地震監測站點巡檢最優路線規劃軟件設計與開發

[摘要] " "隨著地震監測工作的日益重要，巡檢路線的規劃對于提高巡檢工作效率和確保產出準確連續的觀測數據具有關鍵作用。本文通過介紹地震監測站點巡檢的重要性和現有巡檢方式的局限性，探討地震監測站點巡檢最優路線規劃軟件的設計與開發。文中闡述了軟件的設計理念、主要功能和技術實現，對關鍵模塊的設計進行了詳細說明，指出優化巡檢線路過程中應特別注意的問題，并展望了軟件未來的應用前景。該軟件的成功開發和應用，將為地震監測站點的巡檢工作提供強有力的技術支持，同時也為其他領域的巡檢路線規劃提供了有益的參考。

[關鍵詞] 中心站運維; 站點巡檢; 最優路徑算法; Python; 軟件設計

[DOI] 10.19987/j.dzkxjz.2023-167

基金項目： 中國地震局監測、預報、科研三結合課題資助。

0 "引言

隨著“國家地震烈度速報與預警工程”的實施，以及國家、省級、中心站三級管理模式的確立，每個地震監測中心站所管轄的站點數量通常有幾十個之多。中心站負責轄區內的所有一般站的運維工作[1]。為了讓所有儀器能產出連續、可靠的觀測數據，需要定期派運維人員到站點進行巡檢。經過長時間的運維后，雖然對線路和住宿情況已經比較熟悉，但是在實際巡檢過程中，還是會因為天氣狀況、交通情況等原因，出現繞路或者到達站點后因時間原因無法完成當日的巡檢任務等問題。

地震監測站點巡檢最優路線規劃軟件結合地理信息系統（GIS）、最優路徑算法等技術，根據要巡檢的各站點天氣情況、道路交通情況等多個動態特性，能夠智能設計出一個最優化路徑，提高巡檢效率，降低巡檢成本，對中心站運維人員巡檢路線規劃提供很大的幫助。

本文闡述了地震監測站點巡檢最優路線規劃軟件的架構、功能和結構的設計，對地圖獲取及站點標記、路線規劃等主要功能模塊進行了介紹，分析了軟件的主要特點。

1 "軟件的設計

1.1 "設計思路

軟件采用分層架構，應用地理信息系統、高德在線地圖API、最優路徑算法等技術，實現地震監測站點巡檢路線規劃功能，以及地圖顯示、天氣和交通分析等功能，從而提高監測站點巡檢效率。

1.2 "架構設計

軟件采用分層架構，主要包括運行環境層、數據存儲層、管理層、業務應用層、接口層、展示層等（圖1）。

軟件主要由展示前端和服務后端組成。

前端展示：使用Flutter跨平臺移動開發框架進行前端開發，實現UI交互和地圖展示等功能。整合高德地圖SDK進行地圖展示、地點搜索、路線規劃等相關操作。

后端服務：使用Python后端語言和框架，提供數據存儲、處理和同步等服務。數據庫服務：選擇MySQL數據模型來建立相應的數據庫表和字段，使用MySQL數據庫系統存儲地震監測站點的數據、巡檢任務和路線規劃信息等。而且，軟件采取必要的安全措施來保護用戶數據和隱私，包括數據加密、訪問控制和日志記錄等。

1.3 "功能和模塊設計

地震監測站點巡檢最優路線規劃軟件應具備顯示地震監測站點的位置和狀態、幫助巡檢人員快速找到目標站點的實時地圖功能，并能根據地震監測站點分布，充分考慮到要巡檢站點的天氣情況、道路交通情況、站點巡檢耗時等，從而規劃最優路線，減少巡檢時間的最優路線規劃功能和允許巡檢人員根據現場實際情況創建、查看和修改巡檢任務，確保按計劃進行巡檢的任務管理功能。

