计算机人工智能信息筛选方法技术

本发明专利技术提供了计算机人工智能信息筛选方法，其利用地下管道网络监测设备采集地下管道运行状态参数，并向通信网关设备上传相应的参数信息数据包，以及对参数信息数据包进行第一次信息筛选处理，生成满足特定参数类型和参数采集时间条件的若干地下管网运行状态数据队列；最后利用计算机终端设备对通信网关设备上传的地下管网运行状态数据队列进行第二次信息筛选处理，确定其中存在的异常运行状态数据，判断地下管道的实际运行状态情况，其通过地下管道网络监测设备对地下管道进行自动化的监测，以及对监测得到的地下管道运行状态参数进行信息筛选处理，实现对运行状态参数的数据分析以及快速确定地下管道的实际运行状态。据分析以及快速确定地下管道的实际运行状态。据分析以及快速确定地下管道的实际运行状态。

【技术实现步骤摘要】
计算机人工智能信息筛选方法


[0001]本专利技术涉及信息集成处理的
，特别涉及计算机人工智能信息筛选方法。

技术介绍

[0002]在城市基建中，会在城市地下设置供水管道、排污管道、供暖管道和天然气管道等不同类型的管道，从而组成覆盖范围管、延伸里程长和布局复杂的地下管道网络体系。为了保证地下管道网络体系的正常运行，工作人员会定期对特定区域的地下管道进行实地勘察，但是这种实地勘察的方式只能覆盖地下管网区域的一小部分，并且实地勘察周期长以及需要耗费较多的人力物力，其无法全面自动地获得地下管道网络的实时运行状态，降低了地下管道网络的监测智能化程度和监测数据信息筛选精确性。

