本發(fā)明屬于隧道安全，尤其涉及基于一種面向隧道安全的安全步距監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隧道施工過程中，需要實時監(jiān)測隧道內(nèi)部的位移、應(yīng)變等結(jié)構(gòu)參數(shù)以及溫度、濕度等環(huán)境參數(shù)，以確保施工安全和質(zhì)量。然而，隧道內(nèi)部環(huán)境復(fù)雜，傳感器布設(shè)位置和數(shù)量受限，數(shù)據(jù)傳輸面臨信號衰減和干擾等問題。同時，隧道施工是一個動態(tài)過程，監(jiān)測系統(tǒng)需要根據(jù)施工進度和環(huán)境變化實時調(diào)整傳感器布局和數(shù)據(jù)傳輸路徑，以保證監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時性和準(zhǔn)確性。

2、此外，海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理和分析也對系統(tǒng)的計算能力和存儲能力提出了挑戰(zhàn)。

3、如何在有限的傳感器資源條件下，優(yōu)化傳感器布設(shè)方案，建立穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)傳輸通道，并從海量監(jiān)測數(shù)據(jù)中快速識別異常情況，是隧道施工安全監(jiān)測系統(tǒng)面臨的關(guān)鍵技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提出一種面向隧道安全的安全步距監(jiān)測方法及系統(tǒng)，通過運用多傳感器數(shù)據(jù)融合、自適應(yīng)路由算法、邊緣計算、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，構(gòu)建一套智能化的隧道施工安全監(jiān)測系統(tǒng)，為隧道施工的安全和質(zhì)量提供可靠的技術(shù)保障。

2、為了達到上述目的，在本發(fā)明的第一方面提供了一種面向隧道安全的安全步距監(jiān)測方法，所述方法包括：

3、s1、根據(jù)隧道施工進度和環(huán)境變化，動態(tài)優(yōu)化傳感器布設(shè)方案，通過根據(jù)傳感器的布設(shè)位置、布設(shè)數(shù)量、數(shù)據(jù)傳輸路徑設(shè)計多目標(biāo)優(yōu)化算法，并根據(jù)優(yōu)化結(jié)果實時調(diào)整傳感器布局；

4、s2、根據(jù)優(yōu)化后的傳感器布局，針對隧道內(nèi)部邊緣傳感器設(shè)備與服務(wù)器之間的無線傳輸環(huán)境，采用自適應(yīng)路由算法，動態(tài)選擇最優(yōu)數(shù)據(jù)傳輸路徑，通過實時評估傳輸鏈路質(zhì)量，預(yù)測信號衰減和干擾情況，選擇信號最強、衰減最小的傳輸路徑，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性；

5、s3、在傳感器邊緣節(jié)點處部署邊緣計算模塊，在邊緣計算模塊中對采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和壓縮，并進行數(shù)據(jù)降維和特征提??；

6、s4、根據(jù)提取到的特征構(gòu)建隧道環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)的數(shù)字孿生模型，通過物理信息和虛擬信息的實時交互，實現(xiàn)對隧道施工過程的全面感知和動態(tài)跟蹤，對傳感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合分析，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，為安全預(yù)警提供依據(jù)；

7、s5、根據(jù)在數(shù)字孿生模型中使用傳感器的檢測數(shù)據(jù)，采用增量學(xué)習(xí)算法，對傳感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行在線分析，根據(jù)新采集的數(shù)據(jù)樣本，動態(tài)更新異常檢測模型，自適應(yīng)調(diào)整預(yù)警閾值；

8、s6、綜合運用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將隧道內(nèi)不同類型、不同位置的傳感器數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，通過數(shù)據(jù)冗余和互補，對隧道施工安全狀態(tài)的全面評估；

9、s7、建立基于云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，將海量監(jiān)測數(shù)據(jù)分層存儲和計算，邊緣側(cè)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的實時處理和分析，云端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的長期存儲和挖掘，通過云邊協(xié)同，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的高效管理和利用，為隧道施工安全提供全面的數(shù)據(jù)支撐。

10、進一步地，所述s1、具體包括：

11、獲取隧道施工進度和環(huán)境變化數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)的評估規(guī)則判斷是否需要調(diào)整傳感器布設(shè)方案，評估規(guī)則為預(yù)設(shè)的指標(biāo)是否超出預(yù)設(shè)閾值；

