时间：2023-04-24 17:12:29
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系统概述
待检测车辆需要经过检测通道，如图1所示。将红外摄像头放置于通道中间，获得车底部热感应图像。为了获取较广的视角以及较小形变的图像，红外摄像头安放的仰角为40°。由于监控室与检测通道的距离较远，且通道数较多，因此需要通过光端机将所获取的视频传输给监控室控制台PC机。检测软件根据本文提出的检测算法对捕获到的图像进行分析，若判断车辆底部藏人则向系统发出报警信号，以便其通过控制安全杆做出相应拦截措施。视频传输示意图，如图2所示。
软件设计
软件设计采取的基本实现策略是先定位后检测。首先进行运动车辆检测，其次根据车辆的自身特征，定位可疑目标在车辆底部可能的藏匿部位。当区域定位完成后，对该区域进行感兴趣区域（RegionOfInterest，ROI）的选取。最后对ROI进行检测，判断是否藏人。检测系统流程图如图3所示。通过对车辆的扫描检测过程，查出藏匿于车底的可疑目标，实现自动检测。
1图像去噪
图像去噪是图像预处理的一个环节，也是整个图像预处理中的关键一步。在对运动车辆定位的过程中，针对车辆与环境对比度大、信息丰富，受噪声影响较小等特点，只需对图像采用常规的均值滤波进行处理。而在检测目标时，为了在去除噪声的同时，最大程度的保存目标的边缘信息，采用了基于开关控制的组合滤波。滤波器的基本思路是将图像划分为三类区域：孤立噪声点区、平坦区和边缘信息区。其主要处理原则为：孤立噪声点区的灰度与其邻域往往有较大的差异，可按照椒盐噪声进行处理，选用中值滤波器；平坦区往往包含高斯噪声，可采用加权均值滤波器加以消除；边缘信息区包含了图像的细节信息，应作为保留区域不做处理。将处理后的三个区域加以合成，即得到了去噪后的图像。
滤波器性能的关键在于分类开关的设计，借用顺序统计滤波的思路，将滤波器设计成N×N的掩模算子，N为奇数，使该掩模在整个图像上滑动，对它所覆盖的图像中的像素点xi进行排序，得到序列x（1），x（2）……x（N^2），利用排序结果设计下面的分类规则：a、b为排序后的位置偏移量，Ta和Tb为阈值。基于开关控制的组合滤波算法就包括这么几个步骤：（1）对掩模覆盖的图像像素点进行排序；（2）利用分类规则进行三个区域划分；（3）对孤立噪声点区进行中值滤波，对平坦区进行均值滤波；（4）将处理后的区域合成，得到去噪图像。
2车辆检测及目标区域的定位
2.1运动车辆检测
对于实时性要求较高的场合，运动目标的检测一般用背景差分法和帧间差分法。背景差分法是利用序列中当前帧图像与背景图像的差分来消除背景、提取运动目标区域的一种技术。背景差分法可根据实际情况设定差分阈值，所得到的结果直接反映了运动目标的大小、形状和位置，可以得到比较精确的运动目标信息，但该方法应用于红外目标检测时易受环境温度、天气等外界条件变化的影响。帧间差分法是利用视频序列中连续的两帧或多帧图像的差异来检测和提取运动目标。该方法对场景的变化不太敏感，适用于动态环境，稳定性好。不足之处是：1）无法抽取完整的运动目标，仅能得到运动目标的边界；2）运动目标提取效果依赖于帧间时间间隔的合理选择。本文针对待检测目标所处背景在短时间内为静态背景，而较长时间内背景会发生动态变化的特点，并结合两种方法的优点，设计出改进的背景差分法。算法原理图如下：其中F(K)为当前帧，B为通过隔帧帧差法求得的当前背景图像，D为差分结果图，R为二值化图像。
该算法继承了帧间差分法对场景变化不太敏感的优点，能准确更新背景差分法所需要的当前背景图，进而提取出完整的运动目标。下面是采用基本背景差分法和改进后背景差分法，在不同时候背景更新保存的背景图片。基本背景差分法在系统长时间运行之后，会出现背景更新出错，检测流程紊乱，从而产生检测系统失效现象。而采用改进的背景差分法，即使是经过长时间运行，系统也能确保背景更新的准确。
2.2目标区域定位
由于运动车辆特性已知，在其运动的过程中，可以通过对目标局部图像进行特征提取，定位可疑区域。目标的一般特征包括点、边缘、区域和轮廓。点特征对图像的分辨率、旋转、平移、光照变化等有很好的适应性，常用的点特征描述算子如SIFT、SURF等都具有很高的精度，但这些算法复杂度高，难以满足实时检测的要求，并且红外图像特征点往往较少，采用点描述算子并不能达到令人满意的效果。因此本文根据实际目标的特性，采用了对线、面特征进行描述的方法来标注运动车辆。运动的车辆受车底传动抽、燃烧室以及空间限制，目标一般躲藏于车厢后轮位置。
为了准确定位目标区域，目标区域进入视场之前的运动车辆局部特征需要重点描述。车厢底部进入摄像头视场时如图6(a)所示。为了提取车辆的直线特征，需要对车底图像进行边缘提取。常见的边缘检测算子有：Laplace、Sobel以及Canny等。由于Laplace算子常常会产生双边界，而Sobel算子又往往会形成不闭合区域，对后面直线检测都会产生不利的影响。
Canny算子克服了上述算子的缺陷，能够尽可能多的标识出图像中的实际边缘，并且能够将较小的间断点进行连接，因此能够形成较为完整的边界线。Canny算子是最优的阶梯型边缘检测算法，本文采用选用Canny算子进行图像的边缘检测。边缘检测结果如图6(b)所示，较为明显且具有特征不变性的为直线边缘。当可能藏人的区域进入摄像头视场时，车底图像的直线特征随之消失（如图6(c)），因此可以利用图像的直线特征来定位后轮检测区域。Hough变换检测直线是较为理想的直线检测方法，由PaulHough于1962年提出。经过Hough变换后，根据已知的目标直线位置、角度、长度，选取符合条件的直线。图6(b)、(c)中白色粗线为所检测出的目标直线。