根據C/S架構的功能設計，軟件主要包括客戶端和管理端，以及最優路線規劃、實時地圖展示等模塊（圖2）。

客戶端主要分為地圖展示、路線規劃、任務管理3個模塊：

實時地圖展示：基于高德地圖API，實時展示地震監測站點的位置、狀態等信息。提供縮放、站點添加等功能，允許用戶查看每個地震監測站點的位置詳細信息。

最優路線規劃：根據用戶輸入的起點和終點，結合實時路況信息和多個地震監測站點位置，規劃出最優巡檢路線。

任務管理與提醒：允許管理員創建和編輯巡檢任務，設定巡檢時間，確保巡檢工作按時進行。

管理端主要分為用戶管理、站點管理、任務管理設置、路線規劃管理、軟件設置維護等模塊：

用戶管理：管理員可以管理軟件的用戶賬號，包括創建新用戶、編輯用戶信息和權限管理等。

站點管理：管理員可以添加、編輯和刪除地震監測站點信息，包括站點位置、設備情況等。

任務管理：管理員可以創建、編輯和查看巡檢任務，包括設定巡檢時間、設備等信息，以及查看任務的執行情況和結果。

路線規劃管理：管理員可以根據地震監測站點的位置和巡檢需求，規劃出最優的巡檢路線，并設置相應的任務。

系統設置與維護：管理員可以對軟件進行系統設置和維護，包括配置地圖顯示參數、設置用戶權限等級。

2 "主要功能模塊設計

2.1 "地圖的獲取及站點的標記

為了獲取道路交通的實時信息，該軟件使用高德在線地圖。利用高德地圖的搜索API來搜索地點、路線等信息。在實際的編程過程中需要在高德開發者網站的相關文檔和示例代碼中查找適合的SDK或庫文件，根據所使用的編程語言和開發環境，下載并引入所需的高德地圖SDK。使用高德開發者網站注冊開發者賬號時提供的API密鑰進行初始化，并利用高德地圖API提供的方法來加載實時地圖，根據需求進行設置地圖中心點、調整地圖縮放級別、添加轄區內要巡檢的站點標記等。

地震監測站點一般比較分散而且偏僻，大都沒有標記在高德地圖中[2]。站點建設初期所有站點已使用GPS測量了精確的經緯度信息，把這個經緯度在高德在線地圖中輸入可標記地點，程序編寫過程中使用Python編程語言和高德地圖的Python SDK。首先定義要標記的經緯度信息；然后通過讀取一個文本文件獲取高德地圖的API密鑰；接著構建一個包含請求參數的字典對象，其中包含API密鑰、坐標類型、輸出格式、API版本號、額外數據等信息，通過添加“markers”參數來指定要標記的位置；最后，使用requests庫發送GET請求，并解析返回的JSON數據。如果請求成功，我們就可以獲取到標記點的圖片URL。

2.2 "路線的規劃

獲取站點的經緯度信息后，使用高德在線地圖API進行路線規劃。一般采用啟發式搜索算法，如Dijkstra算法或A*算法，來計算巡檢站點之間的最短路徑。這樣可以在考慮交通、巡檢時間、天氣、住宿等多個因素的情況下，得到一個最優的巡檢路線，巡檢時間因素主要包括以下幾個方面。

2.2.1 "交通耗時

在高德實時地圖中，使用高德地圖的API和Python中的網絡請求庫（如requests）進行交互。在編程過程中首先設置高德地圖API的key，定義起點和終點坐標，構造請求參數，包括key、起點坐標、終點坐標、交通模式等。然后，使用requests庫發送GET請求，并獲取響應數據。最后，我們將響應數據轉換為JSON格式，并提取出交通耗時信息。

2.2.2 "巡檢耗時

在計算巡檢耗時的時候，可以考慮使用動態規劃算法來優化時間復雜度。動態規劃算法可以將問題分解為子問題，并保存子問題的解，以避免重復計算。具體來說，對于一個巡檢路線，可以將其劃分為多個巡檢段，每個巡檢段都可以是一個站點或者多個站點的集合[3]。對于每個巡檢段，可以預先計算出巡檢該段所需的時間，并將結果存儲起來。在進行巡檢時，可以根據巡檢計劃的安排，計算出每個巡檢段之間的巡檢順序，并使用動態規劃算法計算出巡檢整個路線所需的最短時間。

在考慮個別站點儀器故障或者儀器較多導致巡檢耗時長的情況，可以在計算巡檢時間時加入這些因素的權重，初始化一個巡檢base時間值，對每個巡檢段進行加權處理，從而得到更加準確的巡檢耗時。同時，也可以考慮在巡檢計劃中加入備選站點或者備選路線，以避免因為個別站點儀器故障或者儀器較多導致巡檢時間過長。

2.2.3 "天氣情況

在編程過程中首先確定要查詢的天氣信息，構造請求參數。根據要巡檢站點所在城市名稱或ID號等信息使用Python中的requests庫或其他類似的庫發送HTTP請求，并獲取響應數據，將響應數據解析為Python對象，以便于后續處理。根據接口文檔中提供的JSON格式，使用Python中的json庫或其他類似的庫進行解析。最后對解析后的數據進行處理和展示。將天氣信息存儲在變量中。

使用動態規劃算法優化：在考慮個別站點雨天無法巡檢的情況下，可以使用動態規劃算法優化巡檢路線[4]。在計算巡檢耗時時，可以將這些無法巡檢的站點排除在外，然后使用動態規劃算法計算出最優的巡檢路線和巡檢時間。