12、若需要調(diào)整，則觸發(fā)傳感器布設(shè)方案的動態(tài)優(yōu)化流程；

13、通過多目標(biāo)優(yōu)化算法，以傳感器布設(shè)位置、布設(shè)數(shù)量和數(shù)據(jù)傳輸路徑為優(yōu)化變量，以監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量、傳輸時延和能耗為優(yōu)化目標(biāo)，建立傳感器布設(shè)優(yōu)化模型；

14、采用粒子群優(yōu)化算法求解傳感器布設(shè)優(yōu)化模型，輸出優(yōu)化的傳感器布局方案；根據(jù)優(yōu)化得到的傳感器布設(shè)方案，生成傳感器布設(shè)調(diào)整指令，將指令下發(fā)到相應(yīng)的傳感器節(jié)點：

15、對于需要新增的傳感器節(jié)點，控制其部署和數(shù)據(jù)采集行為；

16、對于需要移除的傳感器節(jié)點，控制其停止數(shù)據(jù)采集并從網(wǎng)絡(luò)中移除；

17、對于需要調(diào)整位置或數(shù)據(jù)傳輸路徑的傳感器節(jié)點，控制其執(zhí)行相應(yīng)的調(diào)整操作；

18、在隧道施工和環(huán)境監(jiān)測過程中，獲取各傳感器節(jié)點采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清處理，通過數(shù)據(jù)處理，評估當(dāng)前傳感器布設(shè)方案的適應(yīng)性：

19、若在監(jiān)測過程中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量下降和傳輸時延增大或能耗異常，即數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)低于預(yù)設(shè)閾值和傳輸時延超過預(yù)設(shè)閾值或能耗超過預(yù)設(shè)閾值，則重新觸發(fā)傳感器布設(shè)優(yōu)化流程，動態(tài)調(diào)整傳感器布設(shè)，保障監(jiān)測系統(tǒng)的可靠運行；

20、跟蹤隧道施工進度和環(huán)境變化情況，根據(jù)監(jiān)測需求的變化，每隔一定時間觸發(fā)一次傳感器布設(shè)優(yōu)化，同時在監(jiān)測過程中發(fā)現(xiàn)傳感器布設(shè)不適應(yīng)當(dāng)前需求時，也觸發(fā)傳感器布設(shè)優(yōu)化；

21、通過定期和不定期的優(yōu)化，動態(tài)適應(yīng)傳感器布設(shè)方案。

22、進一步地，所述粒子群優(yōu)化算法的步驟包括：

23、初始化粒子群，計算每個粒子的適應(yīng)度，更新粒子的位置和速度，直到滿足終止條件；

24、粒子的位置向量表示傳感器布設(shè)方案，適應(yīng)度函數(shù)根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)來設(shè)計；

25、通過迭代優(yōu)化，得到滿足監(jiān)測需求的最優(yōu)傳感器布設(shè)方案，確定每個傳感器的布設(shè)位置、布設(shè)數(shù)量和數(shù)據(jù)傳輸路徑。

26、進一步地，所述s2，具體包括：

27、根據(jù)隧道內(nèi)部的無線信號傳輸環(huán)境參數(shù)，獲取多個實時鏈路質(zhì)量評估指標(biāo)；

28、對獲取的鏈路質(zhì)量評估指標(biāo)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；

29、將預(yù)處理后的鏈路質(zhì)量評估指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先構(gòu)建的基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鏈路質(zhì)量預(yù)測模型中，通過該模型計算得到各候選傳輸路徑未來一段時間內(nèi)的預(yù)測鏈路質(zhì)量值；

30、根據(jù)預(yù)測的各候選傳輸路徑的鏈路質(zhì)量值，結(jié)合預(yù)設(shè)的鏈路質(zhì)量閾值，采用模糊層次分析法，綜合考慮鏈路帶寬和時延，對各候選傳輸路徑的綜合傳輸性能進行評分，得到各候選傳輸路徑的綜合評分值；

31、將候選傳輸路徑按照綜合評分值由高到低進行排序，選取綜合評分值最高的候選傳輸路徑作為當(dāng)前最優(yōu)數(shù)據(jù)傳輸路徑；

32、若當(dāng)前最優(yōu)傳輸路徑的綜合評分值低于預(yù)設(shè)的路徑切換閾值，則觸發(fā)路徑切換機制，選取排序結(jié)果中綜合評分次高的候選傳輸路徑作為新的最優(yōu)數(shù)據(jù)傳輸路徑，并將數(shù)據(jù)傳輸切換至該路徑上；