受环境因素的影响，车底直线特征可能并不明显，因此单一的直线特征提取难以满足检测精度要求，如图7所示情况。实验发现车底面特征不易受到周围环境、温度的影响，因此可以进行面特征提取。选定区域为图6(b)中虚线框内，满足要求的特征为梯度小于一定阈值，即具有平滑特征，判断方法是计数虚线框内边缘点数，判断其是否小于给定阈值。采用Sobel内核计算图像差分其中src为输入图像，dst为输出图像，xorder为x方向的差分阶数，yorder为y方向的差分阶数。
由于当车底藏人时，其进入摄像头视场会阻断车底原有的平滑特征如图6(d)，因此当平滑特征消失时，这时判断是否符合定位位置特征，若符合即可进行定位检测；若车底没有藏人时，车底平滑特征会持续到车尾部位才结束，这时只需判断到达车尾就可以结束检测流程。
实验表明，基于这种车箱底部中间区域光滑特征去定位检测对环境适应能力强，而基于两侧直线特征定位的方法又能够比较准确的定位到目标区域。综合上述两种思路，设计出的定位流程如下图8所示：应用中是否满足直线以及平滑特征是通过检测连续多帧图像来实现的，这样可以尽量减少偶然因素导致的定位失败。
3藏人的检测
3.1基于高亮度特征的ROI的选取
如图9为定位之后的待检测目标图。为了排除车底本身热源的干扰（如车轮）缩小检测范围，必须对原图进行ROI的选取。行进过程中的车轮一般在红外图像中会呈现高亮度特征。基于此特征，从图片左右两侧分别搜索列像素平均灰度值最高的部分（最可能为车轮内钢圈），加上一定偏移量即可求出ROI左边界位置（PositionofLeft，PL）。ROI下边界线也采用同样的方法，上边界采用默认值。当车轮不明显时采用默认感兴趣区域即可下面图9为采用固定ROI选取和基于高亮度特征的ROI提取结果对比。实验表明，这种基于具体特征的感兴趣区域提取方法，对于车轮出现的偏差具有良好的适应性，即使车辆行驶时发生较大的偏移也能做出正确的ROI选取。
3.2目标的检测
对于已知形状、外貌以及姿态等特征目标检测采用特征匹配、直方图反向投影等方法都能取得较为理想的效果。但对于躲藏姿势未知并且本身形状较为模糊的红外目标，采用匹配的方式效果并不明显。
红外目标与目标区域的周围存在一定的灰度差异，改变了原有区域梯度小、较为平滑的特征。针对这种改变采用评价函数f(x,y)对目标区域进行评估，若达到一定的阈值，即可预判车底藏人。评价函数依据不同区域可疑信息权重不一样而选定(ROI内中间部位权重较高、四周权重较低)，表示如下其中T为警戒阈值，Warnflag为预警标志。具体检测步骤如下：
1)对原图的感兴趣区域进行组合滤波处理；
2)对感兴趣区域进行边缘梯度检测(图10)；
3)采用评价函数对目标区域进行评分并判断是否超过给定阈值；
4)重复步骤1-3，若连续三帧超出阈值则发出报警指令，否则表示无人。对应的报警截图如图11所示
实验结果
为了验证系统工作的稳定性以及算法的可靠性，在不同的货检口岸、时间段、天气条件进行了多次实验。测试结果如下。结果表明，在不同月份检测误报率十分低，漏报率也能满足相应指标。设计出的车底藏人自动检测系统有很高的实用价值，达到了预期的目标，说明了这套检测系统的可靠性和准确性。软件界面如图12所示。
供电电压自动测控系统技术方案和特点
监控模块根据接收到以CAN通讯卡传来的指令来控制电机的停止/启动，同时检测取芯仪供电电源的运行状态，并将电压、电流、温度、运行信息及故障信息等参数通过CAN通讯传给上位机进行处理和显示。电压一次侧由芯片3875发出的移相脉冲控制H桥的IGBT模块，正弦脉宽调制（SPWM）波由SPWM输出模块编程实现，并且实现电机软起动和软停车，驱动负载电机自适应等功能。方案结构（图略）。测控系统特点测控系统采用凌阳公司的16位高速微型计算机SPMC75F2413A为核心，CAN控制器采用MCP2515，CAN驱动器采用TI公司的低功耗串行CAN控制器SN65HVD1040D，通过CAN总线能够实时地检测和传递数据，实现数据通讯和共享，更能够实现多CPU之间的数据共享与互联互通，其它电子元件均选择150℃温度的等级。此外系统还设计有散热器、风扇等。该测控系统具有极高的高温可靠性，能够确保系统在高温环境下可靠工作，控制、检测、显示的实时性好，可靠性高。测控系统采用智能化控制算法软件来实现马达机的高性能运行，其具有效率高、损耗小、噪音小、动态响应快、运行平稳等特点。
硬件电路设计
CAN通信电路检测系统采用SPMC75F2413A凌阳单片机，不集成CAN外设模块，选择外部CAN模块控制器MCP2515，该模块支持CAN协议的CAN1.2、CAN2.0A、CAN2.0BPassive和CAN2.0BActive版本，是一个完整的CAN系统，直接连接到单片机的SPI总线上，构成串行CAN总线，省去了单片机I/O口资源，电路简单，适合高温工作。CAN通信电路原理图（图略）MCP2515输出只要加一个收发器就可以和上位PC机进行CAN通信，收发器采用TI公司生产的SH65HVD140D。电机温度检测电路该系统中供电电源温度的检测由温度传感器PT100来完成。PT100与高频变压器、供电电源散热器、高频电感发热器件的表面充分接触，当器件的温度变化时，PT100的阻值也随之变化，将温度传感器的阻值转换为电压信号，电压信号放大整形送给单片机，再由单片机计算出供电电源各发热点的实际温度。当温度过高，供电电源自动停止运行。同时实时将检测到的各发热点的温度通过CAN通讯发给上位PC机。输入直流电压检测电路检测电路（图略）。供电电源为多电压变化环节，前级变换为AC/DC，仪器要深入井下工作，交流高压从地面通过长达7000m的电缆线供给，直流阻抗（电阻）值约为240Ω，一般由两根电缆导线并联使用[5]。系统不工作时，电缆导线无电流，供电电压相对较高，电机电流约1.5A。系统运行时电缆中有电流，电缆线路就会有压降，电机电流会达到3A。由于采用了高频变压器，变比约18，当负载电流增加1.5A时，原边电流就增加约27A，如果重载，原边电流增加更多，就会拉垮输入电源。所以对输入的一次侧直流电压电流进行监控就非常必要，根据检测值来调整输入的直流高压[6]。检测电路采用的是差分电路采样直流电压，检测时，直流高压加到分压电阻的两端，通过分压电阻运放调理后输入到CPU。
