【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于环境自适应的智能拍门系统。
技术介绍
1、江河排水的拍门系统在城市排水工程中具有重要意义，在城市排水工程中拍门系统都是通过采集大量的历史环境数据，例如，水质、水位以及水流量等环境数据，根据历史环境数据进行预测，从而在预测结果满足要求时，系统自动打开排水装置，以将污水或雨水从低洼区域或地下输送到处理设施或天然水体中，帮助城市防止洪水和排涝，减少污水直接进入自然水体中的情况，从而减少水体污染。
2、考虑到数据预测需要大量的历史环境数据，且历史环境数据的周期越长，预测效果越准确，但历史数据的周期越长势必会大大增加拍门系统的存储负担，因此，需要对历史环境数据进行压缩处理。
3、目前，通常采用传统的霍夫曼编码算法对历史环境数据进行压缩，但历史数据通常为传感器数据，传感器数据存在不同程度的波动，导致数据冗余程度较小，而霍夫曼编码对冗余程度较小、呈现近似均匀分布的数据的压缩效果较差，从而使得有限的存储空间内数据的存储量有限，导致数据预测的效果较差，进而导致拍门系统的调控不准确。
4、因此，如何提高拍门系统中历史环境数据的压缩效果成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于环境自适应的智能拍门系统，以解决如何提高拍门图像的清晰度，以提高拍门系统对用户身份识别的准确性的问题。
2、本专利技术实施例提供一种基于环境自适应的智能拍门系统，所述智能拍门系统包括：
3、一种
4、数据采集模块，用于分别获取x类历史环境数据的数据序列，x>0；
5、数据分段模块，用于针对任一数据序列，利用初始分段长度阈值获取所述数据序列中的第一数据子序列，根据所述第一数据子序列中的相同数据值，获取每个数据值的数据值距离集合，根据所有数据值距离集合计算所述第一数据子序列的优选程度，根据所述优选程度对所述第一数据子序列进行更新，以获取所述数据序列中的分段数据序列，根据所述分段数据序列返回执行所述利用初始分段长度阈值获取所述数据序列中的第一数据子序列的步骤，直至将所述数据序列分段为m个分段数据序列，m>2；
6、数据更新模块，用于针对任一分段数据序列，根据所述分段数据序列中数据值之间的差异，分别计算每个数据值的数据可变范围，根据所述分段数据序列中每个数据值的频数，计算对应数据值的频率，将所有频率按照预设排列顺序进行排序，得到频率序列，根据所述分段数据序列中的数据值生成对应的幂律序列，利用所述幂律序列和所述分段数据序列中所有数据值的数据可变范围对所述频率序列进行调整，得到新频率序列；
7、数据压缩模块，用于获取所有数据序列对应的每个分段数据序列的新频率序列，基于所有的新频率序列，使用霍夫曼编码对每个所述分段数据序列进行压缩，得到压缩后的数据，利用所述压缩后的数据进行拍门系统的调控。
8、优选的，所述数据分段模块中根据所有数据值距离集合计算所述第一数据子序列的优选程度的方法，包括：
9、针对任一数据值距离集合，根据所述数据值距离集合中的所有距离的距离方差，将所述距离方差的相反数作为预设值的幂指数，得到对应的指数函数结果；
10、根据所有数据值距离集合的指数函数结果，计算指数函数结果的均值作为所述第一数据子序列的优选程度。
11、优选的，所述数据分段模块中根据所述优选程度对所述第一数据子序列进行更新，以获取所述数据序列中的分段数据序列的方法，包括：
12、检测所述优选程度是否大于或等于优选程度阈值，若检测到所述优选程度大于或等于优选程度阈值，则根据所述数据序列更新所述第一数据子序列，并返回执行所述计算所述第一数据子序列的优选程度的步骤，直至所述优选程度小于所述优选程度阈值，得到更新后的第一数据子序列；
13、获取所述更新后的第一数据子序列中的最后一个数据值作为目标数据值，根据所述目标数据值在所述数据序列中的位置，将所述目标数据值之前的所有数据值组成分段数据序列。
14、优选的，所述数据分段模块中根据所述数据序列更新所述第一数据子序列，并返回执行所述计算所述第一数据子序列的优选程度的步骤，直至所述优选程度小于所述优选程度阈值，得到更新后的第一数据子序列的方法，包括：
15、将所述数据序列中的第一数据子序列之后的第一个数据值添加至所述第一数据子序列，得到新的第一数据子序列；
16、根据所述新的第一数据子序列中的相同数据值，获取每个数据值的数据值距离集合，根据所有数据值距离集合计算所述新的第一数据子序列的优选程度；
17、若检测到所述优选程度大于或等于优选程度阈值，则将所述数据序列中的第一数据子序列之后的第二个数据值添加至所述新的第一数据子序列，重新得到新的第一数据子序列，依次类推，直至所述新的第一数据子序列对应的优选程度小于所述优选程度阈值，确认小于所述优选程度阈值对应的新的第一数据子序列为更新后的第一数据子序列。
18、优选的，所述数据分段模块中根据所述分段数据序列返回执行所述利用初始分段长度阈值获取所述数据序列中的第一数据子序列的步骤，直至将所述数据序列分段为m个分段数据序列的方法，包括：
19、将所述分段数据序列从所述数据序列中去除，并在去除后的数据序列中，利用所述初始分段长度阈值获取所述去除后的数据序列中的第一数据子序列，返回执行所述第一数据子序列的步骤，直至将所述数据序列分段为m个分段数据序列。
20、优选的，所述数据更新模块中根据所述分段数据序列中数据值之间的差异，分别计算每个数据值的数据可变范围的方法，包括：