33、在數(shù)據(jù)傳輸過程中，監(jiān)測當(dāng)前鏈路的傳輸質(zhì)量，獲取實時鏈路質(zhì)量參數(shù)：

34、當(dāng)鏈路質(zhì)量下降到預(yù)設(shè)閾值以下持續(xù)超過一定時間時，重新觸發(fā)自適應(yīng)路由算法，更新鏈路質(zhì)量預(yù)測模型，動態(tài)選擇最優(yōu)傳輸路徑；

35、同時針對隧道內(nèi)部存在的無線信號干擾因素，采用最小均方誤差自適應(yīng)濾波算法實時調(diào)整接收信號的均衡系數(shù)。

36、進一步地，所述s3，具體包括：

37、若傳感器節(jié)點采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)量較大，則將邊緣計算模塊部署在傳感器節(jié)點處，對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和壓縮，通過數(shù)據(jù)降維和特征提取，減少數(shù)據(jù)傳輸量：

38、首先，根據(jù)預(yù)處理后的監(jiān)測數(shù)據(jù)特征，采用主成分分析法進行數(shù)據(jù)降維，提取數(shù)據(jù)的主要特征，去除冗余信息，降低數(shù)據(jù)維度；

39、然后，將主成分分析提取的主要特征作為輸入，通過lzw無損壓縮算法對數(shù)據(jù)進行壓縮編碼；

40、根據(jù)邊緣計算模塊的cpu和內(nèi)存資源以及監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時性要求，動態(tài)調(diào)整主成分分析的主成分?jǐn)?shù)量和lzw壓縮算法的字典大小，在滿足實時性要求的同時，最大限度地減少數(shù)據(jù)傳輸量；

41、若監(jiān)測數(shù)據(jù)的特征較為復(fù)雜，則采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行特征提取，通過卷積和池化操作自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的高層特征，提高數(shù)據(jù)降維和壓縮的效果：

42、將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的高層特征圖與主成分分析的結(jié)果進行融合，作為lzw壓縮算法的輸入；

43、根據(jù)傳感器節(jié)點的參數(shù)，自適應(yīng)調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸?shù)膲嚎s比、分片大小和重傳次數(shù)；

44、通過邊緣計算模塊與云端服務(wù)器之間的任務(wù)卸載和負(fù)載均衡，將計算密集型任務(wù)卸載到云端，減輕邊緣計算模塊的處理壓力，同時，將存儲密集型任務(wù)放在邊緣側(cè)進行，減少云端的存儲開銷，提高整體系統(tǒng)的實時性和可擴展性。

45、進一步地，所述s4，具體包括：

46、通過在隧道施工現(xiàn)場部署各類傳感器設(shè)備，實時采集隧道的物理信息，同時獲取隧道的虛擬信息；

47、將采集到的物理信息與虛擬信息進行匹配關(guān)聯(lián)，構(gòu)建隧道施工過程的數(shù)字孿生模型；其中，所述數(shù)字孿生模型中包含隧道的三維幾何信息、環(huán)境參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)；

48、基于構(gòu)建的數(shù)字孿生模型，對各類監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合分析；

49、采用卡爾曼濾波算法，根據(jù)隧道環(huán)境的特定頻率范圍，設(shè)置相應(yīng)的濾波參數(shù)，對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行噪聲去除，同時，提取數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，并進行特征增強；

50、利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，分析隧道環(huán)境參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律；

51、通過設(shè)置支持度和置信度閾值，挖掘出頻繁出現(xiàn)的參數(shù)組合模式，構(gòu)建隧道安全狀態(tài)評估模型；若監(jiān)測數(shù)據(jù)超出預(yù)設(shè)閾值，則判斷為異常情況；

52、根據(jù)隧道施工進度計劃，動態(tài)更新數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)對隧道施工過程的實時跟蹤；

53、通過三維可視化技術(shù)，直觀展示隧道的施工狀態(tài)和環(huán)境信息，為施工管理人員提供直觀的決策支持；

54、當(dāng)監(jiān)測數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)異常情況時，及時觸發(fā)預(yù)警機制；