软件设计
CAN通信协议系统CAN总线的节点流程图。上位机向监控模块发送指令帧，帧号为0x11，用来控制电机启停和SPWM输出。监控模块向上位机发送状态帧，帧号为0x21，用来反馈电机的状态信息。软件流程图监控模块根据上位机的指令控制电机的停止/启动，同时检测取芯器供电电源的运行状态，并将参数传给上位机进行显示。软件分为两大模块，主程序模块和定时器T1中断服务模块。主程序模块主要实现上电初始化功能、CAN通讯功能和定时器T1中断设置等功能；定时器T1中断程序模块实现电机参数采样及发送，并能根据CAN总线接收的指令控制输出参数。
实验结果
上述检测系统安装在井壁取芯仪上得以成功实现运行。将安装有检测控制系统的井壁取芯仪整体放在恒温箱里面做加温运行带载实验，恒温箱145℃恒定不变，连续运行24h，每隔0.5h使电机带载运行10min，即电机憋压运行。同时改变电机的给定转速（从500r/m到3000r/m），观测测量的电机实际运行速度稳定，又根据电机的带载运行调整输入直流高温。检测控制系统经高温24h连续运行，电机在空载和带载时能够可靠运行，满足要求。（a）（b）（c）是实验时测得的CAN总线数据帧。（a）为CAN总线数据一帧的数据波形，由10个字节组成。为测控系统CAN总线数据帧发送接收，每隔120ms传送一帧数据。
关键词：健康监测监测系统监测项目桥梁
20世纪桥梁工程领域的成就不仅体现在预应力技术的发展和大跨度索支承桥梁的建造以及对超大跨度桥梁的探索，而且反映于人们对桥梁结构实施智能控制和智能监测的设想与努力。近20年来桥梁抗风、抗震领域的研究成果以及新材料新工艺的开发推动了大距度桥梁的发展；同时，随着人们对大型重要桥梁安全性、耐久性与正常使用功能的日渐关注，桥梁健康监测的研究与监测系统的开发应运而生。由于桥梁监测数据可以为验证结构分析模型、计算假定和设计方法提供反馈信息，并可用于深入研究大跨度桥梁结构及其环境中的未知或不确定性问题，因此，桥梁设计理论的验证以及对桥梁结构和结构环境未知问题的调查与研究扩充了桥梁健康监测的内涵。本文结合近十年来桥梁健康监测的研究状况以及大跨度桥梁工程的研究与发展，较系统地阐述桥梁健康监测的内涵，并由此探讨监测系统设计的有关问题。
一、桥梁健康监测系统与理论发展简况
1．监测系统
80年代中后期开始建立各种规模的桥梁健康监测系统。例如，英国在总长522m的三跨变高度连续钢箱梁桥Foyle桥上布设传感器，监测大桥运营阶段在车辆与风载作用下主梁的振动、挠度和应变等响应，同时监测环境风和结构温度场。该系统是最早安装的较为完整的监测系统之一，它实现了实时监测、实时分析和数据网络共享。建立健康监测系统的典型桥梁还有挪威的Skarnsundet斜拉桥（主跨530m）［2］、美国主跨440m的SunshineSkywayBridge斜拉桥、丹麦主跨1624m的GreatBeltEast悬索桥［3］、英国主跨194m的Flintshire独塔斜拉桥[4]以及加拿大的ConfederatiotBridge桥[5]。我国自90年代起也在一些大型重要桥梁上建立了不同规模的结构监测系统，如香港的青马大桥、汲水门大桥和汀九大桥，内地的上海徐浦大桥以及江阴长江大桥等[6~8]。
从已经建立的监测系统的监测目标、功能以及系统运行等方面看，这些监测系统具有以下一些共同特点：
（1）通常测量结构各种响应的传感装置获取反映结构行为的各种记录；
（2）除监测结构本身的状态和行为以外，还强度对结构环境条件（如风、车辆荷载等）的监测和记录分析；同时，试图通过桥梁在正常车辆与风载下的动力响应来建立结构的"指纹"，并藉此开发实时的结构整体性与安全性评估技术；
（3）在通车运营后连续或间断地监测结构状态，力求获取的大桥结构信息连续而完整。某些桥梁监测传感器在桥梁施工阶段即开始工作并用于监控施工质量；
（4）监测系统具有快速大容量的信息采集、通讯与处理能力，并实现数据的网络共享。
这些特点使得大跨度桥梁健康监测区别于传统的桥梁检测过程。另外需要指出的是，桥梁健康监测的对象已不再局限于结构本身：一些重要辅助设施的工作状态也已纳入长期监测的范围（如斜拉索振动控制装置[4]等）。
2．理论研究
十多年来，桥梁健康监测理论的研究主要集中于结构整体性评估和损伤识别。由于基于振动信息的整体性评估技术在航天、机械等领域的深入研究和运用，这类技术被用于土木结构中除无损检测技术以外的最重要的整体性评估方法并得到广泛的研究【1，7，9～11】。人们致力于基于振动测量值的整体性评估方法研究的另一个原因是，结构振动信息可以在桥梁运营过程中利用环境振动法获得，因此这一方法具有实时监测的潜力。
结构整体性评估方法可以归结为模式识别法、系统识别法以及神经网络方法三大类【1】。结构模态参数常被用作结构的指纹特征，也是系统识别方法和神经网络法的主要输入信息。另外，基于结构应变模态、应变曲率以及其他静力响应的评估方法也在不同程度上显示了各自的检伤能力[10]。然而，尽管某些整体性评估技术已在一些简单结构上有成功的例子，但还不能可靠地应用于复杂结构。阻碍这一技术进入实用的原因主要包括：①结构与环境中的不确定性和非结构因素影响；②测量信息不完备；③测量精度不足和测量信号噪声；④桥梁结构赘余度大并且测量信号对结构局部损伤不敏感。