2.2.4 "住宿情況

要在高德在線地圖中使用Python算法查找滿足特定條件的酒店，一般使用高德地圖的酒店API，首先設置高德地圖API的key，定義住宿費用區間和其他條件。構造一個請求參數，這個參數包括key、城市名稱或ID、住宿費用區間和其他條件、API版本號等信息。然后使用requests庫發送GET請求，并獲取響應數據。最后將響應數據轉換為JSON格式，并提取出酒店信息列表進行后續處理和展示。

3 "核心代碼實例解析

3.1 "地圖獲取及站點標記的代碼解析

地圖獲取及站點標記過程中通常會涉及到使用高德地圖的API以及可能的第三方庫，如requests進行HTTP請求，以及可能的地圖繪制庫如matplotlib或folium。高德地圖的API主要支持JavaScript和RESTful API，并沒有直接支持Python的官方SDK。因此考慮使用前端JavaScript庫（如高德地圖的JavaScript SDK）與后端Python代碼結合，前端通過引入高德地圖的JavaScript SDK，并在頁面中創建一個div元素來顯示地圖，使用AMap.Map構造函數初始化地圖，并設置其屬性和初始狀態，后端提供數據支持。

程序代碼如下：

＜！DOCTYPE html＞

＜html＞

＜head＞

＜meta charset=\"utf-8\"＞

＜title＞地震監測站點最優路線設計＜/title＞

＜script type=\"text/javascript\" src=\"https：//webapi.amap.com/maps？v=1.4.15amp;key=你的高德API密鑰\"＞＜/script＞

＜/head＞

＜body＞

＜div id=\"container\"＞＜/div＞

＜script type=\"text/javascript\"＞

var map = new AMap.Map（'container'， {

resizeEnable： true，

zoom： 10，

center： [116.397428， 39.90923] // 初始中心點坐標

}）;

＜/script＞

＜/body＞

＜/html＞

在地圖上標記地震監測站點的位置主要通過在地圖上添加標記（Marker）來實現。遍歷包含站點坐標的數組，并為每個站點創建一個AMap.Marker對象。這些標記會被添加到先前初始化的地圖上，并且我們為它們添加了一個點擊事件監聽器，以便在用戶點擊標記時顯示一個彈窗。

程序代碼如下：

// 假設你有一個包含站點坐標的數組

var stations = [

{id： 1， position： [116.405467， 39.907761]}，

{id： 2， position： [116.410275， 39.920255]}，

// ... 其他站點坐標

];

// 在地圖上添加標記

stations.forEach（function（station） {

new AMap.Marker（{

position： station.position，

map： map，

title： '站點 ' + station.id

}）.on（'click'， function（e） {

alert（'你點擊了站點 ' + station.id）;

}）;

}）;

3.2 "Dijkstra路徑規劃算法的代碼解析

算法描述偽代碼如下：

function Dijkstra（Graph， source）：

// 初始化距離數組，將所有頂點的距離設為無窮大，源點設為0

distance[source] ← 0

for each vertex v in Graph：

if v ≠ source：

distance[v] ← INFINITY

add v to set Q // Q是所有未確定最短路徑的頂點的集合

// 初始化已訪問頂點集合

S ← ?

// 使用優先隊列Q來保存待處理的頂點，并根據距離進行排序

while Q is not empty：

u ← vertex in Q with min distance[u] // 從Q中選擇距離最小的頂點u

remove u from Q

add u to S // 將u加入已確定最短路徑的頂點集合

// 更新與u相鄰的頂點的距離

for each neighbor v of u：

alt ← distance[u] + length（u， v）

if alt ＜ distance[v]：

distance[v] ← alt

// 更新v的前驅節點（如果需要的話）

previous[v] ← u

return distance[]， previous[] // 返回距離數組和前驅節點數組

在這個偽代碼中，Graph 是輸入的帶權有向圖，用G 代替。source 是源點，用S代替。distance[] 是一個數組，用于存儲從源點到圖中每個頂點的最短距離，用dist代替。Q 是一個優先隊列，用于存儲待處理的頂點，并按照它們到源點的當前最短距離進行排序。S 是已確定最短路徑的頂點集合。

以下用實例來說明：

（1） 輸入G，源結點1，結點集合V=＜1， 2， 3， 4， 5， 6＞，從源結點開始，此時集合S中只有結點1，從1出發的結點有6、2，所以更新此時的dist[2]和dist[6]的數值（圖3）。

（2）選擇dist[2]和dist[6]中最小的值，即dist[6]=3，將結點6加入到集合S中，然后從更新結點6出發的結點2、5、4的路徑值，分別更新為dist[2]=5、dist[5]=4、dist[4]=9 （圖4）。

