基于無線傳感網的古建筑健康監測技術

沈 澍 蔣維樂 單 玥 陳昊望 駱 鋮

（1.南京郵電大學計算機學院，江蘇 南京 210023；2.江蘇省無線傳感網高技術重點實驗室，江蘇 南京 210023；3.西安交通大學人文學院，陜西 西安 710049；4.西安交通大學 文化遺產現代科技保護研究院，陜西 西安 710049；5.南京郵電大學貝爾學院，江蘇 南京 210023）

基于無線傳感網的古建筑健康監測技術

沈 澍1，2， 蔣維樂3，4， 單 玥1， 陳昊望5， 駱 鋮5

（1.南京郵電大學計算機學院，江蘇 南京 210023；2.江蘇省無線傳感網高技術重點實驗室，江蘇 南京 210023；3.西安交通大學人文學院，陜西 西安 710049；4.西安交通大學 文化遺產現代科技保護研究院，陜西 西安 710049；5.南京郵電大學貝爾學院，江蘇 南京 210023）

針對如何利用信息技術有效保護古建筑，提出一種運用多維信息融合技術實現對古建筑的實時狀態進行自動監測的傳感器網絡體系架構,包括物理感知層、網絡傳輸層、服務分析層和管理決策層4個層次，并對體系中各層次的技術方案進行相應的設計。其中，為實現對古建筑的各項參數進行準確地采集、預處理和傳輸，設計古建筑監測無線傳感網。另外，為便于監測數據的保存和分析，建立古建筑健康狀態數據庫。為更準確地判定古建筑現狀的健康程度，為管理部門提供決策依據，提出結合多源信息融合理論和預測算法對古建筑健康狀態進行深度分析的方法。該體系已應用在相關古建筑的實際監測中，可以充分體現其便捷、實用、可靠性高的優勢。

磚石結構；古建筑；無線傳感網；信息融合；環境監測；健康監測

0 引 言

古建筑是古人遺留下來具有歷史價值的建筑，是研究古代社會政治經濟、文化藝術與宗教信仰的珍貴的歷史資料，是不可再生的珍貴歷史文化遺產，更是國家文明的重要標志。中國作為四大文明古國之一，至今留存著數量眾多并且價值很高的古建筑。然而，由于千百年來歲月的侵蝕，加之當前自然環境的不斷惡化，大量古建筑的現況不容樂觀，急需有效的保護。因此，面向古建筑的保護與修復的科學研究正引起學術界和產業界的普遍關注，成為當前研究的熱點。隨著“互聯網+”時代的來臨，無線傳感網[1]、大數據和云計算等信息技術在古建筑保護與修復領域發揮越來越重要的作用。浙江大學開發了一套應用于敦煌莫高窟文物遺址環境監測的無線傳感系統，可以采集溫度、濕度、二氧化碳等微氣象數據[2]。漢陽陵文物保護環境實時監測系統項目可以對環境因素數據進行采集、存儲和共享，并把批量數據通過相應的處理軟件以圖、表和文字的形式直觀顯示出來[3]。文獻[4]采用基于知識庫方法的逆向工程，從磚石結構中測量原始數據，分析和處理后搭建了三維模型。蘇州大學應用RFID技術設計了古建筑監測保護系統，對虎丘塔等古跡實現實時監測[5]。文獻[6]探討了利用物聯網技術對中國古代木建筑保護保存的優勢和現狀的情況。

本文以磚石結構的古建筑為研究對象，運用無線傳感網和人工智能等技術，探討并提出一種能夠長期、持續、穩定的獲取、分析古建筑環境信息進而有效預測其狀態的解決方案。

1 磚石結構古建筑的概況及環境因素分析

圖1 磚石文物中各類文物的比例示意圖

石窟寺、石雕、石刻等石質文物把大自然與人類的生產、生活、社會活動、宗教信仰、風土人情、風俗習慣等完美結合在一起，已成為人們研究古代人類社會的政治、經濟、文化和藝術的珍貴實物資料[7]。如圖1所示，從數量上看，磚石結構的古建筑在整個磚石文物中占據著較大的比例。現存的磚石結構古建筑的病害可歸結為風化、形變、裂縫、坍塌、霉菌、蟲害等[7]。導致這些病害的因素很多，將這些因素歸為了4類，分別為內部因素、化學因素、物理因素和生物因素。

