单立柱广告牌监测系统设计与实现

蒋一杰，相东明，邓云高

（1.浙江理工大学信息学院；2.浙江理工大学启新学院浙江杭州 310018）

0 引言

近年来，随着我国城市化列车驶入快车道，广告牌作为一种热门媒体宣传方式，被广泛应用于交通要道、经济开发区等人流量巨大的区域。其中，大型单立柱广告牌数量尤为众多，三面单立柱广告牌甚至已经成为我国特有的户外广告牌形式［1］。建成完工的单立柱广告牌长期处于室外自然环境下，易遭受台风、地震等自然灾害的破坏，容易发生倾斜、倒塌，从而造成财产损失甚至威胁生命安全。因此，实时监测单立柱广告牌的状态至关重要，现有企业常采用传统人工巡检方式，定期安排工作人员对广告牌进行肉眼观察和简单工具测量［2］，这种方式存在监测周期长、难以及时察觉广告牌微小状态变化、主观性误差大等问题。然而，目前市场上为单立柱广告牌提供远程监测服务的系统相对较少。

在预防广告牌倒塌方面，戴卓见［3］通过修改广告牌内套钢管结构等方式以尽量避免广告牌结构损伤，但其所做的大多是静态模拟，没有实现对广告牌倾斜程度、振幅等方面的监测。在集成监测系统方面，裘伟敏［4］利用ZigBee与GSM 搭建的无线通信网络和MMA845 三轴加速度传感器实现无线铁塔状态监测、传感器多模块测量和无线数据传输，但其对传感器位置的可视化不足，没有直观的3D 模型进行模拟；虞德群等［5］依靠计算机技术对监测数据与理论设计值及以往监测的大数据进行对比分析，对异常状态进行预警，但其只训练了风速和塔顶位移的关系模型，只能根据当前风速作出预警，没有涉及长时间的数据预测操作。

为了实现单立柱广告牌状态的远程智能监控，本文使用Spring Boot 和Vue 框架，设计了一款基于物联网的单立柱广告牌监测系统。从技术方面看，本文使用传感器完成倾角、振幅、沉降等重要信息采集，引入GIS（地理信息系统）和BIM（建筑信息模型）帮助相关企业可视化智能管理。为了提高预警信息的准确性，在数据分析模块加入Prophet时间预测序列，让用户能多角度综合判断单立柱广告牌的健康状态。从功能方面看，这是一款集实时数据采集、可视化管理于一体的系统，在单立柱广告牌的运营维护阶段提供精准的信息管控，使企业相关部门能够高效便捷地管理单立柱广告牌，提供及时的维修服务，降低意外发生概率，更好地维护社会稳定，保障人民生命安全。

1 相关技术

1.1 传感器采集技术

传感器采集技术是一种传统监测技术［6］，从疫情防控中所采用的非接触式红外测温仪，到工业中所应用的温度、压力、视觉等各类传感装置，传感器作为数据获取的唯一功能器件，早已渗透到诸如工业生产、资源开发、生物工程等各场景中。数据显示，2020 年，全球传感器市场规模达1 660 亿美元，同比增长9.2%［7］。随着万物互联时代的帷幕逐渐拉开，传感器被广泛应用到于物联网基础建设，它作为物联网系统数据的重要入口，决定着获取信息的全面性、准确性和便捷性，是实现万物互联的前提和基础［7］。本文系统使用传感器采集技术记录单立柱广告牌实时数据。

1.2 建筑信息模型与BIMFACE轻量化引擎

建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）［8］是对建筑物实体与功能特性的数字表达形式，可以对建筑物所具有的真实信息通过数字信息的方式进行仿真模拟，由Autodesk 公司于2003年引入中国，为“十二五”规划中的重点研究课题。BIM 能够使工程建设专业人员获取相关分析结果及工具，从而更高效地规划、设计、构建和管理建筑物，是一种有效的建筑成果管理方式［9］。BIM 通过构建之间的互动性和反馈性形成一种三维立体实物图，并整合了建筑物的物理、工程、进度、运维等关键信息，可以支持设计、施工、运维等全生命周期，实现较好的可视化操作［10］。本文系统主要将BIM 模型应用于单立柱广告牌运维阶段，其可有效协调施工单位各专业之间的碰撞问题，分析诸如建筑灯光布局的合理性等细节，并提供协调数据，解决整个项目的全局设计问题。

