一种面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法技术

本发明专利技术公开了一种面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，首先，构建数据采集网络，从数据采集网络中获取工业数据；然后将获取到的工业数据，基于信号波形宽度，查找波形起点和终点，使用信号波形起始点判决算法，识别多源异构数据，提高工作状态识别的精度；接着，使用基于自适应检测方法的半自动化数据标签处理方法进行工业数据处理，对多维工业数据进行初步筛选，自动标注特征显著的数据，实现机器自动筛选；最后，基于数据处理后输出的数据，对于疑难样本进行人工标注。本发明专利技术方法具备多维数据清洗、筛选、标注的功能，能实现半人工半自动化打标签，将无标签样本变为有标签样本，在一定程度上提高了工业数据的计算效率和精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信技术，尤其涉及一种面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法。

技术介绍

1、随着科学技术的不断进步，工业物联网正在发挥越来越关键的作用，工业场景也越来越复杂。但是，工业物联网在提升生产效率的同时，会产生海量、超高维、复杂异构的数据，将海量数据同时打上标签，计算量极大，而且效率很低。

2、现有技术中，一些人工智能方法，尤其是深度学习方法的性能，严重依赖于有监督训练过程及数据标签的质量。一些用于数据自动标注算法，存在固定长度数据片段导致波形不完整、多维异构数据标注效果差等问题。

3、因此，在工业物联网的应用中，高效的进行数据标注，及时发现工业设备故障，确保工业生产安全，具有着重要的实际应用意义。

技术实现思路

1、本专利技术所要解决的问题是：提供一种面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，提高工业数据的计算效率和精度，提高面向工业场景有监督学习过程的海量多维数据标注速度。

2、本专利技术采用如下技术方案：一种面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，包括以下本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，其特征在于，步骤S1，包括如下子步骤：

3.根据权利要求2所述的面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，其特征在于，步骤S1.3中，子节点通过多维异构传感器收集工业数据，多维异构传感器每隔一段时间发送一次实时工业数据，并以特定的时间和序列号命名实时工业数据；

4.根据权利要求1所述的面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，其特征在于，步骤S2中，基于实时工业数据，使用信号波形起始点判决算法，查找波形的起点和...

【技术特征摘要】

1.一种面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，其特征在于，步骤s1，包括如下子步骤：

3.根据权利要求2所述的面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，其特征在于，步骤s1.3中，子节点通过多维异构传感器收集工业数据，多维异构传感器每隔一段时间发送一次实时工业数据，并以特定的时间和序列号命名实时工业数据；

4.根据权利要求1所述的面向工业物联网的多维数据半自动化标注方法，其特征在于，步骤s2中，基于实时工业数据，使用信号波形起始点判决算法，查找波形的起点和终点，具体包括如下子步骤：

5.根据权利要求1所述的面向工业物联网的多维数据半自动化标注...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙金龙，张一帆，赵海涛，桂冠，张杰，王祎明，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：