另外，从评估方法上，目前对大跨度桥梁的安全评估基本上仍然沿袭常规中小桥梁的定级评估方法，是一种主要围绕结构的外观状态和正常使用性能进行的定性、粗浅的安全评价。
二、桥梁健康监测新概念
桥梁健康监测的基本内涵即是通过对桥梁结构状态的监控与评估，为大桥在特殊气候、交通条件下或桥梁运营状况严重异常时触发预警信号，为桥梁维护潍修与管理决策提供依据和指导。为此，监测系统对以下几个方面进行监控：
·桥梁结构在正常环境与交通条件下运营的物理与力学状态；
·桥梁重要非结构构件（加支座）和附属设施（如振动控制元件）的工作状态；
·结构构件耐久性；
·大桥所处环境条件；等等。
与传统的检测技术不同，大型桥梁健康监测不仅要求在测试上具有快速大容量的信息采集与通讯能力，而且力求对结构整体行为的实时监控和对结构状态的智能化评估。
然而，桥梁结构健康监测不仅仅只是为了结构状态监控与评估。由于大型桥梁（尤其是斜拉桥、悬索桥）的力学和结构特点以及所处的特定环境，在大桥设计阶段完全掌握和预测结构的力学特性和行为是非常困难的。大跨度索交承桥梁的设计依赖于理论分析并过风洞、振动台模拟试验预测桥梁的动力性能并验证其动力安全性。然而，结构理论分析常基于理想化的有限元离散模型，并且分析时常以很多假定条件为前提。在进行风洞或振动台试验时对大桥的风环境和地面运动的模拟也可能与真实桥位的环境不全相符。因此，通过桥梁健康监测所获得的实际结构的动静力行为来验证大桥的理论模型、计算假定具有重要的意义。事实上，国外一些重要桥梁在建立健康监测系统时都强调利用监测信息验证结构的设计。
桥梁健康监测信息反馈于结构设计的更深远的意义在于，结构设计方法与相应的规范标准等可能得以改进；并且，对桥梁在各种交通条件和自然环境下的真实行为的理解以及对环境荷载的合理建模是将来实现桥?quot;虚拟设计"的基础。
还应看到，桥梁健康监测带来的将不仅是监测系统和对某特定桥梁设计的反思，它还可能并应该成为桥梁研究的"现场实验室"。尽管桥梁抗风、抗震领域的研究成果以及新材料新工艺的出现不断推动着桥梁的发展，但是，大跨度桥梁的设计中还存在很多未知和假定，超大跨度桥梁的设计也有许多问题需要研究。同时，桥梁结构控制与健康评估技术的深入研究与开发也需要结构现场试验与调查。桥梁健康监测为桥梁工程中的未知问题和超大跨度桥梁的研究提供了新的契机。由运营中的桥梁结构及其环境所获得的信息不仅是理论研究和实验室调查的补充，而且可以提供有关结构行为与环境规律的最真实的信息。另外，桥梁振动控制与健康评估技术的开发与应用性也需要现场试验与调查。
综上所述，大型桥梁健康监测不只是传统的桥梁检测加结构评估新技术，而是被赋予了结构监控与评估、设计验证和研究与发展三方面的意义。
三、健康监测系统设计
1．监测系统设计准则
两座大型桥梁健康监测系统的测点布置情况可以看出，两个监测系统的监测项目与规模存在很大差异。这种差异除了桥型和桥位环境因素外，主要是因为对各监测系统的投资额和（或）建立各个系统的目的（或者说是对系统的功能要求）不同。因此，桥梁监测系统的设计实际上有意或无意地遵循着某些准则。
显然，监测系统的设计应该首先考虑建立该系统的目的和功能。上节所述的桥梁健康监测三方面的意义也正是桥梁健康监测的目的和功能所在。对于特定的桥梁，建立健康监测系统的目的可以是桥梁监控与评估，或是设计验证，甚至以研究发展为目的；也可以是三者之二甚至全部。一旦建立系统的目的确定，系统的监测项目就可以基本上确定。另外，监测系统中各监测项目的规模以及所采用的传感仪器和通信设备等的确定需要考虑投资的限度。因此在设计监测系统时必须对监测系统方案进行成本一效益分析。成本-效益分析是建立高效、合理的监测系统的前提。
根据功能要求和成本一效益分析可以将监测项目和测点数设计到所需的范围，可以最优化地选择并安装系统硬件设施。因此，功能要求和效益-成本分析是设计桥梁健康监测系统的两大准则。
2．监测项目
不同的功能目标所要求的监测项目不尽相同。绝大多数大跨度桥梁监测系统的监测项目都是从结构监控与评估出发的，个别也兼顾结构设计验证甚至部分监测项目以桥梁问题的研究为目的[5]。文献［12］通过对国内多座运营中的斜拉桥进行大量病害调查与检测分析，提出了用于斜拉桥状态监控与评估的颇具代表性的监测项目。
如果监测系统考虑具有结构设计验证的功能，那就要获得较多结构系统识别所须要的信息。因此，对于大跨度余支承桥梁，须要较多的传感器布置于桥塔、加劲梁以及缆索/拉索各部位，以获得较为详细的结构动力行为并验证结构设计时的动力分析模型和响应预测。另外，在支座、挡块以及某些连结部位须安设传感器拾取反映其传力、约束状况等的信息。
目前，某些监测系统以开发结构整体性与安全性评估技术为目的之一。结合桥梁问题研究的监测系统虽不多见，但有些系统也有监测项目是专为研究服务的。与理论研究相关的监测项目可以根据待研究问题的性质来确定。从目前桥梁工程的发展状况看，以下几方面的问题可以借助桥梁健康监测进行深入研究或论证。
·抗风方面：包括风场特性观测、结构在自然风场中的行为以及抗风稳定性。
·抗震方面：包括研究各种场地地面运动的空间与时间变化、土-结构相互作用、行波效应、多点激励对结构响应的影响等。通过对墩顶与墩底应变、变形及加速度的监测建立恢复力模型对桥梁的抗震分析具有重要的意义。
·结构整体行为方面：包括研究结构在强风、强地面运动下的非线性特性，桥址处环境条件变化对结构动力特性、静力状态（内力分布、变形）的影响等。这对于发展基于监测数据的整体性评估方法非常重要。
·结构局部问题：例如边界、联接条件，钢梁焊缝疲劳及其他疲劳问题，结合梁结合面（包括剪力键）的破坏机制，等等。索支承桥梁缆（拉）索和吊杆的振动与减振、局部损伤机制等也值得进一步观察研究。
·耐久性问题：桥梁结构中的耐久性问题尚有许多问题须要深入研究。缆（拉）索与吊杆的腐蚀、锈蚀问题尤须重视。
