一种智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统及方法，通过获取智慧园区航拍图像和多传感器采集的环境数据，将航拍图像和环境数据进行自适应加权融合并确定各传感器的权重以得到融合数据，获取融合数据的准确性、完整性、时效性、一致性、平衡性和相关性并构建融合数据对应的评估模型，根据评估模型对融合数据进行多源融合数据重建已完成多源数据动态监控和实时分析，量化分析多源数据融合场景下的数据质量，可供管理者直观地了解数据质量状况，同时能够大大的提高园区管理的整体化、智能化和高效化，为园区管理者极大节省人力成本和时间成本，提高智慧园区的管理效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统及方法


[0001]本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统及方法。

技术介绍

[0002]智慧园区是智慧城市在小区域范围内的实现形态，主要体系特征和发展特征对构件智慧城市具有重要的借鉴意义。建设智慧园区也是为园区打造智慧服务系统，包括建筑智能化以及智慧化信息服务。智慧园区采用最新的信息通信技术，其用互联网或移动互联网为信息传输载体，在数据采集和传输时采用物联网技术，同时利用云技术对信息集成和集中计算，具备多种信息迅速采集、快速传输和智能事务精确处理的能力。然而，相对于智慧园区，传统园区是人为进行管理，在管理过程中会出现一些管理疏漏，人工的管理无法对园区进行精细化管理。由于对智慧园区的多源数据源缺乏完善的数据评估过程，多源数据融合时会存在数据属性冲突、数据缺失和存储结构不一致等情况，造成数据间的关联关系较难发现，从而影响了智慧园区的动态监控和实时分析的准确性和效率。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种可以提高园区管理的整体化、智能化和高效化的智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统及方法，可以为园区管理者极大节省人力成本和时间成本，以解决上述存在的技术问题，具体采用以下技术方案来实现。
[0004]第一方面，本专利技术提供了一种智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统，包括：
[0005]数据采集模块，用于获取智慧园区航拍图像和多传感器采集的环境数据，其中，航拍图像采用旋翼无人机拍摄，环境数据包括温湿度、CO2浓度、甲醛浓度、TVOC浓度和PM2.5浓度；
[0006]数据融合模块，用于将航拍图像和环境数据进行自适应加权融合并确定各传感器的权重以得到融合数据；
[0007]数据质量评估模块，用于获取融合数据的准确性、完整性、时效性、一致性、平衡性和相关性并构建融合数据对应的评估模型；
[0008]数据分析模块，用于根据评估模型对融合数据进行多源融合数据重建已完成多源数据动态监控和实时分析。
[0009]作为上述技术方案的进一步优选，根据评估模型对融合数据进行多源融合数据重建已完成多源数据动态监控和实时分析，包括：
[0010]采用分批估计算法对同一个类型的检测量在不同空间位置所测的测量值分成多批次后，进行各批次融合处理，预设第一组数据：T
11
,T
12
...T
1m
，m∈N；第二组数据：T
21
,T
22
...T
2n
，n∈N，根据公式计算两组测量数据的算术平均值和相应的标准误差，其中，预设前一次所测的标准误差为σ
‑
，当前所测的标准误差为σ
+
，前一次的融合值为T
‑
，当前的融合值为T
+
，根据当前为第一次测量，此前无任何测量统计数据，σ
+
、σ
+
的值为零，将相应的数据
输入分批估计中进行计算，求出当前方差的表达式为σ
+
＝[(σ
‑
)
‑1+H
T
R
‑1H]‑1，其中，为系数矩阵，H
T
表示将系数矩阵转置，表示协方差，表示第一组数据的方差，表示第二组数据的方差，则导出数据融合值得到融合结果为T
+
＝[σ
+
+(σ
‑
)
‑1]T
‑
+[σ
+
+H
T
R
‑1]T，将R、H、σ
‑
、σ
+
、T
‑