21、针对所述分段数据序列中的任一数据值，对所述数据值与预设的异常数据阈值进行对比，得到对应的对比结果，基于所述对比结果，计算所述数据值的数据可变范围。
22、优选的，所述数据更新模块中基于所述对比结果，计算所述数据值的数据可变范围的方法，包括：
23、若所述对比结果为所述数据值小于所述异常数据阈值，则以所述数据值为窗口中心点构建预设尺寸的一维窗口，根据所述一维窗口中所有的数据值，计算数据值方差，以所述数据值方差的相反数为指数，常数e为底数，得到对应的指数函数值；
24、计算预设的正常数据值和所述异常数据阈值之间的第一差值绝对值，计算所述数据值与所述正常数据阈值之间的第二差值绝对值，以所述第二差值绝对值为分子，以所述第一差值绝对值为分母，得到对应的比值，获取预设的常数与所述比值之间的差值；
25、获取所述第一差值绝对值与预设权值之间的第一乘积，将所述第一乘积、所述差值和所述指数函数值之间的第二乘积作为所述参数值的可变值；
26、将所述数据值与所述可变值的差值作为所述数据可变范围的下限，将所述数据值与所述可变值的相加结果作为所述数据可变范围的上限。
27、优选的，所述数据更本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于环境自适应的智能拍门系统，其特征在于，所述智能拍门系统包括：
2.根据权利要求1所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据分段模块中根据所有数据值距离集合计算所述第一数据子序列的优选程度的方法，包括：
3.根据权利要求1所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据分段模块中根据所述优选程度对所述第一数据子序列进行更新，以获取所述数据序列中的分段数据序列的方法，包括：
4.根据权利要求3所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据分段模块中根据所述数据序列更新所述第一数据子序列，并返回执行所述计算所述第一数据子序列的优选程度的步骤，直至所述优选程度小于所述优选程度阈值，得到更新后的第一数据子序列的方法，包括：
5.根据权利要求1所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据分段模块中根据所述分段数据序列返回执行所述利用初始分段长度阈值获取所述数据序列中的第一数据子序列的步骤，直至将所述数据序列分段为M个分段数据序列的方法，包括：
6.根据权利要求1所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据更新模块中根据所述分段数据序列中数据值之
7.根据权利要求6所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据更新模块中基于所述对比结果，计算所述数据值的数据可变范围的方法，包括：
8.根据权利要求6所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据更新模块中基于所述对比结果，计算所述数据值的数据可变范围的方法，包括：
9.根据权利要求1所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据更新模块中利用所述幂律序列和所述分段数据序列中所有数据值的数据可变范围对所述频率序列进行调整，得到新频率序列的方法，包括：
10.根据权利要求9所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据更新模块中根据所述频率序列中的非舍弃频率对所述可变数据值集合中的可变数据值进行调整，得到调整后的可变数据值集合，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于环境自适应的智能拍门系统，其特征在于，所述智能拍门系统包括：
2.根据权利要求1所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据分段模块中根据所有数据值距离集合计算所述第一数据子序列的优选程度的方法，包括：
3.根据权利要求1所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据分段模块中根据所述优选程度对所述第一数据子序列进行更新，以获取所述数据序列中的分段数据序列的方法，包括：
4.根据权利要求3所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据分段模块中根据所述数据序列更新所述第一数据子序列，并返回执行所述计算所述第一数据子序列的优选程度的步骤，直至所述优选程度小于所述优选程度阈值，得到更新后的第一数据子序列的方法，包括：
5.根据权利要求1所述的智能拍门系统，其特征在于，所述数据分段模块中根据所述分段数据序列返回执行所述利用初始分段长度阈值获取所述数据序列中的第一数据子序列的步骤，直至将所述数据序列分段为m个分段...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨佩，刘章胜，
申请(专利权)人：广东图为信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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