、预警管理

●分级预警规则定义并可逐级绑定到测点层面；

●分级预警短信推送。分级绑定短信接收人员，可设置短信发送内容、发送时间段、触发发送条件(如二次确认等)；

●预警闭环处置流程：有权限的用户可对预警列表进行查看、处置、关闭操作；

●监测频次、及时性、超限处置等自动统计监管、预警提示；

3.2.3、数据管理

●数据的入库、查看、操作等功能；

●数据组织：从不同维度进行图形化呈现，如数据表、曲线图等；

●回归预测分析：自动对数据进行回归预测分析、指定预测天数、展示预测方程；

3.2.4、数据优化管理（按需内部控制）

对超限或波动数据，将原始数据呈现给管理员进行研判，确定是否按某种规则实现自动过滤、优化。首先，将成果数据定义为两类：“实际成果数据”与“优化成果数据”

实际成果数据通过原始数据直接计算得到的成果，包括实际单次变形量、累计变形量、变形速率；

优化成果数据对实际成果数据，按照某种优化规则，进行优化修正后的成果，包括优化后的单次变形量、累计变形量、变形速率；

其次，权限账号可设置是否对某个项目、某个监测项次启用数据优化功能。如果启用，则一条成果数据的基本优化流程如下：

该流程的核心是预设优化规则，包含两方面的内容：

●适用范围：规则可自动处理的数据波动范围。目的是确定监测数据出现大变形、或者极端异常数据时，系统是否需要自动干预，从而确保系统自动优化成果数据的行为是合理的。如适用范围可设置为：实际变形值不超过预警值的1.5倍等；

●优化量算法：优化量算法为系统自动执行成果优化的规则，如：优化量=（预警值－实际变形值－一个随机数）等；

●具体到不同的监测项和预警指标时，优化规则的细节会有不同之处，平台将会提供“制定优化规则模版”功能加以区分；

●如果还需要对优化成果数据匹配对应的“优化原始数据”，则可通过优化量对原始数据进行反推修正；

最后，实际成果数据和优化成果数据，会同时存储在系统中，系统通过角色类型，来区分用户可以看到哪些成果数据。拟将用户角色也分为两大类：内部用户可同时查看实际成果数据与优化成果数据；访客用户只能查看优化成果数据（如业主）。

3.2.5、报表管理

●数据报表组织：日报、周月报、统计手簿等；

●数据报表定制；

●数据报表一键下载；

3.2.6、其他定制

●视频接入：直接与摄像头厂家对接；

●接入其他控制器：平台提供接口。项目已有的其他控制器可通过接口上传数据、新项目直接采用自有控制器、逐步实现全部通过自有控制器直传数据，从而最终实现对采集终端的完全掌控；

●作为子平台对接到其他平台：具备网页嵌入、单点登录、接口推送数据等多种方式对接能力，视具体项目要求而定；

3.3、移动管理端

移动管理端允许用户通过手机app查看平台基础数据、监测原始数据、成果报表等，并允许授权用户做出报警批示、闭环处置等。移动管理端本质上就是交互平台的移动端呈现。移动管理端支持安卓系统及iOS系统（iOS系统需客户负责苹果应用商店上线申请）。