齐红升，肖成志，王子寒，孙重阳

1)河北工业大学土木与交通学院，天津 300401；2)河北工业大学国际教育学院，天津 300401

随着中国城镇化的发展，基坑越来越密集，基坑开挖面积和开挖深度增加，加大了基坑施工的困难程度.基坑监测是对基坑围护结构、坑底隆起、周围环境和地下管线的监测，实现对监测数据的准确快速采集，并进行信息化施工，尽量做到避免事故发生.

近年来，随着数据技术(data technology, DT)的发展，人工智能也应用于各行各业.已有的基坑监测系统[1-13]和基坑信息分类编码[14]存在以下问题：① 传统监测采用经纬仪和全站仪等人工监测设备以及手动输入数据的方式，不能实时监测，甚至存在滞后性，影响施工质量.一些有线网络监测系统虽降低人工成本，但长距离的传输线路容易受到破坏；② 数据保存在Excel中，不仅存在片面化、处理速度慢的问题，数据的处理分析也比较滞后，得不到及时分析，影响施工决策判断；③ 可视化程度低，数据与图形关联程度低，部分系统基于做图软件，但也会受到对应软件的限制；④ 很多系统没有考虑到事故的处理分析和相应的专家库，对紧急情况没有参考建议；⑤ 对预警的分类编码不明确；⑥ 各个厂家生产的仪器互不兼容，采用厂家附带的处理系统，不仅生成的图表报表不统一，而且存在频繁更换软件的问题.

实际中，基坑的监测项目需要多种监测仪器和监测手段来实现，通常需要各个厂家的仪器配合使用，需要有将相同……