[發明專利]基于數據融合算法的多傳感器數據關聯性處理方法及系統

有效

• 申請號: 201910256916.6
• 申請日: 2019-04-01
• 公開（公告）號: CN109905489B
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 余華;張曉堃;陳飛;羅鑫;陳增;許衛東
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04L29/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 杜陽陽

1.一種基于數據融合算法的多傳感器數據關聯性處理方法，其特征在于，包括：

通過多傳感器節點采集多個環境參數；

對所述環境參數進行數據統一解析，得到格式統一的環境參數數據，具體包括：對所述環境參數利用Java語言外加Google的JSON解析包GSON將數據統一解析，得到格式統一的環境參數數據，所述格式統一的環境參數數據的數據格式為{“key”:“value”}；

對所述格式統一的環境參數數據進行預處理，得到預處理后的數據，具體包括：對所述格式統一的環境參數數據通過對比判斷法去除無效數據和冗余數據，得到預處理后的數據；

根據時間和位置對所述預處理后的數據進行分類處理，得到分類數據，具體包括：根據每個傳感器節點實際工作的時間和具體位置，按照預先設定的區域劃分標準和時間段，將預處理后的數據按時間和位置分類處理，即將同一區域的同一時間段內工作的多個傳感器節點分為一組/類；

根據不同環境參數間的相關性對所述分類數據進行關聯性處理，得到多個參數關聯模型；對多傳感器數據進行關聯性處理，得到多個不同環境參數間的相關關系、以及隨環境參數的不同各個參數與環境參數之間相關性的關聯模型，數據的關聯性處理包含單個節點的多參數間的關聯、同一區域內不同位置節點間的數據關聯、節點實時采集數據與標準狀態的相關性對比分析，將采集數據針對不同環境參數進行相關性分析，找出各參數之間的相互關系建立參數關聯模型；針對不同的環境條件對各參數與環境參數進行相關性分析，建立多維度的參數關聯模型；

將所述參數關聯模型與標準數據庫中的數據進行對比分析，得到分析結果；

根據所述分析結果修正參數關聯模型，得到修正后的參數關聯模型；

根據所述修正后的參數關聯模型判斷環境狀態是否正常；

若是，則上傳所述修正后的參數關聯模型；

若否，則上傳所述修正后的參數關聯模型并發出警報。

2.根據權利要求1所述的基于數據融合算法的多傳感器數據關聯性處理方法，其特征在于，所述根據不同環境參數間的相關性對所述分類數據進行關聯性處理，得到多個參數關聯模型，具體包括：

根據不同環境參數間的相關性對所述分類數據進行關聯性處理，得到各參數之間的相互關系關聯模型和多維度的參數關聯模型。

3.根據權利要求1所述的基于數據融合算法的多傳感器數據關聯性處理方法，其特征在于，所述根據所述分析結果修正參數關聯模型，得到修正后的參數關聯模型，具體包括：

根據所述分析結果對所述參數關聯模型進行訓練和修正，得到修正后的參數關聯模型。