全新公路边坡监测解决方案:国产化+本地化+定制化!

2024年,公路边坡安全备受关注。针对滑坡、崩塌、沉陷和塌陷、水毁和泥石流等公路自然灾害,国家及地方政策引导交通行业相关单位和企业围绕公路数字化、防灾减灾等方面开展工作。中海达深耕安全监测领域十余年,为更好地赋能交通行业高质量发展,推出全新的公路边坡安全监测解决方案。

一、应用痛点

1.误差大

传统监测方式,易受光照、汛期降雨、地形等因素影响,监测数据不准确。

2.成本高

部分边坡处于偏远或高风险地区,人工检测和维护成本较高。

3.不持续

传统人工检测数据较分散,缺乏有效整合,持续性较差。

二、解决方案

基于北斗高精度定位技术,通过使用北斗接收机、新型多点形变监测仪、多维监测仪、裂缝计、雨量计和AI视频球机等多种监测设备,对边坡表面和内部、支护结构和周边环境等进行全方位监测,实现24小时自动化监测预警,助力公路边坡智慧管养。

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三、产品组合

1. 软件平台

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通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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