【技术实现步骤摘要】
基于物联网的景区服务设备异常检测方法
[0001]本专利技术涉及数据识别
,具体涉及一种基于物联网的景区服务设备异常检测方法。
技术介绍
[0002]随着社会的发展和技术的进步,现代景区中存在大量的电气服务设备,且服务设备中包含相应的传感器检测设备数据,并通过物联网方法将设备数据上传至网络平台进行统一检测。在景区中电气服务设备可能会因为元器件老化、接触不良、短路、接地不当、线网电压突变、雷电干扰等因素导致电气设备发生故障,严重故障会影响设备运行从而导致景区游客出现安全隐患。
[0003]为了增加景区的安全性,需要根据物联网中上传的数据进行数据检测,从而识别出异常数据。但是现有技术中数据检测需要每种数据均进行异常检测,对于一些数据稳定且不会发生变化的数据也会投入大量的算力去分析该数据的异常性,容易造成大量的算力浪费,影响了检测效率。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题,本专利技术的目的在于提供一种基于物联网的景区服务设备异常检测方法,所采用的技术方案具体如下:本专利技术提供了一种基于物 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的景区服务设备异常检测方法,其特征在于,所述方法包括:根据预设采样频率在预设采样时间段内将景区内多种传感器数据通过物联网设备上传至存储平台,获得数据矩阵;所述数据矩阵每行代表一种所述传感器数据,每列代表对应所述采样频率下的多种所述传感器数据;在时序上将所述数据矩阵分为多个时间子矩阵;获得每个所述时间子矩阵中每行元素之间的段内波动性;根据所述时间子矩阵与相邻的其他时间子矩阵之间对应行之间的元素均值差异获得每种所述传感器数据的段间波动性;获得所述时间子矩阵的参考协方差矩阵;所述参考协方差矩阵中每个元素为所述时间子矩阵中行向量之间的协方差;对所述参考协方差矩阵进行特征值分解,获得每个所述行向量对应的特征值,以所述特征值作为所述行向量对应的所述传感器数据的重要程度;将所述重要程度、所述段内波动性和所述段间波动性加权求和,获得每个所述传感器数据的关注度;将大于预设关注度阈值的所述关注度对应的所述传感器数据作为所述时间子矩阵中需关注数据;对每个所述时间子矩阵中的所述需关注数据进行异常检测,发出预警信息,所述预警信息包括异常时刻和异常数据种类。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的景区服务设备异常检测方法,其特征在于,获得所述数据矩阵后还包括:利用中值滤波算法对所述数据矩阵进行去噪处理。3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的景区服务设备异常检测方法,其特征在于,所述获得每个所述时间子矩阵中每行元素之间的段内波动性包括:根据段内波动性计算公式获得所述段内波动性,所述段内波动性计算公式包括:其中,为所述时间子矩阵中第行元素之间的段内波动性,为所述时间子矩阵的列数,为所述时间子矩阵中第行第列的元素,为所述时间子矩阵中第行的元素均值。4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的景区服务设备异常检测方法,其特征在于,所述根据所述时间子矩阵与相邻的其他时间子...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵延军,卢绪金,苗辉,赵建伟,张鑫,
申请(专利权)人:山东美丽乡村云计算有限公司,
类型:发明
国别省市:
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