·基础：大直径桩的采用也带来一些设计问题，直接套用原先用于中等直径桩的计算方法不很合理。借助大型桥梁监测系统调查大直径桩的变形规律、研究桩的承载力问题，也是设计部门的需要。
四、小结
（1）桥梁结构健康监测不只是传统的桥梁检测技术的简单改进，而是运用现代传感与通信技术，实时监测桥梁运营阶段在各种环境条件下的结构响应与行为，获取反映结构状况和环境因素的各种信息，由此分析结构健康状态、评估结构的可靠性，为桥梁的管理与维护决策提供科学依据。同时，大型桥梁结构健康监测对于验证与改进结构设计理论与方法、开发与实现各种结构控制技术以及深入研究大型桥梁结构的未知问题具有重要意义。因此，健康监测为桥梁工程的发展开辟了新的空间。
（2）大型桥梁健康监测三方面的意义反映了从事桥梁维护管理、设计咨询和理论研究不同领域人员所关注的问题。监测系统的设计应以功能要求和效益－成本分析为基本准则。此外，监测系统的设计应该通过布点优化分析，并且考虑到系统实施中的非常重要的通信问题。
针对垛储机采棉温湿度采集点多，数据传输距离远的特点，提出了以电子技术和微控制技术为核心技术的机采棉温湿度自动检测系统方案。该系统由温度传感器、湿度传感器、变送器、主从单片机、RS485总线、显示及键盘等部分组成。图1为垛储机采棉温湿度检测系统框图。工作时，安装在探头上传感器采集该处机采棉的温湿度值，通过变送器和转换器将该处的各点温湿度数据信号送至该处的从机;从机将采集来的信号进行归一化处理，取加权平均值，再将加权平均值通过RS485总线送至主机，通过键盘输入机采棉霉变预警的温湿度阈值;主机将传输来的数据和预警阈值相比较，判断是否达到预警条件，如果达到预警条件，发出命令，控制预警装置发出警报，并且显示出霉变或有霉变趋势的机采棉位置。
2系统设计
2．1硬件部分
本设计的主机所要实现汇总从机发来的信息和预先设定的霉变阈值相比较，判断每个从机位置的机采棉情况。如果出现异常，主机控制警报系统工作，显示屏可以利用键盘控制其翻页功能，实时显示出每个从机位置的机采棉情况。从机主要负责将采集来的温湿度信息，经处理后，送入主机。鉴于以上因素，主、从机都选用单片机STC89C516RD+。该款单片机具有加密性强、低功耗、速度快和精度高等特点，其核内有64kB的flash，1280B的RAM，16kB的ROM，可以满足控制的需要。每个从机位置的温湿度信息检测，采用探头检测，在每个探头的不同位置，均匀分布4个温度传感器和4个湿度传感器，分别构成该从机的温度传感器组和湿度传感器组。湿度传感器选用HM1500，模拟量输出，在5V供电条件下，输出0～4V范围的电压对应相对湿度值0～100%;因为是线性输出，所以可以直接和单片机相连，为了检测信号的稳定性，可以将湿度传感器的输出量经过同相跟随器将信号稳定后送入单片机。温度传感器选用AD590为模拟信号输出需要驱动电路驱动后才能使温度信号经A/D转换送入单片机;可测量范围－55～150℃，供电范围宽，4～30V;图2为温度传感器AD590的驱动电路图。显示模块要求实时显示各个从机控制的检测探头位置的温湿度以及每个探头所在位置的坐标值，通过键盘的上下键控制显示屏的翻页和刷新。所以，采用液晶显示器LCD1602两行显示，就可以达到系统设计要求。键盘模块是向主机输入预设的参考值以及控制显示屏的翻页与刷新，基于以上功能采用4×4的行列式键盘。
2．2软件部分
首先，根据设计目标，细化软件每一部分的功能，统筹设计各部分功能之间的逻辑关系。垛储机采棉温湿度检测系统的软件设计采用keiluvision2编程环境，编程实现主从机的功能。keilC51是一个比较主流的单片机研发设计的开发工具，主从机的程序编写采用模块化编程。其调试程序、完成各部分编程后，将程序的．hex工程文件烧录至Proteus软件下的仿真电路图，仿真效果达到最佳时，记录电路设计的优化参数;根据此优化参数，设计垛储机采棉温湿度自动检测系统的实物硬件。垛储机采棉温湿度自动检测系统的主机程序流程图，如图3所示。
3试验结果分析
系统的软硬件调试完成后，在南口农场进行测试试验。系统测试了垛储机采棉的温湿度值。表1为垛储机采棉温湿度检测系统测试的温湿度数据。从表1中可以看出，本文设计的检测系统检测出的机采棉温湿度值和人工测量的实际值近似相符。试验结果表明:该系统能够精确、实时地检测垛储机采棉的温湿度，达到了垛储机采棉储存情况的安全控制。
4结论
参考注射泵的检测标准和出厂标准，确定微量注射泵的质量检测流程。在Hydrograph软件中登记微量注射泵的设备编号和所属科室信息，将流速和测试时间分别设为10mL/h和30min，同时设置微量注射泵的流速为10mL/h，记录流速为10mL/h的平均流速和累积流量。测试完成后分别设置Hydrograph软件和微量注射泵的流速为60mL/h，测试10min，记录流速为60mL/h的平均流速和累积流量。图1所示为Hydrograph软件记录的60mL/h流量检测曲线示意图，图中双纵坐标分别为实时流速和累积流量，横坐标为测试时间，可读得平均流速和总的累积流量分别为60.31mL/h和9.82mL，测试时间共9min46s。流速相对设定值误差在±5%内合格。流速测试完成后，分别设置Hydrograph软件和微量注射泵的流速为99.9mL/h进行阻塞压力报警测试，记录报警时间、报警压力和停止压力。阻塞压力分为高低两档，高档阻塞压力设定值为800mmHg，偏差值在±200mmHg内合格;低档阻塞压力设定值为300mmHg，偏差值在±100mmHg内合格。图2所示为Hydrograph软件记录的阻塞压力报警曲线示意图，可见报警压力为294mmHg，报警时间为37s，停止压力约为120mmHg。
2结果
