基于云平台的智能楼宇信息监控方法及智能楼宇系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于云平台的智能楼宇信息监控方法及智能楼宇系统，通过从相同采集位置且设定的采集任务相关联的至少两个楼宇信息采集节点中分别获得对应的楼宇信息采集行为的采集行为特征，然后对任意两个采集行为特征进行特征之间的关联性分析，得到该任意两个采集行为特征之间的特征关联信息，从而根据所有任意两个采集行为特征之间的特征关联信息确定采集任务的监控调整策略。如此，本发明专利技术针对楼宇信息采集节点的联动采集过程采集行为的监控，从而能够便于后续确定下发的采集任务在实际联动采集过程中是否能够达到预期合理的效果，并可以通过采集行为特征之间的特征关联信息针对性地针对采集任务进行调整，提高联动采集过程的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于云平台的智能楼宇信息监控方法及智能楼宇系统
本专利技术涉及智能楼宇
，具体而言，涉及一种基于云平台的智能楼宇信息监控方法及智能楼宇系统。
技术介绍
在智能楼宇监控过程中，可以通过多个楼宇信息采集节点来实现针对同一监控位置的智能联动信息采集，从而充分发挥多个楼宇信息采集节点的功能，提高监控效率和监控准确率。然而，现有方案中通常仅仅是人为为每个采集任务关联的楼宇信息采集节点下发好采集任务，缺乏针对楼宇信息采集节点的联动采集过程的监控，也难以确定下发的采集任务在实际联动采集过程中是否能够达到预期合理的效果，从而无法针对性地针对采集任务进行调整，造成联动采集过程存在较大的不确定性。
技术实现思路
为了至少克服现有技术中的上述不足，本专利技术的目的在于提供一种基于云平台的智能楼宇信息监控方法及智能楼宇系统，以解决或者改善上述问题。第一方面，本专利技术提供一种基于云平台的智能楼宇信息监控方法，应用于智能楼宇系统，所述智能楼宇系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的楼宇信息采集节点，所述方法包括：所述服务器从相同采集位置且设定的采集任务相关联的至少两个楼宇信息采集节点中分别获取对应的楼宇信息采集行为，其中，相关联的采集任务是指针对目标信息采集对象的采集过程存在逻辑关联；所述服务器分别对任意两个所述楼宇信息采集节点对应的楼宇信息采集行为进行特征提取，得到对应的采集行为特征；所述服务器对提取的任意两个所述采集行为特征进行特征之间的关联性分析，得到该任意两个所述采集行为特征之间的特征关联信息；所述服务器根据所有任意两个所述采集行为特征之间的特征关联信息确定所述采集任务的任务调整策略，并将所述任务调整策略分别发送给对应的所述至少两个楼宇信息采集节点；所述楼宇信息采集节点根据所述任务调整策略调整所述采集任务。在第一方面的一种可能的设计中，所述从相同采集位置且设定的采集任务相关联的至少两个楼宇信息采集节点中分别获取对应的楼宇信息采集行为的步骤，包括：从相同采集位置且设定的采集任务相关联的至少两个楼宇信息采集节点中分别获取对应的采集过程记录信息的整合特征信息，其中，所述整合特征信息用于表征所述采集过程记录信息在整合时间段内的采集过程变化情况，所述采集过程变化情况包括采集方位变化情况、采集频率变化情况、采集时间段变化情况中的一种或者多种组合；将所述整合特征信息输入到经过上一次更新后的行为转换矩阵的第二特征表达矩阵中，得到多个第一行为预测单元以及每一个第一行为预测单元对应的第二预测行为；其中，所述行为转换矩阵包括第一特征表达矩阵和第二特征表达矩阵，所述第一特征表达矩阵用于提取采集过程记录信息的整合特征信息，所述第二特征表达矩阵用于根据整合特征信息生成采集过程记录信息的多个第一行为预测单元以及对各第一行为预测单元生成第二预测行为；根据所述第二预测行为，从多个第一行为预测单元中选取出多个行为预测单元以及所述多个行为预测单元各自对应的第一预测行为，其中，每一个所述行为预测单元对应的第一预测行为基于经过上一次更新后的行为转换矩阵对该行为预测单元内进行分析得到，所述采