[發明專利]一種儀器設備使用率判斷的方法

在審

• 申請號: 201910064404.X
• 申請日: 2019-01-23
• 公開（公告）號: CN111476254A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發明（設計）人: 郎旭梅;孫淼;雷軍明
• 申請（專利權）人: 青島大數華創科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供一種儀器設備使用率判斷的方法，包括以下模塊：數據獲取層、數據處理層、狀態監測層和設備評估層。在數據獲取層，本發明通過各種傳感器以及攝像頭采集設備和工作人員的特征數據；在數據處理層，采用特征提取和數據挖掘等方法處理特征數據；在狀態監測層，利用神經網絡技術學習、分析、識別設備的使用狀況；在設備評估層，通過圖形化方式量化設備的使用狀況，提高儀器設備的使用率。為合理配置儀器設備提供科學依據，更好的發揮儀器設備的使用效益。

技術領域

本發明涉及人工智能和物聯網領域，具體涉及一種儀器設備使用率判斷的方法。

背景技術

近年來，為實現建設創新型國家的戰略目標，國家不斷加大儀器設備的投入，為科技創新提供良好的基礎環境；但與此不協調的是，一些研究型、非自動化的儀器設備普遍存在設備資源分布不均衡、使用率低、效益不明顯等問題；其中，針對儀器設備使用率低問題，以往的監測系統對儀器設備使用率統計困難而且不準確，導致儀器設備的使用狀態判斷不正確，不利于設備的合理分配，降低了儀器設備的利用率；而本發明通過機器學習技術分析傳感器、攝像頭等設備采集的數據來判斷儀器設備的實時狀態，合理調度儀器設備，進而提高儀器設備的使用率。

發明內容

本發明的目的在于解決儀器設備使用率低的問題，為此提供一種儀器設備使用率判斷的方法。

為了解決上述問題，本發明采用如下技術方案。

一種儀器設備使用率判斷的方法，該方法基于一套監測系統實現，所述方法包括如下步驟：

S1.通過傳感器、攝像頭等設備采集儀器設備以及實驗室工作人員的相關數據，然后對采集的數據進行初步的處理和傳輸；

S2.從數據獲取層接收數據并對其進行預處理、特征提取等分析處理，使數據符合后續使用要求；

S3.根據特征數據創建并調優儀器設備使用率判斷模型以及應用模型；

S4.評估儀器設備的使用情況，高效使用儀器設備。

步驟S2的具體步驟如下：

S21.對采集的數據進行錯誤數據和冗余數據的剔除，篩選有效的數據，采用統計分析方法進行數據特征提取；

S22.改變數據格式，使數據符合后續模型訓練的要求。

步驟S3的具體步驟如下：

S31.根據儀器設備數據特征創建相應的神經網絡模型，具體步驟如下：

A.對儀器設備的樣本數據進行標準化和增加數據維度；

B.設置神經網絡的輸入層和輸出層的權重和偏置變量；

C.定義神經網絡的框架；

D.訓練神經網絡模型并調優模型以降低損失率。

S32.利用訓練好的模型對儀器設備的使用情況進行判斷。

與現有技術相比，本方法的優點如下：

通過神經網絡算法對儀器設備進行使用狀態判斷，智能而又方便的掌握儀器設備的使用情況，從而合理分配儀器設備，提高儀器設備的使用率。

附圖說明

圖1是本發明一種儀器設備使用率判斷的方法流程示意圖。

圖2是本發明實施例中神經網絡算法框架示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖通過具體實施例對本發明進一步說明：

參見附圖1所示，本實施例所述的是一種儀器設備使用率判斷的方法，包括以下步驟：