一种减少误报率的多应用联动方法、存储介质及服务器技术

本发明专利技术涉及一种减少误报率的多应用联动方法、存储介质及服务器，所述方法包括以下步骤：循环判断是否产生第一事件应用类消息；在产生所述第一事件应用类消息时，判断是否存在与该第一事件应用类消息对应的规则被触发，若是，则执行：基于该规则产生对应的第一动作应用类消息；调用与第一事件应用相关联的第二事件应用的状态信息，基于机器学习模型获得与状态信息相应的判断结果，产生第二动作应用类消息，判断所述第二动作应用类消息与第一动作应用类消息是否相同，若否，则以第二动作应用类消息替代所述第一动作应用类消息，该第二动作应用类消息作用于所述第二类设备。与现有技术相比，本发明专利技术具有提高可靠性、减少误报率等优点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种减少误报率的多应用联动方法、存储介质及服务器


[0001]本专利技术属于物联网和智慧城市
，涉及一种应用联动方法，尤其是涉及一种减少误报率的多应用联动方法、存储介质及服务器。

技术介绍

[0002]近年来，智慧城市、智慧园区等“智慧系统”的建设如火如荼。为了让这些“智慧系统”体现出“智慧”，很多集成平台(iPaaS，integration Platform as a Service)平台或物联网云平台都会提供应用逻辑联动编排的功能：即通过对接各应用的API接口，打通“烟囱式应用”的壁垒，通过“规则系统”来自动化编排系统的“感知”和“响应”。例如在云端对接温度传感器和公共广播报警两个应用的API，“规则系统”设置为“当温度传感器感知到温度超过某个阈值就打开调用公共广播火灾报警”。这样，当室内温度超过设定阈值时，公共广播就会播放火灾告警信息。但是，温度突然升高，有可能是传感器出了问题，并不一定是真正发生火灾，此时就会发生“误报”。现有技术无法避免误报的情况。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种提高可靠性、减少误报率的多应用联动方法、存储介质及服务器。
[0004]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0005]一种减少误报率的多应用联动方法，该方法应用于智慧城市系统的云端服务器中，所述云端服务器与物联网设备连接，所述物联网设备包括第一类设备和第二类设备，所述方法包括以下步骤：
[0006]循环判断是否产生第一事件应用类消息，该第一事件应用类消息基于所述第一类设备的状态产生；
[0007]在产生所述第一事件应用类消息时，判断是否存在与该第一事件应用类消息对应的规则被触发，若是，则执行：
[0008]基于该规则产生对应的第一动作应用类消息，该第一动作应用类消息作用于所述第二类设备；
[0009]调用与产生所述第一事件应用类消息的第一事件应用相关联的第二事件应用的状态信息，基于机器学习模型获得与所述状态信息相应的判断结果，产生第二动作应用类消息，判断所述第二动作应用类消息与第一动作应用类消息是否相同，若是，则忽略第二动作应用类消息，若否，则以第二动作应用类消息替代所述第一动作应用类消息，该第二动作应用类消息作用于所述第二类设备。
[0010]进一步地，该方法还包括：
[0011]可视化产生的所述第一事件应用类消息、第一动作应用类消息或第二动作应用类消息。
[0012]进一步地，所述机器学习模型为神经网络模型。
[0013]进一步地，所述神经网络模型为卷积神经网络模型或循环神经网络模型。
[0014]进一步地，所述机器学习模型基于历史数据预训练获得。
[0015]进一步地，所述第二事件应用至少为一个。
[0016]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如上所述减少误报率的多应用联动方法的指令。
[0017]本专利技术还提供一种云端服务器，包括一个或多个处理器、存储器和被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如上所述减少误报率的多应用联动方法的指令。
[0018]进一步地，该云端服务器通过有线网络或无线网络与物联网设备连接。
[0019]进一步地，该云端服务器包括图形化交互界面。
[0020]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0021]1、本专利技术在产生事件应用类消息时，判断是否有规则被触发，同时判断规则的触发是否正确，以及时校正误报情况，提高多应用联动的可靠性。