和输入至融合结果中得到最终融合结果表示为其中表示前一组的算数平均值，表示第二组的算术平均值。
[0011]作为上述技术方案的进一步优选，获取融合数据的准确性、完整性、时效性、一致性、平衡性和相关性并构建融合数据对应的评估模型，包括：
[0012]准确性评估模型的准确性维度下含有数据准确性和来源权威性两个评价指标，对具体评价指标进行建模，得到准确性评估模型，数据的准确性反应数据是否真实、准确地描述应用场景，预设第i个数据的第j个数据为D
ij
，第i个数据源共有N
i
个数据，重要属性集合attr(D
i
)＝{A1,A2...A
l
}在该场景下的参考值标准为M＝{M1,M2...M
l
}，则有映射函数为}，则有映射函数为其中表示准确性判断函数，若D
ij
在属性A
k
上的取值满足参考值标准M
k
，则为1，反之为0，故当数据D
ij
在属性集合attr(D
i
)上的取值均正确时，表明该数据真实有效，μ(*)取值为1；
[0013]数据准确性度量模型为：其中，DAcc的取值范围表示[0,,1]，当DAcc取值为0时，表示第i个数据源的数据皆不准确；当DAcc取值为1时，则表示该数据源的数据都十分准确；
[0014]评价指标的选用具有灵活性，准确性评估模型为其中Eval
acc
表示选取的准确性的准确性评价指标的下标集合，k表示为Eval
acc
集合中的元素个数。
[0015]作为上述技术方案的进一步优选，获取融合数据的完整性构建融合数据对应的评估模型，包括：
[0016]完整性评估以数据非空性、数据规范性两个评价指标为依据，度量数据的完整性得分，多源数据融合时，若某些融合所需的属性值缺失，将使得该条数据不具备融合功能，直接降低数据的可用性，预设第i个数据源的第j个数据为D
ij
，其在l个重要属性上的缺纸结合为attrVal
ij
，则有映射函数，故数据非空性度量模
型的表达式为其中Y(D
ij
)表示判断第i个数据源的第j个数据是否非空的映射函数，DComp的取值范围为[0,1]，当DComp取值为0时，表示第i个来源所有数据的重要属性取值均为空，当DComp取值为1时，表示所有数据的重要属性取值都非空；
[0017]数据规范性用来评估数据中各属性值描述是否规范，其规范程度对多源数据间彼此可识别度有着较大影响，预设第i个数据源的第j个数据为D
ij
，其在l个重要属性上的取值集合为attrVal
ij
，则有映射函数的表达式为故数据规范性度量模型的表达式为度量模型的表达式为其中Z(D
ij
)表示判断第i个数据源的第j个数据是否规范的映射函数，DStd的取值范围为[0,1]，若DStd取值为0，则表示第i个来源所有数据的重要属性取值都规范，完整性评估模型的表达式为其中Eval
comp
表示确定的完整性评价指标的下标集合，k表示Eval<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取智慧园区航拍图像和多传感器采集的环境数据，其中，航拍图像采用旋翼无人机拍摄，环境数据包括温湿度、CO2浓度、甲醛浓度、TVOC浓度和PM2.5浓度；数据融合模块，用于将航拍图像和环境数据进行自适应加权融合并确定各传感器的权重以得到融合数据；数据质量评估模块，用于获取融合数据的准确性、完整性、时效性、一致性、平衡性和相关性并构建融合数据对应的评估模型；数据分析模块，用于根据评估模型对融合数据进行多源融合数据重建已完成多源数据动态监控和实时分析。2.根据权利要求1所述的智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统，其特征在于，根据评估模型对融合数据进行多源融合数据重建已完成多源数据动态监控和实时分析，包括：采用分批估计算法对同一个类型的检测量在不同空间位置所测的测量值分成多批次后，进行各批次融合处理，预设第一组数据：T
11
,T
12
...T
1m
，m∈N；第二组数据：T
21
,T
22
...T
2n
，n∈N，根据公式计算两组测量数据的算术平均值和相应的标准误差，其中，预设前一次所测的标准误差为σ
‑
，当前所测的标准误差为σ
+
，前一次的融合值为T
‑
，当前的融合值为T
+