內部因素指的是古建筑石質材料的內部材質組成和性質的變化。磚石結構古建筑所用的石材一般是從天然巖石中開采而得的毛料或經初步加工成型后所得。天然石材一般可分為沉積巖、變質巖和巖漿巖。因為是在高溫、高壓的環境中形成，所以巖漿巖和變質巖暴露于地表后一般很不穩定；而沉積巖由于在地表形成，其組成的礦物則較穩定。另外由于石材的組成、結構、構造、裂隙發育程度的不同，其抵抗風化能力也不盡相同[7]。

化學因素是指磚石結構古建筑暴露于大氣環境中受到水化、溶解、酸化、氧化還原反應以及碳酸鹽等化學作用的侵蝕而造成的影響[7]。對于石質材料，短時間內化學因素造成的影響微乎其微，不易被察覺，但是日積月累之后就可能會對表層造成難以估量的破壞。由于生態環境不斷惡化，化學因素對磚石結構古建筑造成的影響和破壞愈發嚴重。其中較典型的例子便是酸雨。在現今的中國已呈現出非區域的特性，對露天石質建筑物的腐蝕和破壞非常嚴重，大大加快了建筑物表面風化、酥粉、開裂、剝落的速度。另外目前廣受關注的PM2.5、PM10等細微顆粒污染物，由于其往往附著了氮硫化物、重金屬等有害物質，長期大量積累在古建筑的表面也會加速古建筑表面的腐蝕和風化。

物理因素是指由于外界環境的物理條件發生變化后對磚石結構古建筑所造成的影響。物理因素包括環境溫度、濕度、日照強度、風、震動等。環境溫度和濕度會對石質古建筑產生重要的影響，古建筑會根據周圍環境的溫濕度蒸發或吸收水分以達到動態的平衡，而這部分水分往往又可以作為化學因素造成腐蝕等破壞的媒介。物理因素中另一個十分重要的因素便是風，其產生的風化作用對磚石結構的古建筑影響巨大。特別是在中國西部和北部地區，風沙常年累月侵蝕著古建筑，導致嚴重的表層風化、酥粉等現象[7-8]。此外，地震所引起的震動、火災等自然或人為的事故也會對古建筑造成毀滅性的破壞。

生物因素是由菌類、苔蘚、藻類等微生物在古建筑上附著生存產生的腐蝕和破壞。由于生物因素的復雜性和多樣性，所以暫不具體討論。

因此，有必要結合現代科學技術去監測，分析各種病害因素影響下古建筑的變化，制定和實施科學性的保護措施，達到對古建筑的主動預防保護。

2 基于無線傳感網的古建筑健康監測網絡

2.1 總體架構

基于無線傳感網的古建筑健康監測是利用無線傳感網技術實現對影響磚石結構古建筑的各因素的各項參數的采集、預處理和傳輸，然后利用大數據和云計算技術對所獲得的信息進行保存和分析，從而建立古建筑健康信息大數據庫；通過建立描述古建筑健康情況的狀態模型，并以人工智能技術中的多源信息融合理論[9]為指導對數據進行深入分析后可以對古建筑的健康狀況進行評估，進而為相關部門的決策提出建議和改進措施。

因此，建立了基于無線傳感網的古建筑健康監測的體系架構，具體分為了4層次，分別為物理感知層、網絡傳輸層、服務分析層和管理決策層，如圖2所示。其中，網絡傳輸層是利用有線或無線網絡將物理感知層采集的數據傳輸到服務分析層的數據庫或是控制端，由于與現有的物聯網架構中的網絡層并無本質區別，因此不做介紹。本文將主要介紹物理感知層、服務分析層與管理決策層的相關技術與方案。

2.2 物理感知層

圖2 基于無線傳感網的古建筑健康監測的體系架構

感知層的主要任務是感知古建筑的狀態以及周圍環境信息。根據對磚石結構古建筑環境影響因素的分析并考慮現有技術條件的制約，選取4種環境因素中適合監測的典型參數作為物理感知層采集的原始參數。由于內部因素與材料中的化學機理和物理性質相關，生物因素多樣且復雜，現階段的傳感器技術無法直接監測，因此這兩種因素不在監測范圍內。針對化學因素中的酸雨現象，利用pH傳感器對采集的雨水進行測量。物理因素是監測的重點對象，計劃對磚石結構古建筑周圍的微氣象環境的各項主要參數進行監測，包括環境溫度、環境濕度、光照強度、PM2.5濃度、CO2濃度、風速、風向、降雨量、震動等，實現對日常的空氣污染和發生火災和地震等事故等事件的全面監測。