集过程记录信息包括至少一个采集过程节点，一个采集过程节点对应至少一个行为预测单元，所述采集过程记录信息中添加有各采集过程节点的分别对应的行为单元的行为信息；根据所述第一预测行为从所述多个行为预测单元中选取至少一个目标行为预测单元，形成目标行为预测单元组，并根据所述目标行为预测单元组中的各目标行为预测单元与所述采集过程记录信息中的各采集过程节点的行为单元之间的覆盖范围值确定所述行为转换矩阵所对应的行为提取信息，其中，所述行为提取信息包括覆盖范围值大于设定范围值对应的目标行为预测单元的行为信息；根据所述行为转换矩阵所对应的行为提取信息，从所述行为提取信息的初始采集行为中，检测出目标采集行为节点的初始特征信息；将所述初始采集行为作为前一采集行为以及将所述初始特征信息作为前一特征信息，按照所述前一特征信息和目标采集行为节点策略之间的特征转换关系，对所述前一采集行为的后一采集行为进行特征转换，得到所述后一采集行为中的采集特征信息，其中，所述目标采集行为节点策略用于表示预先设置的目标采集行为节点的预设特征信息；对所述后一采集行为中的采集特征信息进行检测，得到所述后一采集行为中的目标采集行为节点的第一特征信息；将所述后一采集行为作为前一采集行为以及将所述后一采集行为中的目标采集行为节点的第一特征信息作为前一特征信息，返回所述按照所述前一特征信息和目标采集行为节点策略之间的特征转换关系，对所述前一采集行为的后一采集行为进行特征转换，得到所述后一采集行为中的采集特征信息的步骤，以进行迭代处理，直至得到所述行为提取信息的最后一个采集行为中的目标采集行为节点的第一特征信息；将所述最后一个采集行为当作所述初始采集行为的前一采集行为，参照所述最后一个采集行为中的目标采集行为节点的第一特征信息，确定所述初始采集行为中最终的目标采集行为节点的第一特征信息；在所述行为提取信息中按照设定特征序依次选取当前处理的采集行为，其中，所述设定特征序为时序、空序或者频率序，所述时序用于表示以时间为顺序，所述空序用于表示以空间方位为顺序，所述频率序用于表示以频率为顺序；从在所述行为提取信息中的设定特征序位于当前处理的采集行为之前的采集行为中，确定相对采集行为，其中，所述相对采集行为为与所述当前处理的采集行为对应的设定特征序相关联的采集行为；获取所述相对采集行为中目标采集行为节点的第一特征信息，其中，所述第一特征信息为时序特征信息或者空序特征信息；参照所述第一特征信息和所述目标采集行为节点策略之间的特征转换关系，对当前处理的采集行为进行特征转换，得到当前处理的采集行为的采集特征信息；对所述采集特征信息进行检测，得到目标采集行为节点的第二特征信息，并从所述采集特征信息中确定目标采集行为，得到目标采集行为的聚集信息；当所述相对采集行为为多个时，对依照每个相对采集行为中目标采集行为节点的第一特征信息所确定出的目标采集行为的聚集信息进行分类，得到最终的目标采集行为的聚集信息；分别依照每个相对采集行为中目标采集行为节点的第一特征信息所确定出的第二特征信息，得到最终的目标采集行为节点的第二特征信息；将所述最终的目标采集行为的聚集信息和所述最终的目标采集行为节点的第二特征信息映射至所述当前处理的采集行为，得到对应的楼宇信息采集行为。在第一方面的一种可能的设计中，所述分别对任意两个所述楼宇信息采集节点对应的楼宇信息采集行为进行特征提取，得到对应的采集行为特征的步骤，包括：对所述楼宇信息采集节点对应的楼宇信息采集行为进行分类，得到多个分类采集行为，所述分类采集行为为以时间为采集特征的采集行为、以方位为采集特征的采集行为或者以采集频率为采集特征的采集行为；对所述多个分类采集行为中每个所述分类采集行为分别进行特征计算，得到每个所述分类采集行为对应的分类采集特征；基于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云平台的智能楼宇信息监控方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与楼宇信息采集节点通信连接，服务器经由网络访问存储在楼宇信息采集节点中的信息，服务