一种设备使用率计算方法、设备及存储介质技术

本公开提一种设备使用率计算方法、设备及存储介质，方法包括：获取辅助终端实时发送的设备功率数据并对所述设备功率数据进行预处理，所述设备功率数据由所述辅助终端从设备处采集所得；利用多种算法对预处理后的设备功率数据进行融合分析以确定所述设备在特定时间段的使用次数；基于所述设备在特定时间段的使用次数计算所述设备在特定时间段的设备使用率。本公开提供的方法较为简单、所需时间较少、效率较高且成本较低。同时计算准确度和精度均较高。较高。较高。

【技术实现步骤摘要】
一种设备使用率计算方法、设备及存储介质


[0001]本公开涉及通信域，尤其涉及一种设备使用率计算方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在智能设备的使用过程中，通常需要计算设备使用率，以便基于设备使用率来对资源进行均衡分配。
[0003]相关技术中，计算设备使用率的方法主要为：基于神经网络计算设备使用率，或者，人工计算设备使用率。
[0004]但是，相关技术中，神经网络计算设备使用率的方法对于计算性能要求比较高，同时神经网络需要经过训练，其训练时长较长，效率较低，且成本较高。以及，人工计算设备使用率的方法的误差较大、人力成本较高。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种设备使用率计算方法、设备及存储介质，以至少解决相关技术中的设备使用率的效率较低、成本较高、误差较大的技术问题。
[0006]本公开第一方面实施例提出一种设备使用率计算方法，包括：
[0007]获取辅助终端实时发送的设备功率数据并对所述设备功率数据进行预处理，所述设备功率数据由所述辅助终端从设备处采集所得；
[0008]利用多种算法对预处理后的设备功率数据进行融合分析以确定所述设备在特定时间段的使用次数；
[0009]基于所述设备在特定时间段的使用次数计算所述设备在特定时间段的设备使用率。
[0010]本公开第二方面实施例提出一种设备使用率计算方法，所述方法包括：
[0011]获取辅助终端实时发送的设备功率数据并对所述设备功率数据进行预处理，所述设备功率数据由所述辅助终端从设备处采集所得；
[0012]利用多种算法对预处理后的设备功率数据进行融合分析以确定所述设备在特定时间段的使用次数；
[0013]基于所述设备在特定时间段的使用次数计算所述设备在特定时间段的设备使用率；
[0014]获取设备使用需求，并基于所述设备使用需求以及不同类型设备的设备使用率来对设备资源进行分配。
[0015]本公开第三方面实施例提出一种设备使用率计算装置，所述装置包括：
[0016]获取模块，用于获取辅助终端实时发送的设备功率数据并对所述设备功率数据进行预处理，所述设备功率数据由所述辅助终端从设备处采集所得；
[0017]确定模块，用于利用多种算法对预处理后的设备功率数据进行融合分析以确定所述设备在特定时间段的使用次数；
[0018]计算模块，用于基于所述设备在特定时间段的使用次数计算所述设备在特定时间段的设备使用率。
[0019]本公开第四方面实施例提出一种设备使用率计算装置，所述装置包括：
[0020]获取模块，用于获取辅助终端实时发送的设备功率数据并对所述设备功率数据进行预处理，所述设备功率数据由所述辅助终端从设备处采集所得；
[0021]确定模块，用于利用多种算法对预处理后的设备功率数据进行融合分析以确定所述设备在特定时间段的使用次数；
[0022]计算模块，用于基于所述设备在特定时间段的使用次数计算所述设备在特定时间段的设备使用率；
[0023]分配模块，用于获取设备使用需求，并基于所述设备使用需求以及不同类型设备的设备使用率来对设备资源进行分配。
[0024]根据本公开的第五方面，提供了一种计算机存储介质，当所述计算机可执行指令被处理器执行后，能够如第一方面或第二方面所述的设备使用率计算方法。
[0025]本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
[0026]综上所述，本公开提供的设备使用率计算方法、设备及存储介质之中，会先获取辅助终端实时发送的设备功率数据并对该设备功率数据进行预处理，其中，该设备功率数据是由辅助终端从设备处采集所得；之后，会利用多种算法对预处理后的设备功率数据进行融合分析以确定设备在特定时间段的使用次数；并基于该设备在特定时间段的使用次数计算该设备在特定时间段的设备使用率。由此可知，本公开是基于设备功率数据来计算设备使用率的，则计算方法较为简单、所需时间较少、效率较高且成本较低。此外，本申请中是通过多种算法融合分析设备功率数据以确定设备使用率的，则其计算准确度和精度均较高，从而可以基于设备使用率对设备资源进行更均衡的分配。
[0027]本公开附加的方面以及优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
[0028]本公开上述的和/或附加的方面以及优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0029]图1为根据本公开一个实施例提供的设备使用率计算方法的流程示意图；
[0030]图2为根据本公开一个实施例提供的设备使用率计算方法的流程示意图；
[0031]图3为根据本公开一个实施例提供的设备使用率计算装置的结构示意图；
[0032]图4为根据本公开一个实施例提供的设备使用率计算装置的结构示意图。