BIMFACE（广联达）是一款国内领先的BIM 轻量化引擎，支持50 多种常见工程图纸文件，覆盖建筑、化工、机械、能源等行业。BIMFACE 通过真实感渲染，给模型增加真实的光影效果，提高模型的颜值；通过线框和SSAO 效果，极大程度地提升模型的立体感和显示效果。BIMFACE使用者可以将实现构建好的BIM 模型上传到平台上，并在BIMFACE 平台申请临时的访问凭证viewToken，以确保模型数据的安全性，调用平台提供的js 接口，即可将原本在专业软件中才能查看的模型完好地展示在网页界面，极大降低CPU、内存、显卡开销。本文使用BIMFACE 轻量化引擎，将BIM 模型集成到前端页面。

1.3 地理信息系统与高德地图

地理信息系统（Geographic Information System，GIS）［11］是一种以采集、储存、管理、分析和描述整个或部分地球表面（包括大气层）与空间和地理分布有关数据的空间信息系统［12］。GIS 主要研究计算机技术与空间地理分布数据的结合，通过一系列空间操作和分析方法，为各行各业提供对规划、管理、决策和运营有用的信息，回答用户提出的有关问题，成为现代企业和各级政府管理部门制定科学经营和管理的重要手段，它的作用正在深入各行各业，目前已形成诸如资源与环境、灾害监测和防治农林牧副渔、工商企业管理、城市管理、运行和规划、工矿生产管理及各部门办公室的GIS 等［13］。本文依托高德地图API 实现GIS 制作，实现单立柱广告牌空间位置信息管理。

高德地图拥有优质的2D/3D 电子地图库，并且已渗透到各行各业，游戏、社交、电商等都有相关合作案例［14］。高德定位SDK 通过GPS+基站（含5G 基站）+WIFI 的混合定位模式进行定位，无论是高楼林立的城市峡谷，还是相对封闭的室内环境，都可以实现精准定位［15］。高德地图基于全面的路网信息，结合精准的实时路况，可以在多端为用户提供准确的导航服务。本文调用高德地图提供服务API将单立柱广告牌在地图上进行标注定位，同时实现了前往广告牌的路线规划，为数据监测员的站点信息查询、工作人员的实地巡检提供便捷可靠的帮助。

1.4 时间预测模型与Prophet时间序列预测

时间预测模型是根据研究变量本身的观察值及其变动模式推测其未来数值变化的模型，依次执行样本数据、预测算法、训练模型、模型应用4 个过程。目前，常用的时间预测模型有ARMA 平稳序列拟合模型、RNN 循环神经网络、LSTM 长短期记忆算法、Prophet 时间序列预测等，本文选用Prophet时间序列预测。

Prophet 是Facebook 公司在2017 年开源的一个专门用于大规模时间序列分析的模型，将时间序列P（t）分为趋势项g（t）、季节项s（t）、假期因素h（t）［16］，表示形式如下：

其中，g（t）是趋势增长项，它表示时间序列中非周期部分的波动情况；s（t）代表年、月、日这种周期变化的量，给出它们的变化规律；h（t）是该时间预测算法中具有创新的一项，代表节假日等特殊事件对事件序列的影响；εt代表误差项，表示模型所不能适应的特殊变化。Prophet 还采用一种独特的策略，在保证需要时能够完全自动化整个流程的前提下，允许数据分析学家通过一组关键的模型参数和选项在预测中加入自己的判断。

趋势增长项是Prophet 模型的核心部分，体现了时间序列的整体波动趋势。趋势项g（t）包含基于逻辑回归函数的饱和增长模型和基于分段线性函数的模型［17］。逻辑回归的一般形式如下：

其中，C为承载力，k为增长速度，m为偏移参数。当C=1，k=1，m=0 时形成sigmoid 函数形式［18］。但是实际的时间序列会存在突变点，式（2）中的C、k、m不可能为常数，很有可能随着时间的迁移而变化，因此将这3 个参数设置为分段逻辑回归模型，即令C=C（t），k=k（t），m=m（t）。

季节周期项s（t）体现了时间序列随日、周、月、年等不同时间粒度的周期性变化。使用傅里叶级数模拟时间序列的周期性，表达形式如下：

其中，P表示时间序列的周期，若以年为周期，可以将P=365.25，N设置为10，若以周为周期，P设置为7，N设置为3。这里的参数可以用列向量的形式表示，具体如下：

当以年为周期时，可表示X（t）：

则季节周期项可以表示为：

假期因素h（t）表现节假日对时间序列的影响。由于不同节假日的重要程度、时间长短等不同，它们对时间序列的印象也不相同。因此，设置参数ki表示假期因素的影响范围，假设由L段假期，具体如下：

2 系统设计

2.1 系统总体架构

本文设计的单立柱广告牌监测系统，采用B/S 模式，包含信息采集系统、监测数据分析系统及后台管理系统系统。系统原理是，通过监测分析单立柱广告牌在一定时间周期内单立柱柱顶的倾角和广告牌自身的自振周期反映该广告牌的安全情况，当某一单立柱广告牌在系统上建立时，系统会根据该广告牌的实际情况计算模型，通过历史数值与预测数据对比分析，综合判断广告牌是否处于健康状态，并对巡检任务作出规划，具体如图1所示。

