一种基于多源异构数据融合的地下管廊监测方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于多源异构数据融合的地下管廊监测方法和系统，方法包括：实时采集获取综合管廊监测相关数据，所述监测相关数据包括结构化数据和非结构化数据；对所述监测相关数据进行预处理；对预处理后的结构化数据进行特征值提取；将预处理后的非结构化数据作为预先构建的第一深度学习神经网络的输入，将提取出的结构化数据特征值，以及第一深度学习神经网络的输出，作为预先构建的第二深度学习神经网络的输入；根据所述第二深度学习神经网络的输出确定综合管廊是否存在异常；实时输出异常判断结果信息。利用本发明可实现对电力舱通道断面监测的图像、视频、运行状态等相关业务数据的融合处理以及异常分析识别。