一种状态监测方法和系统技术方案

本申请提供一种状态监测方法和系统，所述监测方法包括：根据基站接收到所述信号发射装置发射的无线电信号，获取原始特征参数，其中所述原始特征参数包括信号强度、定位坐标或相位角的一种或任意组合；根据每个监测体的原始特征参数，得到每个监测体的状态特征；本发明专利技术通过在监测体上设置只发射无线电信号的信号发射装置，基于信号发射装置发射的无线电信号到达基站的信号强度变化、相位角变化以及坐标位置的变化来实现监测体的状态监测，极大地降低了状态监测的硬件复杂度，进而降低了功耗和成本，给状态监测的管理和推广带来了便利。给状态监测的管理和推广带来了便利。给状态监测的管理和推广带来了便利。

【技术实现步骤摘要】
一种状态监测方法和系统


[0001]本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种状态监测方法和系统。

技术介绍

[0002]状态监测技术被广泛应用于设备的运行状态监测、生物的活体状态判断、生物的运动量统计、生物的生理和心理行为分析等；目前通常采用传感器技术对监测体进行状态的直接监测，这样会带来功耗高且成本也高的问题，不利于状态监测的管理和推广。
[0003]可见，现有技术中的状态监测方法存在功耗高和成本高的问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种状态监测方法和系统，解决了现有技术中状态监测方法存在功耗高和成本高的问题，通过在监测体上设置只发射无线电信号的信号发射装置即可实现状态监测，极大地降低了状态监测的硬件复杂度、功耗和成本，给状态监测的管理和推广带来了便利。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种状态监测方法，应用于状态监测系统，所述状态监测系统包括基站，以及设置在监测体上的信号发射装置，所述监测方法包括：根据基站接收到所述信号发射装置发射的无线电信号，获取原始特征参数，其中所述原始特征参数包括信号强度、定位坐标或相位角的一种或任意组合；根据每个监测体的原始特征参数，得到每个监测体的状态特征。
[0006]可选地，根据每个监测体的原始特征参数，得到每个监测体的状态特征，包括：对预设时间段内每个监测体的所有原始特征参数进行数据分割，得到每个数据段的统计概率；对每个监测体的所有数据段的统计概率进行统计分析，得到每个监测体的统计特征参数；根据所述每个监测体的统计特征参数，得到每个监测体的状态特征。
[0007]可选地，当所述原始特征参数为信号强度时，对预设时间段内每个监测体的所有原始特征参数进行数据分割，得到每个数据段的统计概率，包括：按照预设间隔对信号强度值进行分段，得到多个分段区间；根据预设时间段内每个监测体的每个原始特征参数所属的分段区间，统计出每个分段区间的统计概率。
[0008]可选地，当所述原始特征参数为定位坐标时，对预设时间段内每个监测体的所有原始特征参数进行数据分割，得到每个数据段的统计概率，包括：以所述基站为原点建立第一坐标系；根据网格法对所述第一坐标系进行区域分块，得到多个区域区间；根据预设时间段内每个监测体的每个原始特征参数所属的区域区间，统计出每个区域区间的统计概率。
[0009]可选地，当所述原始特征参数为信号强度和相位角的组合时，对预设时间段内每个监测体的所有原始特征参数进行数据分割，得到每个数据段的统计概率，包括：以所述基站为原点、信号强度为横坐标、相位角为纵坐标建立第二坐标系；根据网格法对所述第二坐标系进行区域分块，得到多个区域区间；根据预设时间段内每个监测体的每个原始特征参数所属的区域区间，统计出每个区域区间的统计概率。
[0010]可选地，对每个监测体的所有数据段的统计概率进行统计分析，得到每个监测体的统计特征参数，包括：根据每个监测体的所有数据段的统计概率，计算出每个监测体的信息熵；其中，所述每个监测体的统计特征参数包括所述每个监测体的信息熵。
[0011]可选地，所述每个监测体的信息熵公式表达为：
[0012][0013]其中，H表示信息熵，p
i
表示每个数据段的统计概率，
[0014]可选地，根据所述每个监测体的统计特征参数，得到每个监测体的状态特征，还包括：将每个监测体的统计特征参数与阈值区间进行比较，当所述统计特征参数在所述阈值区间内时，所述监测体的状态特征为正常状态；当所述统计特征参数在所述阈值区间外时，所述监测体的状态特征为非正常状态。
[0015]可选地，所述方法还包括：根据每个监测体的信号强度和相位角得到第一信息熵；根据每个监测体的定位坐标得到第二信息熵；将所述第一信息熵和所述第二信息熵进行联合阈值判断，得到每个监测体的状态特征。
[0016]可选地，所述根据每个监测体的原始特征参数，得到每个监测体的状态特征，还包括：以基站为原点、原始特征参数中的信号强度为半径、原始特征参数中的相位角为极角，将预设时间段内的原始特征参数生成运动轨迹图；对所述运动轨迹图进行图像识别，得到每个监测体的状态特征。
[0017]可选地，所述根据每个监测体的原始特征参数，得到每个监测体的状态特征，包括：根据原始特征参数中的信号强度或定位坐标，计算出监测体与基站的距离；根据预设时间段内每个监测体与基站的距离变化量，得到每个监测体在预设时间段内的活动量；根据每个监测体的活动量，得到每个监测体的状态特征。
