[發(fā)明專利]一種通過多參數(shù)融合處理設(shè)備狀態(tài)的方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510045301.0
• 申請日: 2015-01-29
• 公開（公告）號: CN104573821B
• 公開（公告）日: 2018-05-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馬海平;陸偉奇
• 申請（專利權(quán)）人: 紹興文理學(xué)院
• 主分類號: G06N5/04
• 分類號: G06N5/04;G06K9/62
• 代理公司: 杭州知通專利代理事務(wù)所(普通合伙) 33221
• 代理人: 應(yīng)圣義

本發(fā)明適用于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，提供了一種通過多參數(shù)融合處理設(shè)備狀態(tài)的方法和系統(tǒng)，所述方法包括：數(shù)據(jù)采集器采集智能社區(qū)的社區(qū)數(shù)據(jù)，并將所述社區(qū)數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)處理器；所述數(shù)據(jù)處理器根據(jù)預(yù)設(shè)的處理算法對所述社區(qū)數(shù)據(jù)進行對象識別和一致性描述，獲取經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理器將所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的設(shè)備處理條件進行比對，如果所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與所述設(shè)備處理條件相匹配，則對設(shè)備進行處理。實施本發(fā)明實施例，可以提高智能社區(qū)決策的正確性和反應(yīng)的快速性，使智能社區(qū)更加智能和完善。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，尤其涉及一種通過多參數(shù)融合處理設(shè)備狀態(tài)的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

智能社區(qū)，又稱數(shù)字社區(qū)，是指在社區(qū)地域范圍內(nèi)，以住宅小區(qū)為平臺，有意識地綜合利用各類通信基礎(chǔ)設(shè)施和信息處理技術(shù)，將網(wǎng)絡(luò)通信、智能家居、車輛管理、安保巡邏監(jiān)控、遠程教育和醫(yī)療、智能物業(yè)管理等整合在一個高效的系統(tǒng)中，提供最適合的社區(qū)生活解決方案，為社區(qū)內(nèi)各類群體提供便捷服務(wù)，并滿足社區(qū)發(fā)展的各類需求，提高居民生活質(zhì)量，推動社區(qū)的和諧構(gòu)建。

目前，在智能社區(qū)的建設(shè)中，通常使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)加以構(gòu)建，但是在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的具體過程中，需要數(shù)量眾多且分布廣泛的各類傳感器來感知并獲取社區(qū)空間的各種信息，比如分布在不同位置的多個同類或不同類的視頻、溫度、濕度、紅外、煙霧、煤氣、PM2.5等傳感器，由于同一類傳感器往往只提供局部信息，且有時存在信息的冗余，而不同類傳感器所提供的信息又往往具有數(shù)據(jù)類型的高度相異性和內(nèi)容的高度模糊性。因此，急需要采用一種應(yīng)用于智能社區(qū)的多參數(shù)融合系統(tǒng)和融合方法將多種數(shù)據(jù)資源加以綜合，消除信息之間可能存在的冗余，降低信息的不確定性，并獲得被測對象的一致性解釋與描述，從而提高智能社區(qū)決策的正確性和反應(yīng)的快速性，使智能社區(qū)真正意義上實現(xiàn)智能。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于此，本發(fā)明提供一種通過多參數(shù)融合處理設(shè)備狀態(tài)的方法和系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)的不同類傳感器獲得相異和模糊數(shù)據(jù)問題。

本發(fā)明實施例是這樣實現(xiàn)的，一種通過多參數(shù)融合處理設(shè)備狀態(tài)的方法，所述方法包括以下步驟：

數(shù)據(jù)采集器采集智能社區(qū)的社區(qū)數(shù)據(jù)，并將所述社區(qū)數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)處理器；

所述數(shù)據(jù)處理器根據(jù)預(yù)設(shè)的處理算法對所述社區(qū)數(shù)據(jù)進行對象識別和一致性描述，獲取經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)，所述處理算法包括：卡爾曼濾波算法、聚類分析算法和模糊推理算法；

數(shù)據(jù)處理器將所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的設(shè)備處理條件進行比對，如果所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與所述設(shè)備處理條件相匹配，則對設(shè)備進行處理。

本發(fā)明實施例還提供一種通過多參數(shù)融合處理設(shè)備狀態(tài)的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

數(shù)據(jù)采集器，用于采集智能社區(qū)的社區(qū)數(shù)據(jù)，并將所述社區(qū)數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)處理器；

數(shù)據(jù)處理器，用于接收所述數(shù)據(jù)采集器采集的社區(qū)數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)的處理算法對所述社區(qū)數(shù)據(jù)進行對象識別和一致性描述，獲取經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)，將所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的設(shè)備處理條件進行比對，如果所述經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)與所述設(shè)備處理條件相匹配，則對設(shè)備進行處理，所述處理算法包括：卡爾曼濾波算法、聚類分析算法和模糊推理算法。

本發(fā)明實施例，數(shù)據(jù)采集器采集智能社區(qū)的社區(qū)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)處理器，數(shù)據(jù)處理器根據(jù)預(yù)設(shè)的處理算法對社區(qū)數(shù)據(jù)進行對象識別和一致性描述，獲取經(jīng)過融合的社區(qū)數(shù)據(jù)，并根據(jù)該社區(qū)數(shù)據(jù)對設(shè)備進行處理，采用多參數(shù)融合方法消除多傳感器所帶來的信息模糊以及類型的相異，降低不確定性，獲得被測對象的一致性解釋與描述，從而提高智能社區(qū)決策的正確性和反應(yīng)的快速性，使智能社區(qū)更加智能和完善。

附圖說明