一种基于机器学习进行物联网智能场景联动的系统

    公开(公告)号:CN119966842A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510035124.1

    申请日:2025-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习进行物联网智能场景联动的系统,包括:设备层:用于实时采集环境数据;设备接入层:包含用户事先定义的设备协议和配置的设备网关,用于将硬件设备采集到的数据上报给数据源层;数据源层:由时序数据库、关系型数据库组成,用于存储设备上报的时序数据、算法任务的结果;算法层:用户针对需要监控的设备或设备族批量配置算法任务;监控规则层:基于定时任务自动运行监控规则,输出判断结果;场景联动层:负责在监控规则层命令中对应规则时,执行具体的场景动作;用户界面层:提供用户友好的可视化界面。本发明利用机器学习自动生成监控规则,在海量设备接入的场景下,大幅降低了用户手动配置规则的工作量。

    一种多格式数字孪生模型物联网设备数据绑定方法

    公开(公告)号:CN119621663A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411795916.0

    申请日:2024-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种多格式数字孪生模型物联网设备数据绑定方法,该方法包括如下步骤:S1、数据前处理融合:通过对不同设备的数据进行统一的前处理操作;S2、数据绑定功能调整:对现有的绑定方式进行优化和调整,并对用户界面进行改进;S3、工作流引擎技术的应用:建立一个统一的数据绑定管理流程;S4、工具类功能的引入:引入一系列实用的工具类功能;S5、测试与提交机制:设计测试与提交机制,以确保数据绑定的正确性和完整性;S6、实时渲染与面板开发:开发基于飞渡引擎的实时渲染与展示面板。本发明实现了多格式数字孪生模型物联网设备数据绑定的高效管理。

    一种异常检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118587636B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411063546.1

    申请日:2024-08-05

    Abstract: 本发明提供了一种异常检测方法、装置、设备及介质,涉及异常检测技术领域,所述方法能够获取第一异常子图像标识对应的第一异常分值,当所有第一异常子图像标识对应的第一异常分值相加得到的和大于第一预设异常分值时,确定目标车辆存在异常并发出异常信息提示,否则,获取第二异常子图像标识对应的第二异常分值和第三异常子图像标识对应的第三异常分值,根据第二异常分值和第三异常分值确定目标车辆是否存在异常且确定目标车辆存在异常时发出异常信息提示,可知,本发明无需人工检测也无需同时对若干个视频和图像进行处理来确定目标车辆是否存在异常,有利于提高异常检测的精准度,节省了人力成本和投入成本。

    一种异常检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118587636A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202411063546.1

    申请日:2024-08-05

    Abstract: 本发明提供了一种异常检测方法、装置、设备及介质,涉及异常检测技术领域,所述方法能够获取第一异常子图像标识对应的第一异常分值,当所有第一异常子图像标识对应的第一异常分值相加得到的和大于第一预设异常分值时,确定目标车辆存在异常并发出异常信息提示,否则,获取第二异常子图像标识对应的第二异常分值和第三异常子图像标识对应的第三异常分值,根据第二异常分值和第三异常分值确定目标车辆是否存在异常且确定目标车辆存在异常时发出异常信息提示,可知,本发明无需人工检测也无需同时对若干个视频和图像进行处理来确定目标车辆是否存在异常,有利于提高异常检测的精准度,节省了人力成本和投入成本。

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