圖 4 有向圖2

Fig. 4 "Directed graph 2

（3）依次類推，將最后一個結點3加入集合S中，此時已經更新完畢，找到了從結點1到達所有節點的最短路徑。

在使用Dijkstra算法計算從起點到終點的最短路徑時，應注意該算法要求所有邊的權重均為非負值，即對于所有的邊（u，v）∈E，ω（u，v）≥0，算法在運行過程中維持的關鍵信息是一組結點集合S。從源結點s到該集合中每個結點之間的最短路徑已經被找到。算法重復地從結點集合V-S中選擇最短路徑估計最小的結點u，將u加入到集合S中，然后對所有從u發出的邊進行松弛操作。另外，在計算最短路徑時，算法將優先考慮在可用時間段內巡檢的站點。然后可以通過比較不同路徑的長度和可用時間段內的站點數量來規劃最優路徑[3]。最后根據需要可以選擇總耗時最短的路徑，或者選擇在可用時間段內巡檢最多站點的路徑。

4 "結束語

該智能化軟件引入交通、天氣、住宿、巡檢耗時幾個因素，通過算法綜合考慮各個因素，使用Python編程算法給出2～3種方案，計算交通耗時，再根據天氣和提前輸入的站點巡檢耗時計算出各個方案下的巡檢耗時。將各自的兩個時間相加，最后能得出一個最優巡檢路線。該軟件完成后，能夠在各中心站巡檢過程中對線路和時間的規劃提供很大的幫助，中心站的運維人員可以高效率、低成本地完成巡檢任務[5]。另外，該軟件還可以用于地磁矢量流動測量、大地重力流動測量、預警站背景噪聲測量等線路優化等。

參考文獻

[1] 王鑫，張建中，查斯，等. 省級地震臺網運維管理模式[J]. 地震地磁觀測與研究，2018，39（3）：175-180 " "Wang X，Zhang J Z，Cha S，et al. Running and maintenance management mode of provincial seismic network[J]. Seismological and Geomagnetic Observation and Research，2018，39（3）：175-180

[2] 安凱杰，郭寶仁，薛錦明. 地震臺站手機平臺電源監控系統[J]. 科技資訊，2020，18（1）：21，23 " "An K J，Guo B R，Xue J M. Station power monitoring system of mobile phone platform[J]. Science amp; Technology Information，2020，18（1）：21，23

[3] 羅宜武. 高速公路網巡檢的最優路線規劃建模[J]. 中文科技期刊數據庫（引文版）工程技術，2022（6）：274-278 " "Luo Y W. Optimal route planning modeling for expressway network inspection[J]. Engineering Technology，2022（6）：274-278

[4] 張杰，鄭云耀，劉生春，等. 基于解耦內點法與混合整數規劃法的區域電網動態無功優化算法[J]. 中國電力，2023，56（1）：112-118 nbsp; "Zhang J，Zheng Y Y，Liu S C，et al. A dynamic reactive power optimization algorithm for regional power grid based on decoupling interior point method and mixed integer programming method[J]. Electric Power，2023，56（1）：112-118

[5] 張偉峰，潘潔，孫亮亮，等. 地震儀器運維中處置網絡故障一案例分析[J]. 地震科學進展，2023，53（6）：285-288 " "Zhang W F，Pan J，Sun L L，et al. A case analysis of network faults in the operation and maintenance of seismic instruments[J]. Progress in Earthquake Sciences，2023，53（6）：285-288

Design and development of optimal route planning software for the inspection of earthquake monitoring stations

Zhang Weifeng， Pan Jie*， Fan Dong， Sun Liangliang， Zhao Guibao， Li Jingsheng

Bengbu Earthquake Monitoring Center Station of Anhui Province， Anhui Bengbu 233000， China

[Abstract] " " With the increasing importance of earthquake monitoring work， the planning of inspection routes plays a key role in improving the efficiency of inspection work and ensuring the accurate and continuous observation data. This article introduces the importance of inspection of earthquake monitoring stations and the limitations of existing inspection methods， and discusses the design and development of optimal route planning software for inspection of earthquake monitoring stations. The article expounds the design concept， main functions and technical implementation of the software， describes the design of key modules in detail， points out the issues that should be paid special attention to optimize the inspection route， and looks forward to the future application prospect of the software. The successful development and application of this software will provide strong technical support for the inspection work of earthquake monitoring stations， and also provide a useful reference for inspection route planning in other fields.

[Keywords] operation and maintenance of the center station; site inspection; optimal path algorithm; Python; software design