器在云平台上实现，网络包括有线或无线网络接入点，所述楼宇信息采集节点用于采集楼宇信息，所述楼宇信息包括各类传感器的信息以及各类验证终端的信息，所述方法包括：/n从相同采集位置且设定的采集任务相关联的至少两个楼宇信息采集节点中分别获取对应的楼宇信息采集行为，其中，相关联的采集任务是指针对目标信息采集对象的采集过程存在逻辑关联，针对目标信息采集对象的采集过程存在逻辑关联是指，针对楼宇中的标志性监控对象，在下发一个采集任务时，使得用于采集该标志性监控对象的两个楼宇信息采集节点在前后不同的时序段依次配合采集该标志性监控对象的楼宇采集信息所对应的逻辑关联；/n分别对任意两个所述楼宇信息采集节点对应的楼宇信息采集行为进行特征提取，得到对应的采集行为特征；/n对提取的任意两个所述采集行为特征进行特征之间的关联性分析，得到该任意两个所述采集行为特征之间的特征关联信息；/n根据所有任意两个所述采集行为特征之间的特征关联信息确定所述采集任务的任务调整策略，并将所述任务调整策略分别发送给对应的所述至少两个楼宇信息采集节点，以使所述楼宇信息采集节点根据所述任务调整策略调整所述采集任务。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的智能楼宇信息监控方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与楼宇信息采集节点通信连接，服务器经由网络访问存储在楼宇信息采集节点中的信息，服务器在云平台上实现，网络包括有线或无线网络接入点，所述楼宇信息采集节点用于采集楼宇信息，所述楼宇信息包括各类传感器的信息以及各类验证终端的信息，所述方法包括：
从相同采集位置且设定的采集任务相关联的至少两个楼宇信息采集节点中分别获取对应的楼宇信息采集行为，其中，相关联的采集任务是指针对目标信息采集对象的采集过程存在逻辑关联，针对目标信息采集对象的采集过程存在逻辑关联是指，针对楼宇中的标志性监控对象，在下发一个采集任务时，使得用于采集该标志性监控对象的两个楼宇信息采集节点在前后不同的时序段依次配合采集该标志性监控对象的楼宇采集信息所对应的逻辑关联；
分别对任意两个所述楼宇信息采集节点对应的楼宇信息采集行为进行特征提取，得到对应的采集行为特征；
对提取的任意两个所述采集行为特征进行特征之间的关联性分析，得到该任意两个所述采集行为特征之间的特征关联信息；
根据所有任意两个所述采集行为特征之间的特征关联信息确定所述采集任务的任务调整策略，并将所述任务调整策略分别发送给对应的所述至少两个楼宇信息采集节点，以使所述楼宇信息采集节点根据所述任务调整策略调整所述采集任务。


2.根据权利要求1所述的基于云平台的智能楼宇信息监控方法，其特征在于，所述分别对任意两个所述楼宇信息采集节点对应的楼宇信息采集行为进行特征提取，得到对应的采集行为特征的步骤，包括：
对所述楼宇信息采集节点对应的楼宇信息采集行为进行分类，得到多个分类采集行为，所述分类采集行为为以时间为采集特征的采集行为、以方位为采集特征的采集行为或者以采集频率为采集特征的采集行为；
对所述多个分类采集行为中每个所述分类采集行为分别进行特征计算，得到每个所述分类采集行为对应的分类采集特征；
基于每个所述分类采集行为对应的分类采集特征分别对所述分类采集行为进行确定，得到每个所述分类采集特征对应的修正采集特征；
基于每个所述分类采集行为对应的分类采集特征确定每个所述修正采集特征对应的特征反转换模型；
根据所述特征反转换模型确定对应的修正采集特征中每个特征单位点在所述分类采集行为中的特征点范围，并计算任意两个对应不同修正采集特征的特征点范围之间的重合率；
确定所述两个对应不同修正采集特征的特征点范围之间的重合率是否不小于设定阈值，当所述两个对应不同修正采集特征的特征点范围之间的重合率不小于设定阈值时，确定该两个对应不同修正采集特征的特征点范围对应同一个采集行为特征；
将同一个所述采集行为特征的所述特征点范围或所述特征单位点生成该同一个采集行为特征的特征集合；
根据各个同一个采集行为特征的特征集合得到所述楼宇信息采集节点对应的楼宇信息采集行为的采集行为特征。


