本公开涉及数据处理领域，并且更具体地，涉及一种桥梁监测数据处理方法、装置及系统。
背景技术：
1、在桥梁工程中，桥梁的健康状况和结构安全性是持续关注的重点。为了确保桥梁的安全运营，需要定期对其进行监测和评估。传统的桥梁监测方法通常依赖于人工巡检和定期的结构检测，但这种方式不仅效率低下，而且难以及时发现潜在的安全隐患。随着传感器技术和数据处理技术的发展，桥梁健康监测系统得到了广泛应用。这些系统通过在桥梁上部署传感器，能够实时采集桥梁的各种响应数据，如应变、位移、振动等。然而，由于桥梁结构的复杂性和环境因素的多变性，采集到的监测数据往往呈现出高维度、非线性和时变性的特点，这给数据的处理和分析带来了巨大的挑战。在现有的桥梁监测数据处理方法中，如何有效地从海量的监测数据中提取出有用的信息，并对数据进行准确地特征表示（即准确地量化）以准确地评估桥梁的健康状况，仍然是一个亟待解决的问题。传统的数据处理方法往往无法充分利用监测数据中的时空关联信息，导致评估结果的准确性和可靠性受到限制。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开实施例至少提供一种桥梁监测数据处理方法、装置及系统。
2、根据本公开实施例的一个方面，提供了一种桥梁监测数据处理方法，应用于数据处理系统，所述方法包括：通过目标桥梁监测数据序列中的s个有效数据项，确定与所述目标桥梁监测数据序列相关的有效数据项团体；其中，s大于1；在所述有效数据项团体中的所述s个有效数据项中确定用于建立数据项联系图谱的r个目标有效数据项，通过所述r个目标有效数据项和所述有效数据项团体，建立得到所述数据项联系图谱；所述数据项联系图谱包括r个传递对象；其中，r不大于s且不小于2；一个传递对象为依据一个目标有效数据项获得的图谱节点，一个传递对象的传递链路为基于一个目标有效数据项在所述有效数据项团体中的数据团体分布对应的数据团体相关分布确定的；所述数据团体分布和所述数据团体相关分布为团体相邻分布，以及，所述数据团体相关分布为所述目标有效数据项在所述有效数据项团体中的下一有效数据项的团体分布；从所述r个传递对象中获取目标传递对象，将所述目标传递对象对应的目标有效数据项确定为待处理数据项，通过所述待处理数据项在所述数据项联系图谱中的传递链路，确定所述待处理数据项的特征分解向量；在获得所述待处理数据项的初始数据项描述向量时，通过所述特征分解向量、所述初始数据项描述向量和与所述目标桥梁监测数据序列相关的图嵌入神经网络，获得所述待处理数据项的目标数据项描述向量；所述目标数据项描述向量的维数和所述初始数据项描述向量的维度都是r；所述待处理数据项的目标数据项描述向量用以进行获取所述目标桥梁监测数据序列的序列特征描述。
3、根据本公开实施例的另一方面，提供了一种数据处理装置，包括：数据抽取模块，用于通过目标桥梁监测数据序列中的s个有效数据项，确定与所述目标桥梁监测数据序列相关的有效数据项团体；其中，s大于1；图谱建立模块，用于在所述有效数据项团体中的所述s个有效数据项中确定用于建立数据项联系图谱的r个目标有效数据项，通过所述r个目标有效数据项和所述有效数据项团体，建立得到所述数据项联系图谱；所述数据项联系图谱包括r个传递对象；其中，r不大于s且不小于2；一个传递对象为依据一个目标有效数据项获得的图谱节点，一个传递对象的传递链路为基于一个目标有效数据项在所述有效数据项团体中的数据团体分布对应的数据团体相关分布确定的；所述数据团体分布和所述数据团体相关分布为团体相邻分布，以及，所述数据团体相关分布为所述目标有效数据项在所述有效数据项团体中的下一有效数据项的团体分布；特征提取模块，用于从所述r个传递对象中获取目标传递对象，将所述目标传递对象对应的目标有效数据项确定为待处理数据项，通过所述待处理数据项在所述数据项联系图谱中的传递链路，确定所述待处理数据项的特征分解向量；描述生成模块，用于在获得所述待处理数据项的初始数据项描述向量时，通过所述特征分解向量、所述初始数据项描述向量和与所述目标桥梁监测数据序列相关的图嵌入神经网络，获得所述待处理数据项的目标数据项描述向量；所述目标数据项描述向量的维数和所述初始数据项描述向量的维度都是r；所述待处理数据项的目标数据项描述向量用以进行获取所述目标桥梁监测数据序列的序列特征描述。