[0018]可选地，根据原始特征参数中的信号强度或定位坐标，计算出监测体与基站的距离，包括：按照滑动时间窗，对所述原始特征参数进行纠错和降噪处理后，再根据原始特征参数中的信号强度或定位坐标计算出监测体与基站的距离。
[0019]第二方面，本专利技术提供一种状态监测系统，所述监测系统包括：信号发射装置，设置在监测体上，用于发射无线电信号；基站，用于根据基站接收到所述信号发射装置发射的无线电信号，获取原始特征参数，其中所述原始特征参数包括信号强度、定位坐标或相位角的一种或任意组合；还用于根据每个监测体的原始特征参数，得到每个监测体的状态特征。
[0020]可选地，所述信号发射装置包括：无线模块，用于发射无线电信号；电源模块，与所述无线模型相连，用于为所述无线模块提供电能。
[0021]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0022]本专利技术通过在监测体上设置只发射无线电信号的信号发射装置，基于信号发射装置发射的无线电信号到达基站的信号强度变化、相位角变化以及坐标位置的变化来实现监测体的状态监测，极大地降低了状态监测的硬件复杂度，进而降低了功耗和成本，给状态监测的管理和推广带来了便利。
附图说明
[0023]图1所示为本申请实施例提供的一种状态监测方法的流程示意图；
[0024]图2所示为本申请实施例提供的一种状态监测系统的结构示意图；
[0025]图3所示为本申请实施例提供的图1中步骤S102的第一种具体流程示意图；
[0026]图4所示为本申请实施例提供的一种基于分段法的数据分割示意图；
[0027]图5所示为本申请实施例提供的第一种基于网格法的数据分割示意图；
[0028]图6所示为本申请实施例提供的第二种基于网格法的数据分割示意图；
[0029]图7所示为本申请实施例提供的图1中步骤S102的第二种具体流程示意图；
[0030]图8所示为本申请实施例提供的一种运动轨迹图示意图；
[0031]图9所示为本申请实施例提供的图1中步骤S102的第三种具体流程示意图；
[0032]图10所示为本申请实施例提供的另一种运动轨迹图示意图；
[0033]图11所示为本申请实施例提供的一种深度学习模型的训练示意图；
[0034]图12所示为本申请实施例提供的一种深度学习模型的识别示意图；
[0035]图13所示为本申请实施例提供的一种正常活动的牛的牛耳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种状态监测方法，其特征在于，应用于状态监测系统，所述状态监测系统包括基站，以及设置在监测体上的信号发射装置，所述监测方法包括：根据基站接收到所述信号发射装置发射的无线电信号，获取原始特征参数，其中所述原始特征参数包括信号强度、定位坐标或相位角的一种或任意组合；根据每个监测体的原始特征参数，得到每个监测体的状态特征。2.根据权利要求1所述的状态监测方法，其特征在于，根据每个监测体的原始特征参数，得到每个监测体的状态特征，包括：对预设时间段内每个监测体的所有原始特征参数进行数据分割，得到每个数据段的统计概率；对每个监测体的所有数据段的统计概率进行统计分析，得到每个监测体的统计特征参数；根据所述每个监测体的统计特征参数，得到每个监测体的状态特征。3.根据权利要求2所述的状态监测方法，其特征在于，当所述原始特征参数为信号强度时，对预设时间段内每个监测体的所有原始特征参数进行数据分割，得到每个数据段的统计概率，包括：按照预设间隔对信号强度值进行分段，得到多个分段区间；根据预设时间段内每个监测体的每个原始特征参数所属的分段区间，统计出每个分段区间的统计概率。4.根据权利要求2所述的状态监测方法，其特征在于，当所述原始特征参数为定位坐标时，对预设时间段内每个监测体的所有原始特征参数进行数据分割，得到每个数据段的统计概率，包括：以所述基站为原点建立第一坐标系；根据网格法对所述第一坐标系进行区域分块，得到多个区域区间；根据预设时间段内每个监测体的每个原始特征参数所属的区域区间，统计出每个区域区间的统计概率。5.根据权利要求2所述的状态监测方法，其特征在于，当所述原始特征参数为信号强度和相位角的组合时，对预设时间段内每个监测体的所有原始特征参数进行数据分割，得到每个数据段的统计概率，包括：以所述基站为原点、信号强度为横坐标、相位角为纵坐标建立第二坐标系；根据网格法对所述第二坐标系进行区域分块，得到多个区域区间；根据预设时间段内每个监测体的每个原始特征参数所属的区域区间，统计出每个区域区间的统计概率。6.根据权利要求3
‑
5任一项所述的状态监测方法，其特征在于，对每个监测体的所有数据段的统计概率进行统计分析，得到每个监测体的统计特征参数，包括：根据每个监测体的所有数据段的统计概率，计算出每个监测体的信息熵；其中，所述每个监测体的统计特征参数包括所述每个监测体的信息熵。7.根据权利要求6所述的状态监测方...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱方方，苏红宏，邓思萌，
申请(专利权)人：嘉兴温芯智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：