[發明專利]一種信息處理方法及相關設備

在審

• 申請號: 201811293443.9
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109508738A
• 公開（公告）日: 2019-03-22
• 發明（設計）人: 夏一楠
• 申請（專利權）人: 北京國雙科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

1.一種信息處理方法，其特征在于，包括：

獲取目標示功圖，所述目標示功圖為目標抽油機井待標注的示功圖；

確定所述目標示功圖的目標特征序列，所述目標特征序列至少包括所述目標示功圖的屬性特征；

將所述目標特征序列輸入預設識別模型以對所述目標示功圖進行故障標注，所述預設識別模型為通過訓練樣本集合對有監督故障識別模型訓練得到的，所述訓練樣本集合包括樣本示功圖的特征序列，所述樣本示功圖為通過查詢函數對數據庫中各個抽油機井的示功圖處理后得到的示功圖，且所述樣本示功圖經過目標對象的標注，所述樣本示功圖的特征序列至少包含所述樣本示功圖的屬性特征。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述目標特征序列輸入預設識別模型以對所述目標示功圖進行標注之前，所述方法還包括：

獲取所述數據庫中各個抽油機井的示功圖；

確定所述各個抽油機井的示功圖的特征序列，得到未標注樣本集，所述未標注樣本集為所述各個抽油機井的示功圖的屬性特征序列的集合；

步驟A、根據所述查詢函數從所述未標注樣本集中確定訓練樣本子集，所述訓練樣本子集為所述未標注樣本集中目標距離小于所述查詢函數的距離閾值的樣本的集合；

步驟B、對所述訓練樣本子集進行故障標注得到標注樣本集；

步驟C、通過所述標注樣本集調整所述查詢函數的距離閾值；

重復執行步驟A、步驟B以及步驟C，直至滿足預置的迭代終止條件，將迭代終止時的所述標注樣本集確定為所述訓練樣本集；

將所述訓練樣本集輸入有監督故障識別模型進行訓練，得到所述預設識別模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據查詢函數從所述未標注樣本集中確定訓練樣本子集包括：

通過所述查詢函數生成所述未標注樣本集合對應的決策樹，所述決策樹包括根節點以及葉子節點，所述根節點與所述葉子節點具有關聯關系，且所述葉子節點與所述未標注樣本集合中的各個未標注樣本具有關聯關系；

獲取所述決策樹中各葉子節點到所述根節點的目標距離；

將所述未標注樣本集合中所述目標距離小于所述查詢函數的距離閾值的樣本確定為所述訓練樣本子集。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述訓練樣本子集進行故障標注得到標注樣本集包括：

確定所述訓練樣本子集中的各個樣本對應的生成時刻；

基于所述各個樣本的生成時刻獲取所述各個樣本對應的示功圖；

將所述各個樣本對應的示功圖發送目標對象，以使得所述目標對象對所述各個樣本對應的示功圖進行故障標注，得到所述標注樣本集。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

判斷迭代次數是否達到預置數值，若是，則確定滿足所述預置的迭代終止條件；

或，

判斷所述查詢函數的距離閾值是否收斂，若是，則確定滿足所述預置的迭代終止條件。

6.一種信息處理裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取目標示功圖，所述目標示功圖為目標抽油機井待標注的示功圖；

確定單元，用于確定所述目標示功圖的目標特征序列，所述目標特征序列至少包括所述目標示功圖的屬性特征；

處理單元，用于將所述目標特征序列輸入預設識別模型以對所述目標示功圖進行故障標注，所述預設識別模型為通過有監督故障識別模型對訓練樣本集合訓練得到的，所述訓練樣本集合包括樣本示功圖的特征序列，所述樣本示功圖為通過查詢函數對數據庫中各個抽油機井的示功圖處理后得到的示功圖，且所述樣本示功圖經過目標對象的標注，所述樣本示功圖的特征序列至少包含所述樣本示功圖的屬性特征。