剔除由于数据缺失影响统计分析的检测个案后，有效检测个案共251例(通道)。10mL/h和60mL/h的流速测试结果分别见表1和表2。可见流速为10mL/h的合格率为64.9%，60mL/h的合格率为93.2%。表3所示为平均流速接近或大于流速设定值两倍的流速测试原始记录。图3和图4所示分别为低阻塞压力和高阻塞压力报警统计分布图，结果表明低阻塞压力分布的合格率为38.4%，低于和高于合格范围的占比分别为50%和11.6%。高阻塞压力分布的合格率为13.4%，低于和高于合格范围的占比分别为84.3%和2.3%。高低阻塞压力均合格的仪器仅有29台。
3讨论
由表1可见10mL/h流速相对误差小于－5%的微量注射泵占30.3%，由表2可见60mL/h流速相对误差小于－5%的微量注射泵占4.8%。由于10mL/h和60mL/h流速测试的累积流量分别为5mL和10mL，可见增加测试的累积流量可以显著改善流速测试结果。推头和滑杆中存在粘稠液体或金属滑杆生锈，或者推头松动造成推头和滑道之间摩擦力增大，均会导致测量流速偏低。喷除锈清洁剂清洗后微量注射泵流速精度合格。
表3中序号1和2的60mL/h流速误差在±5%内，而10mL/h流速明显大于流速设定值的两倍，且10mL/h流速测试的累积流量大于设定值5mL的两倍，这里的测试误差主要是由10mL/h测试中测试人员人为推动推头造成的，重新测试发现流速测试合格。序号3－6流速均接近设定值的两倍，且有部分数据缺失(表3中用“0”表示)，这里的数据缺失是由于完成一项流速测试发现流速误差过大因而未对另一项流速进行测试，属于测试人员的主观行为。虽然10mL/h和60mL/h测试结果中各有一组数据缺失，不会影响10mL/h和60mL/h的流速测试结果中相对误差的一致性，但会影响两组流速的合格率。考虑这两组缺失数据的影响，流速为10mL/h和60mL/h的合格率分别应该修正为64.5%和92.8%。如表3序号3－6所示，共有四台(占比1.59%)微量注射泵流速接近设定值的两倍，检查发现内部芯片引脚短路，更换芯片后微量注射泵工作正常。
由图3和图4可见，注射泵的阻塞压力合格率较低，且低于合格范围的占比远大于高于合格范围的占比。注射泵集中检测时反复使用，造成注射器活塞与管壁摩擦力变大，导致在较低的管路阻塞压力下产生压力报警，这一报警压力并不能精确地反映注射泵正常工作时的报警功能。建议使用与注射泵匹配的全新注射器进行注射泵的质量检测，并及时进行注射泵质量检测结果的统计分析，在压力报警明显偏低时考虑更换注射器。微量注射泵的质量受到动力泵性能、检测传感器和压力传感器的灵敏度等多个因素的影响，输液精度很大程度上取决于输液管路的精度，使用非注射泵专用注射器和泵管会使得流速相对误差显著增加。微量注射泵的外观检查和性能测试中任意一项不符合要求即为不合格，本次统计结果显示注射泵的总体合格率为13.4%。不合格因素主要是性能测试不达标，主要来源是阻塞压力偏低，且高阻塞压力相对低阻塞压力合格率更低。
关键词入侵检测系统；CIDF；网络安全；防火墙
0引言
近年来，随着信息和网络技术的高速发展以及政治、经济或者军事利益的驱动，计算机和网络基础设施，特别是各种官方机构的网站，成为黑客攻击的热门目标。近年来对电子商务的热切需求，更加激化了这种入侵事件的增长趋势。由于防火墙只防外不防内，并且很容易被绕过，所以仅仅依赖防火墙的计算机系统已经不能对付日益猖獗的入侵行为，对付入侵行为的第二道防线——入侵检测系统就被启用了。
1入侵检测系统（IDS）概念
1980年，JamesP.Anderson第一次系统阐述了入侵检测的概念，并将入侵行为分为外部滲透、内部滲透和不法行为三种，还提出了利用审计数据监视入侵活动的思想[1]。即其之后,1986年DorothyE.Denning提出实时异常检测的概念[2]并建立了第一个实时入侵检测模型，命名为入侵检测专家系统（IDES），1990年，L.T.Heberlein等设计出监视网络数据流的入侵检测系统，NSM(NetworkSecurityMonitor)。自此之后，入侵检测系统才真正发展起来。
Anderson将入侵尝试或威胁定义为：潜在的、有预谋的、未经授权的访问信息、操作信息、致使系统不可靠或无法使用的企图。而入侵检测的定义为[4]：发现非授权使用计算机的个体（如“黑客”）或计算机系统的合法用户滥用其访问系统的权利以及企图实施上述行为的个体。执行入侵检测任务的程序即是入侵检测系统。入侵检测系统也可以定义为：检测企图破坏计算机资源的完整性，真实性和可用性的行为的软件。
入侵检测系统执行的主要任务包括[3]：监视、分析用户及系统活动；审计系统构造和弱点；识别、反映已知进攻的活动模式，向相关人士报警；统计分析异常行为模式；评估重要系统和数据文件的完整性；审计、跟踪管理操作系统，识别用户违反安全策略的行为。入侵检测一般分为三个步骤：信息收集、数据分析、响应。
入侵检测的目的：（1）识别入侵者；（2）识别入侵行为；（3）检测和监视以实施的入侵行为；（4）为对抗入侵提供信息，阻止入侵的发生和事态的扩大；
2入侵检测系统模型
美国斯坦福国际研究所（SRI）的D.E.Denning于1986年首次提出一种入侵检测模型[2]，该模型的检测方法就是建立用户正常行为的描述模型，并以此同当前用户活动的审计记录进行比较，如果有较大偏差，则表示有异常活动发生。这是一种基于统计的检测方法。随着技术的发展，后来人们又提出了基于规则的检测方法。结合这两种方法的优点，人们设计出很多入侵检测的模型。通用入侵检测构架（CommonIntrusionDetectionFramework简称CIDF）组织，试图将现有的入侵检测系统标准化，CIDF阐述了一个入侵检测系统的通用模型（一般称为CIDF模型）。它将一个入侵检测系统分为以下四个组件：
