[發明專利]數據分析的方法、設備和計算機程序產品

在審

• 申請號: 201910340141.0
• 申請日: 2019-04-25
• 公開（公告）號: CN111858111A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 林蓁蓁;吳鵬飛;陳思
• 申請（專利權）人: 伊姆西IP控股有限責任公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;H04L29/08
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 趙林琳

1.一種數據分析的方法，包括：

響應于在第一時刻從目標傳感器接收目標數據，基于與所述目標傳感器相鄰的臨近傳感器的位置信息和從所述臨近傳感器接收到最新數據的第二時刻，確定一個或多個參考傳感器；

基于從所述一個或多個參考傳感器獲取的歷史傳感器數據，確定所述一個或多個參考傳感器在所述第一時刻的參考估計數據；

基于所述參考估計數據，確定所述目標傳感器在所述第一時刻的目標估計數據；以及

基于所述目標數據和所述目標估計數據，檢測所述目標數據的異常。

2.根據權利要求1所述的方法，其中確定所述一個或多個參考傳感器包括：

確定所述臨近傳感器到所述目標傳感器的距離；

確定所述第二時刻與所述第一時刻的時間差；以及

基于所述距離和所述時間差的加權和，確定所述一個或多個參考傳感器。

3.根據權利要求1所述的方法，其中確定所述一個或多個參考傳感器包括：

確定位于所述目標傳感器的不同方向的多組臨近傳感器；以及

從所述多組臨近傳感器中的每一組臨近傳感器中選擇至多預定數目的參考傳感器。

4.根據權利要求1所述的方法，其中確定所述參考估計數據包括：

利用卡爾曼濾波器以基于所述歷史傳感器數據來確定所述參考估計數據。

5.根據權利要求1所述的方法，其中確定所述參考估計數據包括：

將所述歷史傳感器數據中的至少一項和所述第二時刻輸入到預測模型以確定所述參考估計數據，其中所述預測模型基于所述歷史傳感器數據和與所述歷史傳感器數據相關聯的接收時刻而被訓練。

6.根據權利要求1所述的方法，其中確定所述目標估計數據包括：

基于所述一個或多個參考傳感器中第一參考傳感器到所述目標傳感器的第一距離，確定與所述第一傳感器相關聯的第一權重；

基于所述一個或多個參考傳感器中第二參考傳感器到所述目標傳感器的第二距離，確定與所述第二傳感器相關聯的第二權重；以及

基于所述第一參考傳感器的第一參考估計數據和針對所述第二參考傳感器的第二參考估計數據的加權和來確定所述目標估計數據。

7.根據權利要求1所述的方法，其中檢測所述目標數據的所述異常包括：

響應于所述目標數據和所述目標估計數據的差異大于預定的差異閾值，確定所述目標數據存在異常。

8.根據權利要求1所述的方法，其中檢測所述目標數據的所述異常包括：

利用機器學習模型來處理所述目標數據和所述目標估計數據，以檢測所述目標數據的異常，其中所述機器學習模型基于歷史的傳感器數據、傳感器估計數據和傳感器數據是否異常而被訓練。

9.根據權利要求1所述的方法，還包括：

響應于確定所述目標數據存在所述異常，提供關于所述異常的指示。

10.一種用于數據分析的設備，包括：

至少一個處理單元；

至少一個存儲器，所述至少一個存儲器被耦合到所述至少一個處理單元并且存儲用于由所述至少一個處理單元執行的指令，所述指令當由所述至少一個處理單元執行時，使得所述設備執行動作，所述動作包括：

響應于在第一時刻從目標傳感器接收目標數據，基于與所述目標傳感器相鄰的臨近傳感器的位置信息和從所述臨近傳感器接收到最新數據的第二時刻，確定一個或多個參考傳感器；

基于從所述一個或多個參考傳感器獲取的歷史傳感器數據，確定所述一個或多個參考傳感器在所述第一時刻的參考估計數據；

基于所述參考估計數據，確定所述目標傳感器在所述第一時刻的目標估計數據；以及

基于所述目標數據和所述目標估計數據，檢測所述目標數據的異常。