Fig.1 Single column billboard monitoring system overall architecture图1 单立柱广告牌监测系统总体架构

2.2 数据分析模块

对于信息采集系统收集到的信息，在服务器端存入数据库之前，本文进行了一系列数据预处理操作。首先对原始数据使用PauTa 法则，剔除超过一定区间的异常值；对于因剔除而缺失的值，使用朗格朗日插值法进行填补；对于采集数据过程中的背景噪声，使用小波变化去噪法抑制，使数据尽可能地接近真实值。数据分析方面，本文通过ADF 平稳性监测与Mann-Kendall 趋势检测，结合无监督算法对异常模式进行识别，实现对监测数据的初步分析。在数据预测环节，针对长短时预测分别对Prophet 模型采用不同的季节性参数、变点参数及趋势项进行模型搭建，具体如图2所示。

Fig.2 Main functions of data analysis module图2 数据分析模块主要功能

2.3 后台管理系统

后台管理系统的服务对象主要是对所有单立柱广告牌片区数据进行综合管理的工作人员，该平台分为数据管理和系统管理两个板块，具体如图3 所示。数据管理包含了以GIS 和BIM 为核心的单立柱广告牌信息模块、以Prophet 时间预测序列为核心的监测数据模块和承接传统人工巡检的信息管理模块。系统管理包含人员管理、账号管理等常见的企业管理模块。

3 关键部分实现

3.1 信息采集系统

信息采集系统主要分为中心处理芯片模块、传感器采集模块、无线通信模块、供电模块四大组成成分。本文主要采用以下组件模块：①中心处理芯片模块，采用STM32系列单片机处理芯片，减少了采集模块的体积，总体成本得以降低；②传感器采集模块，主要采用MPU-6050 三轴加速度—陀螺仪传感器和ADXL345 三轴重力加速度传感器，分别用于监测广告牌所需的核心数据倾斜程度、振幅；③通信模块，采用基于ZigBee 协议栈的CC2530 射频芯片，以较低的成本建立强大的网络节点；④供电模块，采用3.7v 聚合物锂电池，具体如图4 所示。在具体的大型单立柱广告牌的监测环境下，可根据实际情况制作相关信息采集系统，包括可以批量生产的高质量监测主机、以较高精度测量倾角、振幅、温湿度等数据的传感器，覆盖4G、5G 网络的新型通信单元和具有主电源和太阳能电池两级电池结构的供电模块。

3.2.1 通信模块

Fig.3 Main function modules of background management system图3 后台管理系统主要功能模块

本文通过ZigBee 无线组网实现短距离的传感网络，并将ZigBee 网络结构设置为网状拓扑结构。该拓扑结构包含一个Co-ordinator（协调器）和一系列Router（路由）和End Device（终端），每一个Router 都可以和附近的其他Router 和Co-ordinator 进行通信，使得节点之间可自行组织网和采用多跳方式进行通信，具体如图5所示。

Fig.4 Main components of information acquisition system图4 信息采集系统主要构成

Fig.5 Design of ZigBee network topology图5 ZigBee网络拓扑设计

3.2 建筑信息模型

本模块利用BIM 建筑信息模型技术，实现单立柱广告牌数据信息整合，并在监测系统中显示三维模型，使用户可以便捷直观、多视角地看到广告牌结构、传感器位点等信息。

3.2.1 BIM模型制作

本模块根据单立柱广告牌的工艺流程及主要尺寸，在Revit 软件中以族文件的形式创建三维几何模型。单立柱广告牌主材为钢结构柱单元，柱体底部采用混凝土柱单元，柱体上部为由型钢焊接而成的钢管梁与表面铁皮构成的广告牌面，将广告牌面的主梁简化为刚结或铰结在钢立柱上的悬臂结构，主梁之间由横梁及斜撑铰结形成空间平行组合桁架固定［19］。搭建完单立柱广告牌的三维模型后，在模型中添加构件的力学参数和荷载信息等详细信息，力学参数包括弹性模量、泊松比等；荷载包括振幅荷载、风力荷载等。创建后模型的三维视图如图6所示。

3.2.2 BIMFACE二次开发BIM

使用Revit 软件搭建好BIM 模型后，需要利用BIMFACE 轻量化引擎对BIM 模型进行二次开发，将BIM 模块嵌套至本系统中。在BIMFACE 开发者平台注册并创建项目后，将BIM 工程文件上传到BIMFACE 平台，等待文件模型状态变为转换成功，即可预览应用模型。

