【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及门禁设备管理，特别涉及一种基于物联网的门禁设备智能管理方法及系统。
技术介绍
1、随着社会的发展，门禁设备在各种场所得到广泛应用，如小区、企业、学校等。然而，传统门禁设备管理存在一些问题，包括对设备工作状态的监测和维护管理的不足，以及对设备故障的预测能力较弱。通常，门禁设备的维护周期常常过于固定，难以根据实际工作情况和设备健康状况进行科学合理的调整。
2、目前的门禁设备管理方法往往仅基于传统的时间调度和维护计划，无法实现对设备工作数据的深入分析。因此，需要一种能够充分利用物联网技术、数据分析和智能算法的门禁设备管理方法，以提高管理的智能性和实时性，降低设备故障风险。
3、本专利技术通过物联网技术划分小区子区域，利用lof算法处理工作数据的异常值，以及通过灰色关联分析方法挖掘历史数据关联性，实现了门禁设备管理的智能化。本专利技术通过综合分析设备数据，预测故障率，调整维护周期，有效降低了设备维护成本，提高了门禁系统的稳定性和可靠性。因此，本专利技术在智能门禁管理领域有着显著的创新性和实用价值。
技术实现思路
1、为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种基于物联网的门禁设备智能管理方法及系统。
2、本专利技术第一方面提供了一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，包括：
3、将目标小区划分为n个子区域，获取每个子区域的门禁设备数据传输距离信息，基于物联网技术构建目标小区的门禁设备管理系统；
4、基于所述门禁设
5、获取历史门禁设备的使用情况数据和工作状况数据，根据灰色关联分析方法分析门禁设备的使用情况与工作状况的关联度，得到关联数据；
6、根据所述关联数据和异常值处理后的工作数据对门禁设备的故障发生概率进行预测，得到预测故障率数据；
7、根据所述预测故障率数据对每个子区域的门禁设备确定维护周期，得到门禁设备维护管理方案。
8、本方案中，所述将目标小区划分为n个子区域，获取每个子区域的门禁设备数据传输距离信息，基于物联网技术构建目标小区的门禁设备管理系统，具体为：
9、s1，获取目标小区平面图，根据所述平面图将目标小区划分为n个子区域，获取门禁设备的数据无线传输距离信息、每个子区域的门禁设备安装位置信息，所述数据无线传输距离信息包括传输距离、通讯强度；
10、s2，引入模拟退火算法，预设模拟退化算法的初始温度、冷却速度和迭代次数，基于所述初始温度、冷却速度和迭代次数随机生成每个子区域的数据中转服务器的位置，得到模拟退火算法的初始解；
11、s3，计算每个子区域的门禁设备到达所对应的初始解的欧几里得距离，根据门禁设备的传输距离和通讯强度确定门禁设备的通讯范围；
12、s4，根据所述欧几里得距离、门禁设备的通讯强度构建目标函数，根据初始温度和冷却速度生成模拟退火算法的新解；
13、s5，根据metropolis准则，计算接受新解的概率，若概率大于预设值，将模拟退火算法的初始解替换为新解，并计算新解的目标函数，若概率小于预设值，舍弃新解；
14、s6，循环执行s4至s5，当循环次数达到预设模拟退火算法的迭代次数，停止循环，得到模拟退火算法最终解，所述最终解即为数据中转服务器的位置；
15、s7，根据模拟退火算法对每个子区域的数据中转服务器的位置进行分析，确定目标小区的数据终端服务器设定位置，根据每个子区域的数据中转服务器的位置和数据终端服务器设定位置，并基于物联网技术构建目标小区的门禁设备管理系统。
16、本方案中，所述基于所述门禁设备管理系统获取门禁设备工作数据，基于lof算法对所述工作数据进行离群分析，以对所述工作数据的异常值进行处理，具体为：
17、基于所述门禁设备管理系统获取每个子区域的门禁设备工作数据，所述门禁设备工作数据包括每个门禁设备的用户访问记录、门禁设备状态信息；
18、引入lof算法，预设lof算法的参数，所述参数包括邻居数k、距离度量方式，基于lof算法计算门禁设备工作数据中每个数据点的局部离群因子；
19、预设离群阈值，将所诉每个数据点的局部离群因子与预设离群阈值进行对比，将局部离群因子大于预设离群阈值的数据点标记为异常值；
20、对所述异常值进行数据均值替换操作，得到数据异常值处理后的每个子区域的门禁设备工作数据。
21、本方案中，所述获取历史门禁设备的使用情况数据和工作状况数据，根据灰色关联分析方法分析门禁设备的使用情况与工作状况的关联度，得到关联数据，具体为：
22、获取历史门禁设备的使用情况数据和工作状况数据，所述使用情况数据包括门禁开关频率，所述工作状况数据包括门禁正常工作状况和故障状况；
23、将所述使用情况数据和工作状况数据转化为时间序列数据，基于时间序列将使用情况数据和工作情况数据进行对齐操作，并基于z-score方法对使用情况数据和工作状况数据进行标准化处理，得到使用情况序列数据和工作状况序列数据；
24、根据灰色关联分析方法计算使用情况序列数据和工作状况序列数据的关联系数，将所述关联系数按时间序列进行整理，得到关联系数矩阵；
25、根据关联系数矩阵确定门禁设备的使用情况与工作状况的关联度等级，得到门禁设备的使用情况与工作状况的关联数据，所述关联数据包括关联系数矩阵、关联度等级。
