[發明專利]一種智能音響后臺數據采集系統

在審

• 申請號: 202011089432.6
• 申請日: 2020-10-13
• 公開（公告）號: CN112235394A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 楊子忠
• 申請（專利權）人: 廣州市比麗普電子有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04L29/06
• 代理公司: 廣州瑞之凡知識產權代理事務所(普通合伙) 44514
• 代理人: 廖夏林

本發明公開了一種智能音響后臺數據采集系統，包括數據自動化采集模塊，通過局域網或互聯網通訊模式與后臺數據接收服務器連接將多個音響設備連接；大數據分析模塊，將后臺數據采集系統采集的數據經過導入和預處理、統計和分析、數據深度挖掘；數據庫模塊，按照數據結構來組織、存儲和管理經過分析后的數據，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除。本智能音響后臺數據采集系統可以實時監測聯網音響設備的動態變化，并通過大數據分析，快速地得到準確的數據，避免了在數據采集中數據缺失，提高數據采集的效率和精確度。

技術領域

本發明涉及音響數據處理技術領域，具體涉及一種智能音響后臺數據采集系統。

背景技術

音響設備大多無法建立通訊都是單機使用，無法聯網，無法后臺監測，也無法進行后臺操作音箱設備，管理麻煩遠遠不能滿足物聯網時代的發展需求。但是隨著物聯網技術的發展和普及，現有技術中已經可以實現將各種不同的音響進行連接，并進行后臺管理，但是對于大部分用戶，音響設備數據獲取一直是個令人煩惱得事情，不但難以測量或無法測量，而且工作量大又繁瑣，同時又不能保證數據的準確性，使得音響設備數據的采集工作很困難，無法為音響的互聯工作提供更好的參考、分析。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供了一種智能音響后臺數據采集系統，可以實時監測聯網音響設備的動態變化，并通過大數據分析，快速地得到準確的數據，避免了在數據采集中數據缺失，提高數據采集的效率和精確度。

本發明提供的是一種智能音響后臺數據采集系統，包括：

數據自動化采集模塊，通過局域網或互聯網通訊模式與后臺數據接收服務器連接將多個音響設備連接，各音響設備參數數據在udp/ip網絡協議下加密無線遠傳至后臺數據采集系統，實現各個設備的數據實時監測，完成數據自動化采集；

大數據分析模塊，將后臺數據采集系統采集的數據經過導入和預處理、統計和分析、數據深度挖掘后，并配合基本算法、排序算法和檢索算法，得到分析處理后的數據，將分析得到的數據儲存到數據庫；

數據庫模塊，按照數據結構來組織、存儲和管理經過分析后的數據，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除。

優選的，所述大數據分析模塊具體按照如下步驟進行數據分析：

S1、數據導入和預處理，對采集后的數據進行來源勘測，獲取相應的信息流數據，將信息流數據進行整合，對目標函數進行定位操作，集中定位信息，及時記錄并存儲數據，設置相應的傳導中心對收集數據進行傳導操作，對經過處理的數據進行集合；

S2、數據統計和分析，將集合后數據比作整體全局數據，采用Map Reduce分布式編程模型對數據進行分類操作，管理分類后的數據信息，輔助過濾算法，將符合算法要求的數據進行算法添加操作，并計算出相關的操作結果，鎖定數據模型，并對數據信息進行系統抽取，抽選出符合系統要求的過濾數據，對其進行二次過濾操作，得出過濾結果，對二次過濾過程進行圖像設置，進行數據預測，以數據聚類為基礎，將處理步驟進行劃分，同時將數據收集至中心整合系統中保存；

S3、數據深度挖掘，利用聚類分析算法對信息數據的關鍵特征進行提取，結合數據關聯性進行要求分析，把握數據間的聯系規則，構建數據傳導與更新系統，將收集的數據同時存儲至數據庫，并在其中標記系統數據，按照標記的記號進行數據屬性劃分，根據屬性之間的關聯比值，切換系統構造與數據分析性能，整合數據信息。

優選的，所述步驟S2中采用Map Reduce分布式編程模型對數據進行分類操作的具體步驟如下：

S21、用戶提交Map Reduce程序，Map Reduce首先將輸個入文件劃分為m個數據分片，然后復制Map Reduce程序副本到集群上的所有節點上；