Fig.6 Three-dimensional view of single column billboard structure图6 单立柱广告牌结构三维视图

为了在前端显示BIM 模型，需要先在页面的HTML 代码中新建一个用于显示模型或图纸的DOM 元素，代码如下：

3.2.3 BIM前端展示模块

随着光标移入到BIM 模型上，可以调出目录树和工具箱。在目录树中，可以查看当前单立柱广告牌上的传感器，点击其中的传感器列表，可以展开传感器的相关信息，呈现近期的监测数据，同时BIM 模型中的传感器位点会闪烁，双击，即可放大以当前传感器为焦点的BIM 模型；在工具箱中，有距离测量工具、构件信息查看工具等，可以实现测量BIM 模型中不同位点的距离、查看单立柱广告牌构件信息、显示传感器检测数据等功能。

3.3 GIS地理信息系统

本模块利用GIS 地理信息系统，集成了具有视觉化效果的地图和包含数据库和统计分析等功能的地理分析模块，使管理人员能快速、便捷地查找到单立柱广告牌的地理位置信息及周围环境情况。

3.3.1 广告牌位点标注功能和BIM模型绑定

本文首先在高德地图API 控制台中自主设计了3D 地图的样式，然后通过调用AMap 的Map 函数构造地图实例，具体参数值如表1 所示。在新建的Map 实例中使用AMap.Marker 函数在地图上标出已经存在后台数据库中的单立柱广告牌位点。

Table 1 Parameter list for AMap表1 AMap的参数列表

为了将单立柱广告牌在地图上的位置信息和BIM 模型相结合，本系统在录入单立柱广告牌信息的同时，将位点与BIM 模型一一对应；在Map 标注的位点的同时，给每一个位点加上返回MapsEvent 对象的地图点击事件，以实现点击位点跳转BIM 模型的目的。

3.3.2 GIS导航系统

如果登录系统的设备开启GPS 定位功能，则可以通过GIS 系统的导航功能，规划出一条前往广告牌的路线。该模块具体使用了AMap 中的Driving、Walking 和Riding 接口，分别提供了驾车、步行和骑行的路线规划。

3.4 Prophet时间序列预测

3.4.1 数据收集与模型训练

本模块的数据由单立柱广告牌监测行业的相关企业提供，包括2020.01.08-2020.04.28的单立柱广告牌应力、沉降等监测数据。

根据Prophet 时间序列预测模型的理论知识可知，Prophet 通过函数变换将时间序列分解为年、月、日等不同维度，然后通过整合叠加，得到需要预测的数据与总时间的变化趋势，本文将以单立柱广告牌沉降数据的时间序列预测过程为例进行讲解。本模块首先确定了构建Prophet模型需要的相关参数，并初始化Prophet 模型，具体参数如表2所示。

Table 2 Prophet model parameter setting表2 Prophet模型参数设置

Prophet 的模型输入只有日期和单立柱广告牌的沉降数据，图7 给出了单立柱广告牌沉降时间序列的分析结果。从图中可以看出单立柱广告牌的沉降总体呈上升趋势，并在周、日为时间单位的小范围中有规律波动。

Fig.7 Prophet component of settlement图7 沉降的Prophet组成部分

在使用均方误差MSE 对模型进行评价，如图8 所示。可见14天的短期预测内，模型的MSE 在0.16以下。

Fig.8 MSE renderings of Prophet time prediction sequence图8 Prophet时间预测序列的MSE效果

3.4.2 Prophet时间序列预测前端展示模块

在使用Prophet 时间序列预测模型得到预测数据后，调用Echarts图表库构建数据驾驶舱，实现预测数据的可视化。该模块统计了当前监测区域的异常数据，包括倾角、沉降异常次数等数据，使用折线图的形式给出了通过Prophet 时间序列预测模块得到的预测数据，包括最高值、最低值等，结合广告牌的历史数据，直观地体现数据的变化趋势，帮助工作人员对广告牌的状态做出准确判断。

4 结语

单立柱广告牌是一种特殊的高耸悬臂构筑物，容易受到自然因素的影响，发生倾斜甚至倒塌。本文基于Spring-Boot+Vue 框架构建了一款单立柱广告牌监测系统，包括信息采集模块、广告牌可视化管理和监测数据分析三大方面。该系统应用传感器监测技术，实现了单立柱广告牌信息的实时监测；将GIS 地理信息系统和BIM 建筑信息模型相结合，实现了单立柱广告牌的可视化管理，增强了相关企业团队之间的协调性，能够有效地进行控制；将Prophet时间序列预测和数据分析相结合，提高了预警报警的可靠性。该系统实现了单立柱广告牌的实时监测，降低了意外风险，有利于保障人民的生命财产安全。在完成Web 开发后可以向相关公司推荐，并在社会上予以推广，以期为相关行业提供技术方案和系统支持。