3.根据权利要求1所述的基于云平台的智能楼宇信息监控方法，其特征在于，所述任意两个所述采集行为特征分别为第一采集行为特征和第二采集行为特征；
所述对提取的任意两个所述采集行为特征进行特征之间的关联性分析，得到该任意两个所述采集行为特征之间的特征关联信息的步骤，包括：
根据所述第一采集行为特征对应的预设采集采样值构建所述第一采集行为特征对应的第一特征关联模型，所述第一特征关联模型中任意相邻两个特征关联节点之间的节点采样值为所述预设采集采样值，并根据所述第二采集行为特征对应的预设采集采样值构建所述第二采集行为特征对应的第二特征关联模型，所述第二特征关联模型中任意相邻两个特征关联节点之间的节点采样值为所述预设采集采样值，所述第一特征关联模型和所述第二特征关联模型分别包括多个不同采样范围的特征关联节点，其中，所述节点采样值用于表示特征在关联过程中采样的数据量大小，所述特征关联节点用于针对所述第一采集行为特征或者所述第二采集行为特征中的每个单位数据范围的特征数据进行特征关联计算；
提取所述第一采集行为特征在所述第一特征关联模型的任一特征关联节点的初始特征数据，将所述第二特征关联模型中具有最小采样范围的特征关联节点确定为目标特征关联节点；
将所述初始特征数据映射到预设的特征映射空间上，得到初始空间坐标点，其中，所述预设的特征映射空间为以特征数据为基准的三维空间，所述三维空间用于表示特征数据的特征映射位置；
根据所述第一采集行为特征对应的楼宇信息采集节点和所述第二采集行为特征对应的楼宇信息采集节点之间的相对位置以及相对方位信息，将所述初始空间坐标点转换到所述第二采集行为特征的坐标空间下，得到转换空间坐标点；
将所述转换空间坐标点映射到所述第二采集行为特征的坐标空间下具有单位关联度的平面上，得到转换映射点，并对所述转换映射点进行单点坐标变换，将所述转换映射点投射到所述目标特征关联节点中，得到初始映射点，其中，所述单位关联度为所述第二采集行为特征的坐标空间中的设定固定关联度；
在所述初始特征数据在特征关联节点中获取关联特征路径，所述关联特征路径是以所述初始特征数据为基准的附近特征点，其中，所述关联特征路径用于表示所述初始特征数据在特征关联节点中的关联顺序序号；
将所述关联特征路径映射到所述目标特征关联节点，在所述目标特征关联节点中得到关联映射点，并根据所述初始特征数据与所述关联特征路径之间的位置关系、所述初始映射点以及所述关联映射点，生成所述第一采集行为特征和所述第二采集行为特征之间的关联矩阵；
以所述初始映射点为基准参照点在所述目标特征关联节点中获取关联数据块，根据所述关联矩阵对应的逆关联矩阵，将所述关联数据块映射到所述初始特征数据所在特征关联节点，在所述初始特征数据所在特征关联节点中得到所述关联数据块对应的目标关联数据块，并确定所述目标关联数据块的关联范围的数据区域为目标数据区域，其中，所述关联数据块用于表示所述目标特征关联节点所对应的具有关联范围的单位记录数据；
将与所述初始特征数据对应的所述转换空间坐标点，映射到所述第二采集行为特征的坐标空间下具有最小关联度信息的平面上，得到最小映射点，并将与所述初始特征数据对应的所述转换空间坐标点，映射到所述第二采集行为特征的坐标空间下具有最大关联度信息的平面上，得到最大映射点；
将所述最小映射点和所述最大映射点的映射偏差，确定为初始映射偏差范围，并对所述初始映射偏差范围中的每个关联特征路径进行单点坐标变换，并根据所述楼宇信息采集节点模型将变换后的每个关联特征路径投射到所述目标特征关联节点中，得到目标关联匹配范围；
基于所述目标关联匹配范围确定所述目标数据区域在所述目标特征关联节点中对应的多个待关联数据点，并根据所述多个待关联数据点生成每个待关联数据点分别对应的待定关联数据块；
分别获取每个待定关联数据块与所述目标关联数据块之间的关联度，并根据所述关联度确定所述多...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟小峰，
申请(专利权)人：孟小峰，
类型：发明
国别省市：福建;35