55、采用決策樹算法，通過決策樹的分支結(jié)構(gòu)，根據(jù)預(yù)警機制自動生成相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案；其中，所述應(yīng)急預(yù)案包括異常情況的處理流程、所需資源和人員分工；

56、將預(yù)警信息和應(yīng)急預(yù)案及時推送給相關(guān)人員，協(xié)助開展隧道安全管理工作，同時，將異常情況的詳細信息反饋至數(shù)字孿生模型，通過模型的可視化界面展示異常情況，為后續(xù)施工決策提供直觀的依據(jù)。

57、進一步地，所述s5，具體包括：

58、獲取實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，將實時監(jiān)測數(shù)據(jù)作為支持向量機增量學(xué)習(xí)算法的新數(shù)據(jù)樣本，用于動態(tài)更新svm異常檢測模型的參數(shù)；

59、利用更新后的svm異常檢測模型，對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行在線分析，識別其中的異常數(shù)據(jù)；

60、針對識別出的異常數(shù)據(jù)，使用統(tǒng)計過程控制方法自適應(yīng)調(diào)整預(yù)警閾值，通過動態(tài)計算新的控制限提高異常識別的準(zhǔn)確性；

61、使用混淆矩陣評估調(diào)整后的預(yù)警閾值的異常識別性能，若準(zhǔn)確率和召回率均滿足要求，則將調(diào)整后的預(yù)警閾值應(yīng)用于后續(xù)的異常檢測中；

62、若性能仍不滿足要求，則將識別錯誤的樣本加入到svm的增量訓(xùn)練集中，通過增量學(xué)習(xí)優(yōu)化異常檢測模型；

63、迭代上述步驟，持續(xù)提升異常檢測系統(tǒng)的性能，直至滿足實際應(yīng)用需求；

64、最后，將優(yōu)化后的svm異常檢測模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行在線異常分析和預(yù)警，及時發(fā)現(xiàn)和處理生產(chǎn)過程中的異常情況。

65、進一步地，所述s6，具體包括：

66、獲取不同類型和不同位置的隧道傳感器采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行清洗；

67、對清洗后的數(shù)據(jù)進行探索性分析，通過可視化等方式，分析數(shù)據(jù)的分布特征和趨勢變化，并進行特征選擇和特征提??；

68、分析不同傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，并采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，發(fā)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)中的頻繁模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，挖掘數(shù)據(jù)中隱含的安全狀態(tài)特征；

69、根據(jù)相關(guān)性分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果，選擇決策樹或支持向量機等機器學(xué)習(xí)算法，建立隧道施工安全狀態(tài)評估模型，并采用交叉驗證等方法對模型進行訓(xùn)練和優(yōu)化；

70、將不同傳感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行歸一化處理，然后融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；

71、在融合的基礎(chǔ)上，采用卡爾曼濾波算法對數(shù)據(jù)進行處理，動態(tài)跟蹤隧道安全狀態(tài)的變化趨勢；

72、根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗，預(yù)設(shè)隧道施工安全狀態(tài)的閾值；

73、將安全狀態(tài)評估模型的輸出與預(yù)設(shè)閾值進行比較，當(dāng)評估結(jié)果超出閾值時，觸發(fā)預(yù)警機制；

74、將預(yù)警信息發(fā)送給相關(guān)人員，提示進行安全隱患排查和處理。

75、進一步地，所述s7，具體包括：

76、根據(jù)隧道施工的監(jiān)測數(shù)據(jù)特點，設(shè)計云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，劃分云端和邊緣側(cè)的職責(zé)；

77、在邊緣側(cè)部署實時數(shù)據(jù)處理模塊，使用apacheflink對采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行清洗和過濾，并利用kafka進行數(shù)據(jù)流處理，提取關(guān)鍵特征；

78、通過預(yù)設(shè)的閾值規(guī)則，判斷是否存在異常情況：若檢測到異常，則立即觸發(fā)預(yù)警，并將相關(guān)數(shù)據(jù)通過mqtt協(xié)議上傳至云端進行進一步分析；

79、云端接收邊緣側(cè)上傳的監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和專家知識庫，采用孤立森林算法對數(shù)據(jù)進行異常檢測，識別隱藏的異常模式和趨勢，評估隧道施工的安全風(fēng)險；