具体实施方式
[0033]下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。
[0034]下面参考附图描述本公开实施例的设备使用率计算方法及设备。
[0035]实施例一
[0036]图1为根据本公开一个实施例提供的设备使用率计算方法的流程示意图，应用于后端云服务，如图1所示，该设备使用率计算方法包括以下步骤：
[0037]步骤101、获取辅助终端实时发送的设备功率数据并对设备功率数据进行预处理。
[0038]其中，在本公开实施例中，辅助终端主要用于从不同设备处采集各个设备的设备功率数据，并将各个设备对应的设备功率数据发送至后端云服务。需要说明的是，当辅助终端向后端云服务发送多个设备的设备功率数据时，辅助终端还会向后端云服务发送各个设备功率数据对应的设备标识，以区分出不同设备对应的设备功率数据。以及，在本公开的实施例中，该后端云服务具体可以通过有线或无线(WIFI)的方式接收辅助终端发送的设备功率数据。
[0039]进一步地，在本公开的实施例中，后端云服务获取到辅助终端设备发送的设备功率数据后，可以对该设备功率数据进行预处理。该预处理可以包括对设备功率数据进行异常值判断以剔除异常数据筛选出有效的数据，之后采用统计分析方法对该有效的数据进行数据特征提取。其中，该异常数据具体可以为错误数据(如明显超出正常功率的数据)和冗余数据(如重复数据)。
[0040]步骤102、利用多种算法对预处理后的设备功率数据进行融合分析以确定设备在特定时间段的使用次数。
[0041]其中，在本公开的实施例之中，上述的确定设备在特定时间段的使用次数的方法具体可以包括：
[0042]步骤a、统计设备在特定时间段内的设备功率数据。
[0043]示例的，假设需要计算设备在前一天的使用次数，此时，可以将设备在前一天的0:0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备使用率计算方法，其特征在于，应用于后端云服务，所述方法包括：获取辅助终端实时发送的设备功率数据并对所述设备功率数据进行预处理，所述设备功率数据由所述辅助终端从设备处采集所得；利用多种算法对预处理后的设备功率数据进行融合分析以确定所述设备在特定时间段的使用次数；基于所述设备在特定时间段的使用次数计算所述设备在特定时间段的设备使用率。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：对所述设备功率数据进行异常值判断以剔除异常数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用多种算法对预处理后的设备功率数据进行融合分析以确定所述设备在特定时间段的使用次数，包括：统计所述设备在所述特定时间段内的设备功率数据；将所述特定时间段依次划分为n个子时间段，n为正整数，其中，所述特定时间段的前n
‑
1个子时间段的时长一致，均为第一预定时长T1，所述特定时间段的第n个子时间段的时长小于等于所述第一预定时长T1；基于多种算法对各个子时间段的设备功率数据进行融合分析以确定各个子时间段内所述设备是否被使用；确定所述设备在特定时间段的使用次数为：所述特定时间段对应的所有子时间段中被确定为所述设备被使用的子时间段的个数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于多种算法对各个子时间段的设备功率数据进行融合分析以确定各个子时间段内所述设备是否被使用，包括：将所述子时间段划分为m个单元时间段，m为正整数，其中，所述单元时间段的前m
‑
1个单元时间段的时长一致，均为第二预定时长T2，所述单元时间段的第m个单元时间段的时长小于等于所述第二预定时长T2；其中，T2≤T1；利用阈值判断法、算术平均法、均方差法、匹配法融合分析所述子时间段内的各个单元时间段的设备功率数据，以确定所述设备在各个单元时间段是否被使用；若确定出所述设备在所述子时间段的至少一个单元时间段被使用，确定所述子时间段内所述设备被使用，否则，确定所述子时间段内所述设备未被使用。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述阈值判断法为：若一单元时间段内所述设备功率数据满足所述设备的工作功率阈值，确定所述设备在所述单元时间段被使用，若一单元时间段内所述设备功率数据未满足所述设备的工作功率阈值，确定所述设备在所述单元时间段未被使用；所述算数平均法为：若一单元时间段内所述设备功率数据的平均值满足所述设备的工作功率平均值，确定所述设备在所述单元时间段被使用，若一单元时间段内所述设备功率数据的平均值未满足所述设备的工作功率平均值，确定所述设备在所述单元时间段未被使用；所述均方差法为：若一单元时间段内所述设备功率数据的均差值满足所述设备的工作功率均差值，确定所述设备在所述单元时间段被使用，若一单元时间段内所述设备功率数据的均差值未满足所述设备的工作功率均差值，确定所述设备在所述单元时间段未被使用；
所述匹配法为：若一单元时间段内所述设备功率数据的变化曲线与所述设备的工作功率变化曲线匹配程度满足预...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋清伟，李星平，陈祥，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：