4、根据本公开实施例的又一方面，提供了一种数据处理系统，包括：处理器；以及存储器，其中所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序在由所述处理器运行时，使得所述处理器执行以上任一项所述的方法。
5、本公开的有益效果至少包括：
6、本公开提供一种桥梁监测数据处理方法、装置及系统，通过目标桥梁监测数据序列中的s个有效数据项，获得有效数据项团体，s个有效数据项在有效数据项团体中的数据团体分布表示该s个有效数据项在目标桥梁监测数据序列中的数据项分布信息，当在s个有效数据项中获得r个目标有效数据项时，通过r个目标有效数据项的数据团体分布可以建立数据项联系图谱，一个目标有效数据项对应一个传递对象，以及，一个传递对象的传递链路为基于一个目标有效数据项的数据团体分布对应的数据团体相关分布确定的，换言之，目标有效数据项对应的传递对象与该数据团体相关分布上的目标有效数据项对应的传递对象之间具有传递链路，换言之，该数据项联系图谱可以表示一个传递对象对应的目标有效数据项在目标桥梁监测数据序列中的序列分布位置，如此可基于该数据项联系图谱确定一个待处理数据项的特征分解向量，特征分解向量表示待处理数据项对应的传递对象与r个目标有效数据项对应的传递对象之间的链接信息，以及，可确定为目标有效数据项之间的信息，通过待处理数据项的特征分解向量和初始数据项描述向量，获得待处理数据项的目标数据项描述向量。换言之，输入图嵌入神经网络的数据包括目标桥梁监测数据序列中的目标有效数据项的特征和目标有效数据项在目标桥梁监测数据序列中的数据项分布信息（即基于目标有效数据项的传递链路表示目标有效数据项的数据项分布信息），如此可增加序列特征描述效果和可靠性。
7、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开的技术方案。
1.一种桥梁监测数据处理方法，其特征在于，应用于数据处理系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过目标桥梁监测数据序列中的s个有效数据项，确定与所述目标桥梁监测数据序列相关的有效数据项团体，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述r个子数据项联系图谱包括第一子数据项联系图谱和第二子数据项联系图谱；所述通过所述r个子数据项联系图谱确定所述数据项联系图谱，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二子数据项联系图谱包括所述第一待融合传递对象的传递链路；所述第一子数据项联系图谱包括所述第二待融合传递对象的传递链路；所述通过所述第一待融合传递对象和所述第二待融合传递对象，对所述第一子数据项联系图谱和所述第二子数据项联系图谱进行融合，获得所述第一子数据项联系图谱和所述第二子数据项联系图谱对应的融合子数据项联系图谱，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据项联系图谱包括的传递对象中任一个为临时传递对象；所述通过所述待处理数据项在所述数据项联系图谱中的传递链路，确定所述待处理数据项的特征分解向量，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过包含与所述参照传递对象相关的目标成员值的初始分解向量，确定所述待处理数据项的特征分解向量，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述图嵌入神经网络包括第一嵌入组件和第二嵌入组件；所述将所述数据项传导矩阵、所述初始数据项描述矩阵输入所述图嵌入神经网络，基于所述图嵌入神经网络，通过所述数据项传导矩阵对所述初始数据项描述矩阵进行处理，获得所述初始数据项描述矩阵对应的目标数据项描述矩阵，包括：
9.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
10.一种数据处理系统，其特征在于，包括：
