一种基于情境分类的传感器控制方法及一种物联网中间件

    公开(公告)号:CN113869436A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111165307.3

    申请日:2021-09-30

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于情境分类的传感器控制方法及一种物联网中间件,涉及物联网技术领域。该方法包括:获取第一类传感器实时采集到的第一类信息,以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息;其中,第一类传感器和第二类传感器在信息采集过程的能耗有差异;基于第一类信息和第二类信息,确定当前情境类别;从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中,查找与当前情境类别对应的采样频率,作为目标采样频率;控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集;与现有技术相比,应用本发明实施例提供的方案,可以实现降低物联网中的各个传感器的能耗,以延长各个传感器的使用寿命,从而,减少各个传感器的维护需求且降低维护成本。

    物联网环境下基于根因分析的告警多维关联方法及装置

    公开(公告)号:CN113542037A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202111074312.3

    申请日:2021-09-14

    Abstract: 本申请提供一种物联网环境下基于根因分析的告警多维关联方法及装置,该方法包括:依据源IP地址对物联网通信设备的告警系统产生的告警进行分组;其中,源IP地址相同的告警归属于同一分组;对于任一分组,依据该分组内各告警之间的时间关联对该分组内的告警进行聚类,得到至少一个告警聚类段;对同一分组内各告警聚类段进行因果关联分析,依据同一分组内各告警聚类段之间的因果关联,确定至少一个关联告警集;对所述关联告警集中的告警进行关键字段提取,并确定各关键字段的权重系数和频数;依据各关键字段的权重系数和频数,确定根因告警,并识别故障设备。该方法可以提高根因定位的效率和准确性。

    工业物联网复杂环境下的小样本烟雾监测方法

    公开(公告)号:CN113344119A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110718610.5

    申请日:2021-06-28

    Abstract: 本发明是一种工业物联网复杂环境下的小样本烟雾监测方法,该监测方法利用两条并行分支实现烟雾检测,具体包括如下步骤:S1、第一条分支利用条件生成对抗网络生成数据集,将生成的数据集输入卷积神经网络中进行训练,将参数固定;S2、第二条分支采用迁移学习方法对源域图片和目标域的图片传入卷积神经网络进行训练,S3、将步骤S1和S2得到的概率进行加权得到新的概率,概率最高的标签即为所属类别,从而实现小样本下的烟雾检测。本发明结合了生成对抗网络和迁移学习方法,前者通过扩充数据集来解决小样本的问题,后者通过迁移学习来解决,二者结合,使得该模型即使在只有少量样本的情况下也能很好地在有雪环境下对烟雾进行监控。

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