為了實現對上述各項參數的監測，設計了古建筑健康監測無線傳感網，包括了傳感節點和網關節點兩種實現不同功能的節點。傳感節點上配備了監測各種參數的傳感器（如表1所示），對原始信號進行采集并做預處理后通過無線通信模塊發送給網關節點。傳感節點的組成結構圖如圖3所示。其中的控制器模塊和無線通信模塊分別采用AVR單片機Atmega 328與CC2530芯片。為了擴大監測范圍，設計了網狀網絡拓撲結構，如圖4所示。此時有一部分傳感節點需要同時承擔路由節點的功能，路由節點首先判斷下一跳是否為網關節點，若是則將數據傳送給網關節點，否則按路由協議的規則將數據轉發至下一跳的路由節點，經多次轉發后將數據傳至網關節點。古建筑環境監測無線傳感網的工作流程如圖5所示。

表1 傳感器規格表

圖3 古建筑健康監測無線傳感網感知節點結構圖

圖4 古建筑環境監測無線傳感網的網絡拓撲

圖5 古建筑健康監測無線傳感網的工作流程圖

2.3 服務分析層

服務分析層將網絡傳輸層傳輸的數據記錄到數據庫中，通過運行專門設計的軟件對數據庫中保存的各項參數數據進行訪問，進而對這些數據進行分析處理后實現可視化的圖形圖表的輸出、超閾值自動報警等功能。因此服務分析層的主要任務有兩項：1）古建筑健康狀態數據庫；2）古建筑健康監測的可視化在線平臺。

由于在物理感知層采集的傳感器的原始數據種類多、數量大，因此服務分析層收集到的數據是非常龐雜的。從總體上看，這些數據具有實時性、分布性和異構性的特點[10-11]，這些特點決定了古建筑健康狀態數據庫與傳統的數據庫應有所區別。文獻[12]運用SQL Server建立了古建筑空間數據庫，并在此基礎上開發了管理應用系統，實現了古建筑空間數據的顯示、查詢、保存、測量、分析等功能。文獻[13]結合了上海市的文物建筑保護的情況，開發了基于GIS的文物建筑信息數據庫，可以發揮空間數據庫和屬性數據庫各自的優勢。

受以上文獻的啟發，古建筑健康狀態數據庫包含的數據類型可以分為環境數據、空間數據和管理數據。其中，環境數據是指通過感知層采集到的各項環境指標數據。空間數據是指通過三維激光掃描技術得到建筑物的三維模型以及運用GIS技術得到的建筑物的地圖數據。管理數據則包含用戶信息、閾值參數設置、文件系統描述等。各類數據均存儲在數據庫服務器中，并以不同文件格式進行保存，例如空間數據采用Arc/info的shp格式等較通用的存儲格式、環境數據采用MDB格式的報表型數據格式保存、圖紙采用DWG格式保存。為了使數據庫更好的運行在分布式網絡環境中，并且能更好地為移動終端設備服務，可以采用美國ESRI公司的ArcIMS按照如圖6所示的數據庫結構圖進行設計[12]。

圖6 古建筑健康狀態數據庫結構圖

古建筑健康監測的可視化在線平臺是在古建筑健康狀態數據庫的基礎上進行設計的，將數據庫中的各項數據以實時數據列表或圖形化顯示的方式供用戶查詢和管理，并能實現對火災、地震等自然或人為災害的報警功能。

2.4 管理決策層

古建筑健康監測的管理決策層主要負責根據服務分析層所提供的古建筑健康狀態數據進行古建筑健康狀態的模型建模，從而判定出古建筑現狀的健康程度，防止可能病害的發生，管理決策層的模型如圖7所示。

圖7 管理決策層的模型

管理決策層的核心是古建筑健康狀態模型與病害預測體系。古建筑健康狀態模型的建立是一個將不確定性的影響因素進行推理和表示的過程。與水質和空氣質量等環境監測不同，古建筑的健康監測沒有政府出臺的統一標準，并且由于環境因素對古建筑造成的破壞要經歷較長的時間才能明顯的體現出來，因此如何合理地構建古建筑的健康狀態模型是一個需要長期研究和探索的問題，為此，需要將服務分析層中古建筑健康狀態數據庫保存的各類數據進行多層次的多源信息融合，其過程如圖8所示。