事件产生器(EventGenerators)
事件分析器(Eventanalyzers)
响应单元(Responseunits)
事件数据库(Eventdatabases)
它将需要分析的数据通称为事件，事件可以是基于网络的数据包也可以是基于主机的系统日志中的信息。事件产生器的目的是从整个计算机环境中获得事件，并向系统其它部分提供此事件。事件分析器分析得到的事件并产生分析结果。响应单元则是对分析结果做出反应的功能单元，它可以做出切断连接、修改文件属性等强烈反应。事件数据库是存放各种中间和最终数据的地方的通称，它可以是复杂的数据库也可以是简单的文本文件。
3入侵检测系统的分类：
现有的IDS的分类，大都基于信息源和分析方法。为了体现对IDS从布局、采集、分析、响应等各个层次及系统性研究方面的问题，在这里采用五类标准：控制策略、同步技术、信息源、分析方法、响应方式。
按照控制策略分类
控制策略描述了IDS的各元素是如何控制的，以及IDS的输入和输出是如何管理的。按照控制策略IDS可以划分为，集中式IDS、部分分布式IDS和全部分布式IDS。在集中式IDS中，一个中央节点控制系统中所有的监视、检测和报告。在部分分布式IDS中，监控和探测是由本地的一个控制点控制，层次似的将报告发向一个或多个中心站。在全分布式IDS中，监控和探测是使用一种叫“”的方法，进行分析并做出响应决策。
按照同步技术分类
同步技术是指被监控的事件以及对这些事件的分析在同一时间进行。按照同步技术划分，IDS划分为间隔批任务处理型IDS和实时连续性IDS。在间隔批任务处理型IDS中，信息源是以文件的形式传给分析器，一次只处理特定时间段内产生的信息，并在入侵发生时将结果反馈给用户。很多早期的基于主机的IDS都采用这种方案。在实时连续型IDS中，事件一发生，信息源就传给分析引擎，并且立刻得到处理和反映。实时IDS是基于网络IDS首选的方案。
按照信息源分类
按照信息源分类是目前最通用的划分方法，它分为基于主机的IDS、基于网络的IDS和分布式IDS。基于主机的IDS通过分析来自单个的计算机系统的系统审计踪迹和系统日志来检测攻击。基于主机的IDS是在关键的网段或交换部位通过捕获并分析网络数据包来检测攻击。分布式IDS，能够同时分析来自主机系统日志和网络数据流，系统由多个部件组成，采用分布式结构。
按照分析方法分类
按照分析方法IDS划分为滥用检测型IDS和异常检测型IDS。滥用检测型的IDS中，首先建立一个对过去各种入侵方法和系统缺陷知识的数据库，当收集到的信息与库中的原型相符合时则报警。任何不符合特定条件的活动将会被认为合法，因此这样的系统虚警率很低。异常检测型IDS是建立在如下假设的基础之上的，即任何一种入侵行为都能由于其偏离正常或者所期望的系统和用户活动规律而被检测出来。所以它需要一个记录合法活动的数据库，由于库的有限性使得虚警率比较高。
按照响应方式分类
按照响应方式IDS划分为主动响应IDS和被动响应IDS。当特定的入侵被检测到时，主动IDS会采用以下三种响应：收集辅助信息；改变环境以堵住导致入侵发生的漏洞；对攻击者采取行动（这是一种不被推荐的做法，因为行为有点过激）。被动响应IDS则是将信息提供给系统用户，依靠管理员在这一信息的基础上采取进一步的行动。
4IDS的评价标准
目前的入侵检测技术发展迅速，应用的技术也很广泛，如何来评价IDS的优缺点就显得非常重要。评价IDS的优劣主要有这样几个方面[5]：（1）准确性。准确性是指IDS不会标记环境中的一个合法行为为异常或入侵。（2）性能。IDS的性能是指处理审计事件的速度。对一个实时IDS来说，必须要求性能良好。（3）完整性。完整性是指IDS能检测出所有的攻击。（4）故障容错（faulttolerance）。当被保护系统遭到攻击和毁坏时，能迅速恢复系统原有的数据和功能。（5）自身抵抗攻击能力。这一点很重要，尤其是“拒绝服务”攻击。因为多数对目标系统的攻击都是采用首先用“拒绝服务”攻击摧毁IDS，再实施对系统的攻击。（6）及时性（Timeliness）。一个IDS必须尽快地执行和传送它的分析结果，以便在系统造成严重危害之前能及时做出反应，阻止攻击者破坏审计数据或IDS本身。
除了上述几个主要方面，还应该考虑以下几个方面：（1）IDS运行时，额外的计算机资源的开销；（2）误警报率／漏警报率的程度；（3）适应性和扩展性；（4）灵活性；（5）管理的开销；（6）是否便于使用和配置。
5IDS的发展趋
随着入侵检测技术的发展，成型的产品已陆续应用到实践中。入侵检测系统的典型代表是ISS（国际互联网安全系统公司）公司的RealSecure。目前较为著名的商用入侵检测产品还有：NAI公司的CyberCopMonitor、Axent公司的NetProwler、CISCO公司的Netranger、CA公司的Sessionwall－3等。国内的该类产品较少，但发展很快，已有总参北方所、中科网威、启明星辰等公司推出产品。
人们在完善原有技术的基础上，又在研究新的检测方法，如数据融合技术，主动的自主方法，智能技术以及免疫学原理的应用等。其主要的发展方向可概括为：
（1）大规模分布式入侵检测。传统的入侵检测技术一般只局限于单一的主机或网络框架，显然不能适应大规模网络的监测，不同的入侵检测系统之间也不能协同工作。因此，必须发展大规模的分布式入侵检测技术。
（2）宽带高速网络的实时入侵检测技术。大量高速网络的不断涌现，各种宽带接入手段层出不穷，如何实现高速网络下的实时入侵检测成为一个现实的问题。
（3）入侵检测的数据融合技术。目前的IDS还存在着很多缺陷。首先，目前的技术还不能对付训练有素的黑客的复杂的攻击。其次，系统的虚警率太高。最后，系统对大量的数据处理，非但无助于解决问题，还降低了处理能力。数据融合技术是解决这一系列问题的好方法。