[0022]2、本专利技术采用机器学习模型进行规则触发是否正确的判断，精确度高。
[0023]3、本专利技术利用第一事件应用相关联的第二事件应用的状态信息作为机器学习模型的输入，判断准确性高，进而提高整体可靠性。
附图说明
[0024]图1为本专利技术的流程示意图；
[0025]图2为本专利技术实施例中的一种整体架构示意图。
具体实施方式
[0026]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0027]实施例1
[0028]如图1所示，本实施例提供一种减少误报率的多应用联动方法，该方法应用于智慧城市系统的云端服务器中，所述云端服务器与物联网设备连接，所述物联网设备包括能够采集外部信息并反馈的第一类设备和能够被控制进行动作的第二类设备，所述方法包括以下步骤：
[0029]循环判断是否产生第一事件应用类消息，该第一事件应用类消息基于所述第一类设备的状态产生；
[0030]在产生所述第一事件应用类消息时，判断是否存在与该第一事件应用类消息对应的规则被触发，若是，则执行：
[0031]基于该规则产生对应的第一动作应用类消息，该第一动作应用类消息作用于所述第二类设备，第二类设备响应此第一动作应用类消息；
[0032]调用与产生所述第一事件应用类消息的第一事件应用相关联的第二事件应用的状态信息，第二事件应用至少为一个，基于机器学习模型获得与所述状态信息相应的判断
结果，产生第二动作应用类消息，判断所述第二动作应用类消息与第一动作应用类消息是否相同，若是，则忽略第二动作应用类消息，第二类设备仍然响应第一动作应用类消息，若否，则以第二动作应用类消息替代所述第一动作应用类消息，该第二动作应用类消息作用于所述第二类设备，第二类设备响应此第二动作应用类消息。
[0033]上述方法中，当某应用发送的消息触发规则引擎中的某条规则时，执行该规则的指令去控制另一应用，并在通过机器学习模型判断该规则的触发是否正确，这样在保证系统响应“实时性”的基础上，增加系统响应的准确性，有效降低误报率。
[0034]在具体实施方式中，机器学习模型可为神经网络模型，机器学习模型基于历史数据预训练获得，且对于图像识别，优选卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型，对于语音识别等时序数据，优选循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)模型。
[0035]在某一具体实施方式中，包括多个应用，如温度传感器应用、消防告警应用、摄像头监控应用、公共广播应用等，其中，温度传感器应用、摄像头监控应用为事件类应用，消防告警应用、公共广播应用为动作类应用。温度传感器和摄像头对应为第一类设备，消防告警器、公共广播器为第二类设备。
[0036]应用上述方法时，当温度传感器应用产生“温度超过阈值”的信息时，立即触发预设规则，控制公共广播报警，同时收到温度超过阈值的信息后，分析摄像头监控应用的画面，基于预设的卷积神经网络模型并根据图像数据判断是否是真的“着火”，这个计算过程比规则匹配慢。因此，是先触发“公共广播报警”，如果判断是误本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种减少误报率的多应用联动方法，其特征在于，该方法应用于智慧城市系统的云端服务器中，所述云端服务器与物联网设备连接，所述物联网设备包括第一类设备和第二类设备，所述方法包括以下步骤：循环判断是否产生第一事件应用类消息，该第一事件应用类消息基于所述第一类设备的状态产生；在产生所述第一事件应用类消息时，判断是否存在与该第一事件应用类消息对应的规则被触发，若是，则执行：基于该规则产生对应的第一动作应用类消息，该第一动作应用类消息作用于所述第二类设备；调用与产生所述第一事件应用类消息的第一事件应用相关联的第二事件应用的状态信息，基于机器学习模型获得与所述状态信息相应的判断结果，产生第二动作应用类消息，判断所述第二动作应用类消息与第一动作应用类消息是否相同，若是，则忽略第二动作应用类消息，若否，则以第二动作应用类消息替代所述第一动作应用类消息，该第二动作应用类消息作用于所述第二类设备。2.根据权利要求1所述的减少误报率的多应用联动方法，其特征在于，该方法还包括：可视化产生的所述第一事件应用类消息、第一动作应用类消息或第二动作应用类消息。3.根据权利要求1所述的减少误报率的多应用...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘超，
申请(专利权)人：上海仪电集团有限公司中央研究院，
类型：发明
国别省市：