圖8 多源信息融合過程

古建筑健康狀態模型需要將各種環境影響信息參數與各種病害和災害有效地關聯起來，通過長期的跟蹤和探索得到外部的環境因素的靜態和動態的變化對古建筑的影響作用，利用人工神經網絡、貝葉斯網絡等智能算法構建相應的模型，在環境因素與健康狀態之間建立起有效的聯系，如圖9所示。預測體系是根據古建筑健康狀態模型和數據庫中存放的歷史數據，運用馬爾可夫模型或證據理論模型等統計預測算法對未來的病害的出現進行合理的預測，給出發生病害的可能性，從而為相關管理部門制定相應的政策提供依據。

圖9 古建筑健康狀態模型

3 結果分析

參考之前的分析并依據實際情況，搭建了硬件實物。將測量風向、風速和降雨量傳感器放置在建筑物外圍，并配置相應的太陽能供電系統，以保證系統的正常運行；煙霧、顆粒物、可燃性氣體等傳感器分散安置在建筑物里，監測室內環境的變化情況。系統中部分傳感器采集的數據如圖10所示。

圖10 移動終端實時顯示

在PC端，接入云端網絡后，啟動安裝在PC端的監控系統軟件便可實現對監測數據的實時顯示；在移動終端，可以在手機、平板電腦上安裝移動終端實時監控系統軟件或關注微信公眾賬號，同樣可以實現實時監測功能，如圖11和圖12所示。移動終端解決了地域限制問題，使用戶可以遠距離遙控監測；當數據超過閾值，會進行報警，并將報警信息發送至微博。

圖11 移動終端顯示相對濕度含量變化圖

圖12 電腦端顯示部分參數變化

目前，對于管理決策系統的研究還處于起步階段。在不斷地在試驗，通過分析實際測得的數值，用于準確判斷古建筑現在的狀態，并結合預測模型完善古建筑的保護體系。

4 結束語

本文將無線傳感網、信息融合、智能計算等信息技術融入到古建筑的保護領域，提出了一種運用多維信息融合技術實現對古建筑的實時狀態進行自動監測的傳感器網絡體系，并對體系構架中的物理感知層、服務分析層和管理決策層的技術方案進行分析，希望借此可以為我國的古建筑保護領域的工作做出有益的探索。

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（編輯：劉楊）

Research on health monitoring technology for ancient building based on WSN

SHEN Shu1，2， JIANG Weile3，4， SHAN Yue1， CHEN Haowang5， LUO Cheng5
（1.School of Computer Science，Nanjing University of Post and Telecommunications，Nanjing 210023，China；2.Jiangsu High Technology Research Key Laboratory for Wireless Sensor Networks，Nanjing 210023，China；3.Humanities College，Xi'an Jiaotong University，Xi'an 710049，China；4.The Cultural Heritage Protection of Modern Science and Technology Research Institute，Xi'an Jiaotong University，Xi'an 710049，China；5.Bell Honors School，Nanjing University of Post and Telecommunications，Nanjing 210023，China）

This paper presents a sensor network architecture for automatic monitoring on real-time status of ancient buildings， which is based on multi-dimensional information fusion technology，including physical sensing layer， network transport layer， service analysis layer and management decision layer.In addition，the technical plan at all levels of the system is designed in relevant aspects.Moreover，we have designed the ancient building monitoring wireless sensor network to achieve the accurate collection，pre-processing and transmission for the parameters of ancient building.Besides， in order to facilitate the preservation and analysis of monitoring data， we have established the ancient building health status database.Furthermore，we have put forward a deep analysis method on the health status of the ancient buildings by combining the multisource information fusion theory and the forecasting algorithm to determine the health degree of the ancient building more accurately and provide the decision-making basis for the management department.The system has been applied in actual monitoring of ancient buildings and it has superior performances such as convenience and high reliability.

masonry structure； ancient architecture； wireless sensor network； networking information fusion； environmental monitoring； health monitoring

A

1674-5124（2017）11-0064-06

10.11857/j.issn.1674-5124.2017.11.013

2017-05-24；

2017-07-03

國家自然科學基金項目（61401221，51608437，51541804）；中國博士后基金項目（SBH16024）；南京郵電大學大學生創新訓練計劃項目（XYB2016520）；江蘇省研究生科研與實踐創新計劃項目（SJCX17_0237）；中央高校基本科研業務費資助項目（XJJ2014137）；陜西省自然科學基礎研究計劃項目（2014JQ7283）

沈 澍（1982-），男，江蘇南京市人，講師，博士，研究方向為物聯網、無線傳感網。

蔣維樂（1981-），男，陜西西安市人，副教授，博士，主要從事古建筑文化遺產保護與修復。