，根据当前为第一次测量，此前无任何测量统计数据，σ
+
、σ
+
的值为零，将相应的数据输入分批估计中进行计算，求出当前方差的表达式为σ
+
＝[(σ
‑
)
‑1+H
T
R
‑1H]
‑1，其中，为系数矩阵，H
T
表示将系数矩阵转置，表示协方差，表示第一组数据的方差，表示第二组数据的方差，则导出数据融合值得到融合结果为T
+
＝[σ
+
+(σ
‑
)
‑1]T
‑
+[σ
+
+H
T
R
‑1]T，将R、H、σ
‑
、σ
+
、T
‑
和输入至融合结果中得到最终融合结果表示为其中表示前一组的算数平均值，表示第二组的算术平均值。3.根据权利要求1所述的智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统，其特征在于，获取融合数据的准确性、完整性、时效性、一致性、平衡性和相关性并构建融合数据对应的评估模型，包括：准确性评估模型的准确性维度下含有数据准确性和来源权威性两个评价指标，对具体评价指标进行建模，得到准确性评估模型，数据的准确性反应数据是否真实、准确地描述应用场景，预设第i个数据的第j个数据为D
ij
，第i个数据源共有N
i
个数据，重要属性集合attr(D
i
)＝{A1,A2...A
l
}在该场景下的参考值标准为M＝{M1,M2...M
l
}，则有映射函数为
其中表示准确性判断函数，若D
ij
在属性A
k
上的取值满足参考值标准M
k
，则为1，反之为0，故当数据D
ij
在属性集合attr(D
i
)上的取值均正确时，表明该数据真实有效，μ(*)取值为1；数据准确性度量模型为：其中，DAcc的取值范围表示[0,,1]，当DAcc取值为0时，表示第i个数据源的数据皆不准确；当DAcc取值为1时，则表示该数据源的数据都十分准确；评价指标的选用具有灵活性，准确性评估模型为其中Eval
acc
表示选取的准确性的准确性评价指标的下标集合，k表示为Eval
acc
集合中的元素个数。4.根据权利要求3所述的智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统，其特征在于，获取融合数据的完整性构建融合数据对应的评估模型，包括：完整性评估以数据非空性、数据规范性两个评价指标为依据，度量数据的完整性得分，多源数据融合时，若某些融合所需的属性值缺失，将使得该条数据不具备融合功能，直接降低数据的可用性，预设第i个数据源的第j个数据为D
ij
，其在l个重要属性上的缺纸结合为attrVal
ij
，则有映射函数，故数据非空性度量模型的表达式为其中Y(D
ij
)表示判断第i个数据源的第j个数据是否非空的映射函数，DComp的取值范围为[0,1]，当DComp取值为0时，表示第i个来源所有数据的重要属性取值均为空，当DComp取值为1时，表示所有数据的重要属性取值都非空；数据规范性用来评估数据中各属性值描述是否规范，其规范程度对多源数据间彼此可识别度有着较大影响，预设第i个数据源的第j个数据为D
ij
，其在l个重要属性上的取值集合为attrVal
ij
，则有映射函数的表达式为故数据规范性度量模型的表达式为模型的表达式为其中Z(D
ij
)表示判断第i个数据源的第j个数据是否规范的映射函数，DStd的取值范围为[0,1]，若DStd取值为0，则表示第i个来源所有数据的重要属性取值都规范，完整性评估模型的表达式为其中Eval
comp
表示确定的完整性评价指标的下标集合，k表示Eval
comp
集合中的元素个数。5.根据权利要求3所述的智慧园区多源数据动态监控和实时分析系统，其特征在于，时效性评估是反应数据更新的及时性，计算数据产生时间与当前的时间差，以当前时间作为基准时间并设为r，则有数据及时性模型的表达式为其中t
i
表示第i个数据的记录时间，DTime的取值范围为(0,1)，时效性维度下包含数据及时性评价指标的时效性评估模型的表达式为Timel＝DTime(*)。6.根据权利要求3所述的智慧园区多源数据动态监控和实时分析系...

【专利技术属性】
技术研发人员：张贱娣，黄冬枚，姚斌，
申请(专利权)人：深圳市中壬速客信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：