26、本方案中，所述根据所述关联数据和异常值处理后的工作数据对门禁设备的故障发生概率进行预测，得到预测故障率数据，具体为：
27、基于lstm构建门禁设备的故障发生概率预测模型，将所述使用情况序列数据和工作状况序列数据划分为训练集和测试集；
28、选择均方误差作为所述模型的损失函数，并选择adam优化算法作为所述模型的优化器，将所述损失损失函数与优化器配置到模型中对模型进行编译操作；
29、将训练集导入故障发生概率预测模型中进行训练，将关联数据作为预测模型的概率预测基础，并通过反向传播和梯度下降更新模型参数，以减小损失函数，得到训练后的故障发生概率预测模型；
30、将测试集导入训练后的故障发生概率模型中，评估模型的预测能力，根据所述预测能力调整模型参数；
31、根据异常值处理后的工作数据统计每个子区域的门禁设备的当前使用情况数据，将当前使用情况数据导入故障发生概率预测模型中，预测每个子区域的门禁设备的故障发生概率，得到预测故障率数据。
32、本方案中，所述根据所述预测故障率数据对每个子区域的门禁设备确定维护周期，得到门禁设备维护管理方案，具体为：
33、根据目标小区每个子区域的门禁设备的预测故障率数据确定每个子区域门禁设备的维护级别；
34、根据所述维护级别确定每个子区域的门禁设备的维护优先本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，所述将目标小区划分为N个子区域，获取每个子区域的门禁设备数据传输距离信息，基于物联网技术构建目标小区的门禁设备管理系统，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，所述基于所述门禁设备管理系统获取门禁设备工作数据，基于LOF算法对所述工作数据进行离群分析，以对所述工作数据的异常值进行处理，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，所述获取历史门禁设备的使用情况数据和工作状况数据，根据灰色关联分析方法分析门禁设备的使用情况与工作状况的关联度，得到关联数据，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，所述根据所述关联数据和异常值处理后的工作数据对门禁设备的故障发生概率进行预测，得到预测故障率数据，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理方
7.一种基于物联网的门禁设备智能管理系统，其特征在于，所述基于物联网的门禁设备智能管理系统包括储存器以及处理器，所述储存器包括基于物联网的门禁设备智能管理方法程序，所述基于物联网的门禁设备智能管理方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理系统，其特征在于，所述获取历史门禁设备的使用情况数据和工作状况数据，根据灰色关联分析方法分析门禁设备的使用情况与工作状况的关联度，得到关联数据，具体为：
9.根据权利要求7所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理系统，其特征在于，所述根据所述关联数据和异常值处理后的工作数据对门禁设备的故障发生概率进行预测，得到预测故障率数据，具体为：
10.根据权利要求7所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理系统，其特征在于，所述根据所述预测故障率数据对每个子区域的门禁设备确定维护周期，得到门禁设备维护管理方案，具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，所述将目标小区划分为n个子区域，获取每个子区域的门禁设备数据传输距离信息，基于物联网技术构建目标小区的门禁设备管理系统，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，所述基于所述门禁设备管理系统获取门禁设备工作数据，基于lof算法对所述工作数据进行离群分析，以对所述工作数据的异常值进行处理，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，所述获取历史门禁设备的使用情况数据和工作状况数据，根据灰色关联分析方法分析门禁设备的使用情况与工作状况的关联度，得到关联数据，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的门禁设备智能管理方法，其特征在于，所述根据所述关联数据和异常值处理后的工作数据对门禁设备的故障发生概率进行预测，得到预测故障率数据，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的门禁...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮伟，邱德戍，邓梅，
申请(专利权)人：瀚越智能科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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