技术实现思路

[0003]针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供计算机人工智能信息筛选方法，其利用地下管道网络监测设备采集地下管道运行状态参数，并向通信网关设备上传相应的参数信息数据包，以及对参数信息数据包进行第一次信息筛选处理，生成满足特定参数类型和参数采集时间条件的若干地下管网运行状态数据队列；最后利用计算机终端设备对通信网关设备上传的地下管网运行状态数据队列进行第二次信息筛选处理，确定其中存在的异常运行状态数据，判断地下管道的实际运行状态情况，其通过地下管道网络监测设备对地下管道进行自动化的监测，以及对监测得到的地下管道运行状态参数进行信息筛选处理，实现对运行状态参数的数据分析以及快速确定地下管道的实际运行状态，从而提高地下管道网络的监测智能化程度和监测数据信息筛选精确性。
[0004]本专利技术提供计算机人工智能信息筛选方法，其包括如下步骤：
[0005]步骤S1，获取地下管道网络监测设备采集得到的地下管道运行状态参数，将所述地下管道运行状态参数转换为参数信息数据包；并将所述参数信息数据包上传至通信网关设备；
[0006]步骤S2，根据地下管道运行状态参数的类型和采集时间，对通信网关设备的参数信息数据包进行第一次信息筛选处理，从而获得关于特定参数类型和参数采集时间的若干地下管网运行状态数据队列；
[0007]步骤S3，根据来自计算机终端设备的数据获取请求，指示通信网关设备向计算机终端设备上传相应的地下管网运行状态数据队列；再指示计算机终端设备对上传的地下管网运行状态数据队列进行第二次信息筛选处理，确定其中存在的异常运行状态数据，从而判断地下管道的实际运行状态情况。
[0008]进一步，在所述步骤S1中，获取地下管道网络监测设备采集得到的地下管道运行状态参数包括：
[0009]向地下管道网络监测设备发送监测触发指令，从所述监测触发指令中提取当前需要进行监测操作的地下管道网络区域位置信息；
[0010]根据所述地下管道网络区域位置信息，指示地下管道网络监测设备分布于对应地下管道网络区域的传感器进入数据采集工作状态，从而采集得到地下管道运行状态参数。
[0011]进一步，在所述步骤S1中，指示地下管道网络监测设备分布于对应地下管道网络区域的传感器进入数据采集工作状态之前还包括：
[0012]获取与所述传感器供电连接的蓄电池的实时剩余电量，将所述实时剩余电量与预设电量阈值进行比对；
[0013]若所述实时剩余电量大于或等于预设电量阈值，则按照第一预设数据采集频率指示所述传感器对地下管道网络区域进行地下管道运行状态参数的采集；
[0014]若所述实时剩余电量小于预设电量阈值，则按照第二预设数据采集频率指示所述传感器对地下管道网络区域进行地下管道运行状态参数的采集；其中，所述第一预设数据采集频率大于所述第二预设数据采集频率。
[0015]进一步，在所述步骤S1中，将所述地下管道运行状态参数转换为参数信息数据包包括：
[0016]将所述传感器进行参数采集的地下管道网络区域的地下管道位置信息作为所述地下管道运行状态参数的索引标识子信息，从而转换得到参数信息数据包；
[0017]以及，在所述步骤S1中，将所述参数信息数据包上传至通信网关设备包括：
[0018]获取通信网关设备中所有网关终端的实时数据上传速率，若所述实时数据上传速率大于或等于预设数据上传速率阈值，则将对应的网关终端标识为繁忙网关终端；若所述实时数据上传速率小于预设数据上传速率阈值，则将对应的网关终端标识为空闲网关终端；
[0019]将所述参数信息数据包上传至通信网关设备的空闲网关终端。
[0020]进一步，在所述步骤S2中，根据地下管道运行状态参数的类型和采集时间，对通信网关设备的参数信息数据包进行第一次信息筛选处理，从而获得关于特定参数类型和参数采集时间的若干地下管网运行状态数据队列包括：
[0021]从来自计算机终端设备的数据获取请求中提取得到计算终端设备需要获取的地下管道运行状态参数所针对的地下管道类型和传感器采集得到地下管道运行状态参数的时间范围；
[0022]根据所述地下管道类型和所述时间范围，从通信网关设备的空闲网关终端内筛选出对应类型管道在所述时间范围内所属的地下管道运行状态参数；
[0023]再按照筛选得到的地下管道运行状态参数的采集时间先后顺序，生成若干地下管网运行状态数据队列，并对每个地下管网运行状态数据队列存在的乱码数据进行剔除。
[0024]进一步，在所述步骤S2中，按照筛选得到的地下管道运行状态参数的采集时间先后顺序，生成若干地下管网运行状态数据队列，并对每个地下管网运行状态数据队列存在的乱码数据进行剔除具体包括：
[0025]按照筛选得到的地下管道运行状态参数的采集时间由早到晚的顺序，生成若干地下管网运行状态数据队列；其中，每个地下管网运行状态数据队列包含不同时间段采集的地下管道运行状态参数，不同地下管网运行状态数据队列对应的时间段相互衔接；
[0026]再根据每个地下管网运行状态数据队列中所有数据项各自的数据格式，确定对应数据项是否属于乱码数据，并将属于乱码数据的数据项删除。