80、根據(jù)云端分析的結(jié)果，通過restfulapi將優(yōu)化后的數(shù)據(jù)處理參數(shù)下發(fā)至邊緣側(cè)，動態(tài)調(diào)整實時數(shù)據(jù)分析的策略，提高邊緣計算的效率和準(zhǔn)確性；

81、利用可視化工具，將云端的分析結(jié)果以儀表盤形式呈現(xiàn)給用戶，輔助施工現(xiàn)場的安全決策；

82、針對海量監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用influxdb時序數(shù)據(jù)庫進行存儲，利用寫入和查詢能力，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的高效管理和檢索，并使用prometheus進行實時數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)控。

83、在本發(fā)明的第二方面提供了一種面向隧道安全的安全步距監(jiān)測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

84、傳感器布局優(yōu)化模塊，用于根據(jù)隧道施工進度和環(huán)境變化，動態(tài)優(yōu)化傳感器布設(shè)方案，通過根據(jù)傳感器的布設(shè)位置、布設(shè)數(shù)量、數(shù)據(jù)傳輸路徑設(shè)計多目標(biāo)優(yōu)化算法，并根據(jù)優(yōu)化結(jié)果實時調(diào)整傳感器布局；

85、自適應(yīng)路由模塊，用于根據(jù)優(yōu)化后的傳感器布局，針對隧道內(nèi)部邊緣傳感器設(shè)備與服務(wù)器之間的無線傳輸環(huán)境，采用自適應(yīng)路由算法，動態(tài)選擇最優(yōu)數(shù)據(jù)傳輸路徑，通過實時評估傳輸鏈路質(zhì)量，預(yù)測信號衰減和干擾情況，選擇信號最強、衰減最小的傳輸路徑，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性；

86、邊緣計算模塊，用于在傳感器邊緣節(jié)點處部署邊緣計算模塊，在邊緣計算模塊中對采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和壓縮，并進行數(shù)據(jù)降維和特征提取；

87、數(shù)字孿生模塊，用于根據(jù)提取到的特征構(gòu)建隧道環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)的數(shù)字孿生模型，通過物理信息和虛擬信息的實時交互，實現(xiàn)對隧道施工過程的全面感知和動態(tài)跟蹤，對傳感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合分析，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，為安全預(yù)警提供依據(jù)；

88、增量學(xué)習(xí)模塊，用于根據(jù)在數(shù)字孿生模型中使用傳感器的檢測數(shù)據(jù)，采用增量學(xué)習(xí)算法，對傳感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行在線分析，根據(jù)新采集的數(shù)據(jù)樣本，動態(tài)更新異常檢測模型，自適應(yīng)調(diào)整預(yù)警閾值；

89、安全評估模塊，用于綜合運用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將隧道內(nèi)不同類型、不同位置的傳感器數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，通過數(shù)據(jù)冗余和互補，對隧道施工安全狀態(tài)的全面評估；

90、云邊協(xié)同模塊，用于建立基于云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，將海量監(jiān)測數(shù)據(jù)分層存儲和計算，邊緣側(cè)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的實時處理和分析，云端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的長期存儲和挖掘，通過云邊協(xié)同，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的高效管理和利用，為隧道施工安全提供全面的數(shù)據(jù)支撐。

91、本發(fā)明的有益技術(shù)效果至少在于以下：

92、本發(fā)明通過動態(tài)優(yōu)化傳感器布設(shè)方案，采用自適應(yīng)路由算法選擇最優(yōu)數(shù)據(jù)傳輸路徑，在傳感器節(jié)點部署邊緣計算模塊進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和壓縮。同時，構(gòu)建隧道環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)的數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)全面感知和動態(tài)跟蹤。采用增量學(xué)習(xí)算法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行在線分析，動態(tài)更新異常檢測模型。綜合運用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，提高監(jiān)測數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性。建立基于云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的高效管理和利用。本發(fā)明能夠適應(yīng)隧道施工進度和環(huán)境變化，優(yōu)化傳感器布局和數(shù)據(jù)傳輸，提高異常識別的準(zhǔn)確性和實時性，為隧道施工安全提供全面的數(shù)據(jù)支撐和預(yù)警依據(jù)。本發(fā)明通過有機結(jié)合，形成了一個高效、準(zhǔn)確、可靠的隧道安全步距監(jiān)測系統(tǒng)，為隧道施工安全提供了全面的技術(shù)支持。