（4）与网络安全技术相结合。结合防火墙，病毒防护以及电子商务技术，提供完整的网络安全保障。
6结束语
在目前的计算机安全状态下，基于防火墙、加密技术的安全防护固然重要，但是，要根本改善系统的安全现状，必须要发展入侵检测技术，它已经成为计算机安全策略中的核心技术之一。IDS作为一种主动的安全防护技术，提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。随着网络通信技术安全性的要求越来越高，入侵检测技术必将受到人们的高度重视。
参考文献：
[1]putersecuritythreatmonitoringandsurveillance[P].PA19034,USA,1980.4
[2]DenningDE.AnIntrusion-DetectionModel[A].IEEESymponSecurity&Privacy[C],1986.118-131
[3]张杰，戴英侠，入侵检测系统技术现状及其发展趋势[J]，计算机与通信，2002.6：28-32
1．1水质环境条件要求
经过分析调查，水产渔业对水质的监测主要需求为:对温度、pH值、溶解氧浓度这些参数发生变化或不符合标准，将严重影响水产品的质量和产量，因此，需对此类参数通过进行实时监控。
1．2系统结构设计
本系统主要由水质数据采集层、数据汇集层、监测中心层构成，水质数据采集层是由测温度、pH值、溶解氧浓度的相应传感器组成的，将其部署在水中，实现对相关参数的采集，再通过WiFi将所采集数据发送至AP节点进行数据汇聚，再由AP节点通过WiFi将汇集数据发送至监测中心。
2WiFi节点硬件设计
WiFi又称IEEE802．11b标准，IEEE802．11b无线网络规范是对IEEE802．11的改进，其最高带宽为11Mbps。在信号较弱或有干扰时，可自动调整为5．5，2或1Mbps。本系统中带宽为11Mbps。本系统需完成对终端节点、AP节点的制作，并且需实现将各个传感器所采集到的数据通过WiFi传输至上位机，实现上位机对温度、pH值、溶解氧浓度等参数的实时监测。
2．1电源模块
本系统中各个模块所需的工作电压均为3．3V，因此，可用2节AA电池通过电压转换电路得到3．3V，从而避免了使用市电供电，使系统更加无线化。
2．2WiFi无线通信模块
本模块采用的是GainSpan公司的GS1011片上系统，其内部集成了WiFi物理层，装上天线和射频功放即可完成数据的接收与发送，该芯片功耗超低，为双ARM7核结构，其中一个用于处理数据链路层和物理层的工作，一个用于实现软件应用。芯片内嵌的FLASH和SRAM用于储存程序和数据，编程和调试可通过JTAG口实现;ADC，I2C总线，GPIO等接口用于接收来自传感器采集到的数据信息，实现通过串口与单片机通信，其工作电压为3．3V。
2．3处理器模块
本次通与终端节点相连的处理器采用STC89LE52C单片机。该单片机IO口可模拟I2C接口来接收传感器模块采集到的数据信息，其工作电压为3．3V。AP节点无需处理器。
2．4串口模块
串口模块采用MAX232实现了单片机模块和WiFi模块之间的通信，并通过USB转串口进行程序配置。
2．5传感器模块
本设计中采用美国Dallas半导体公司生产的DS18B20数字化温度传感器，适用电压范围为3．0～5．5V;通过串行数据线DQ与单片机的P1．2口相连实现温度数据的传输。DQ上需接一只4．7kΩ上拉电阻器，以实现对DS18B20的控制，完成读写温度数据功能。pH值传感器采用雷磁E—201—C型pH复合电极，溶解氧浓度传感器采用雷磁公司的DO—955溶氧电极，传感器终端与单片机连接的电路原理图如图4所示。
3节点软件设计
在系统中，IEEE802．11b采用的是Infrasture组网模式，通信协议为TCP/IP，具体目标是为实现将传感器采集到的数据汇聚到AP节点，在通过WiFi后传输至监测中心。具体的软件设计步骤为:首先通过gs_flashprogram软件编写WiFiProtectedSetup(WPS)程序，且在程序中内嵌TCP/IP协议，将该程序烧写入GS1011模块;然后，通过Keil软件对单片机进行编程设计，其软件结构由AT指令，各传感器的程序和API接口组成。在本系统中，传感器节点定时向AP节点发送数据，AP节点定时接收，并通过WiFi传输至监测中心的上位机，实现对水质的温度、pH值、溶解氧浓度等参数的实时监测。系统每30min采集一次水质参数，因此，可通过定时器来控制终端节点连续给AP节点的工作状态，当定时器被唤醒时，向上位机发送数据，定时器满，停止发送，进入休眠状态，等待下一次定时器被唤醒。在进入休眠状态时，终端节点与AP节点处于中断状态，且传感器暂时停止工作。
4管理系统的实现
系统的管理核心为上位机，主要需实现串口接收程序和上位机管理程序等功能，本系统上位机通过MicrosoftVisualStudio2010软件采用的是里面的MFC应用程序框架进行设计的上位机程序。从而实现对传感器设计查询、数据接收、数据存放及历史数据查询等功能，当监控人员登陆界面查找相关资料时，系统通过调用数据库中的历史数据，并且可以以视图的形式将数据发送到客户端，实现了远程监控功能。
5系统测试
在某水产养殖基地对本设计系统进行了测试。实验时部署了4个终端节点，分别放在4个养殖池中，部署2个路由节点，温度传感器、pH值传感器、溶氧度传感器集成在终端节点上。终端节点仅需2节普通5号电池。节点固定在鱼塘中心位置，且内离水面1m处。传感器终端每隔30min对水质参数进行一次采样，并将采样数据发送至上位机后，自动进入休眠状态，等待下一次采样指令的盗垒。其温度、pH值、溶解氧浓度监测结果。
6结束语