[0027]进一步，在所述步骤S2中，根据每个地下管网运行状态数据队列中所有数据项各自的数据格式，确定对应数据项是否属于乱码数据，并将属于乱码数据的数据项删除具体包括：
[0028]步骤S201，利用下面公式(1)，根据所有数据项各自的数据帧头的帧头数据长度进行一次筛选乱码并删除其中相应的乱码，
[0029][0030]在上述公式(1)中，P(i)表示数据队列中的第i个数据项的删除控制值；[D(i)]2表示数据队列中的第i个数据项的二进制形式；len{}表示求取括号内的数据位数；
[0031]若P(i)＝1，表示数据队列中的第i个数据项属于乱码数据，需要将第i个数据项删除；
[0032]若P(i)＝0，表示数据队列中的第i个数据项不属于乱码数据，不需要将第i个数据项删除，以及将第i个数据项保留；
[0033]按照上述过程对数据队列中所有数据项进行乱码数据的筛选删除，以及保留得到一次筛选后的数据并记做D(a)，D(a)为一次筛选后得到的数据队列中的第a个数据项；
[0034]步骤S20本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.计算机人工智能信息筛选方法，其特征在于，其包括如下步骤：步骤S1，获取地下管道网络监测设备采集得到的地下管道运行状态参数，将所述地下管道运行状态参数转换为参数信息数据包；并将所述参数信息数据包上传至通信网关设备；步骤S2，根据地下管道运行状态参数的类型和采集时间，对通信网关设备的参数信息数据包进行第一次信息筛选处理，从而获得关于特定参数类型和参数采集时间的若干地下管网运行状态数据队列；步骤S3，根据来自计算机终端设备的数据获取请求，指示通信网关设备向计算机终端设备上传相应的地下管网运行状态数据队列；再指示计算机终端设备对上传的地下管网运行状态数据队列进行第二次信息筛选处理，确定其中存在的异常运行状态数据，从而判断地下管道的实际运行状态情况。2.如权利要求1所述的计算机人工智能信息筛选方法，其特征在于：在所述步骤S1中，获取地下管道网络监测设备采集得到的地下管道运行状态参数包括：向地下管道网络监测设备发送监测触发指令，从所述监测触发指令中提取当前需要进行监测操作的地下管道网络区域位置信息；根据所述地下管道网络区域位置信息，指示地下管道网络监测设备分布于对应地下管道网络区域的传感器进入数据采集工作状态，从而采集得到地下管道运行状态参数。3.如权利要求2所述的计算机人工智能信息筛选方法，其特征在于：在所述步骤S1中，指示地下管道网络监测设备分布于对应地下管道网络区域的传感器进入数据采集工作状态之前还包括：获取与所述传感器供电连接的蓄电池的实时剩余电量，将所述实时剩余电量与预设电量阈值进行比对；若所述实时剩余电量大于或等于预设电量阈值，则按照第一预设数据采集频率指示所述传感器对地下管道网络区域进行地下管道运行状态参数的采集；若所述实时剩余电量小于预设电量阈值，则按照第二预设数据采集频率指示所述传感器对地下管道网络区域进行地下管道运行状态参数的采集；其中，所述第一预设数据采集频率大于所述第二预设数据采集频率。4.如权利要求3所述的计算机人工智能信息筛选方法，其特征在于：在所述步骤S1中，将所述地下管道运行状态参数转换为参数信息数据包包括：将所述传感器进行参数采集的地下管道网络区域的地下管道位置信息作为所述地下管道运行状态参数的索引标识子信息，从而转换得到参数信息数据包；以及，在所述步骤S1中，将所述参数信息数据包上传至通信网关设备包括：获取通信网关设备中所有网关终端的实时数据上传速率，若所述实时数据上传速率大于或等于预设数据上传速率阈值，则将对应的网关终端标识为繁忙网关终端；若所述实时数据上传速率小于预设数据上传速率阈值，则将对应的网关终端标识为空闲网关终端；将所述参数信息数据包上传至通信网关设备的空闲网关终端。5.如权利要求4所述的计算机人工智能信息筛选方法，其特征在于：
在所述步骤S2中，根据地下管道运行状态参数的类型和采集时间，对通信网关设备的参数信息数据包进行第一次信息筛选处理，从而获得关于特定参数类型和参数采集时间的若干地下管网运行状态数据队列包括：从来自计算机终端设备的数据获取请求中提取得到计算终端设备需要获取的地下管道运行状态参数所针对的地下管道类型和传感器采集得到地下管道运行状态参数的时间范围；根据所述地下管道类型和所述时间范围，从通信网关设备的空闲网关终端内筛选出对应类型管道在所述时间范围内所属的地下管道运行状态参数；再按照筛选得到的地下管道运行状态参数的采集时间先后顺序，生成若干地下管网运行状态数据队列，并对每个地下管网运行状态数据队列存在的乱码数据进行剔除。6.如权利要求5所述的计算机人工智能信息筛选方法，其特征在于：在所述步骤S2中，按照筛选得到的地下管道运行状态参数的采集时间先后顺序，生成若干地下管网运行状态数据队列，并对每个地下管网运行状态数据队列存在的乱码数据进行剔除具体包括：按照筛选得到的地下管道运行状态参数的采集时间由早到晚的顺序，生成若干地下管网运行状态数据队列；...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵侠，朱冠宇，路红，韩哲，
申请(专利权)人：商丘师范学院，
类型：发明
国别省市：