CN115512520B - 基于智慧燃气的用气安全预警方法及物联网*** - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供一种基于智慧燃气的用气安全预警方法及物联网***,方法由用于智慧燃气的用气安全预警的物联网***的智慧燃气安全管理平台执行,包括:基于燃气使用数据,从至少一个燃气设备中确定燃气监测对象;基于燃气监测对象和燃气使用阈值,确定初始对象;基于初始对象的历史燃气数据,确定目标对象;以及将用气安全预警信息发送至目标对象对应的燃气用户。
Description
技术领域
本说明书涉及燃气安全领域,特别涉及一种基于智慧燃气的用气安全预警方法及物联网***。
背景技术
在燃气的使用过程中,需要对燃气的使用情况进行检测、监控及预警等。通常情况下,用气安全预警大多倾向于对燃气泄露、燃气气压异常等方向进行分析判断处理。然而,燃气正常使用情况下的安全隐患同样不可忽视。
因此,希望提供一种基于智慧燃气的用气安全预警方法及物联网***,提高燃气使用的安全性。
发明内容
本说明书发明内容包括一种基于智慧燃气的用气安全预警方法,方法由基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***的智慧燃气安全管理平台执行,包括:基于燃气使用数据,从至少一个燃气设备中确定燃气监测对象;基于燃气监测对象和燃气使用阈值,确定初始对象;基于初始对象的历史燃气数据,确定目标对象;以及将用气安全预警信息发送至目标对象对应的燃气用户。
本说明书发明内容包括一种基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***,基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气户内设备传感网络平台和智慧燃气户内设备对象平台,智慧燃气安全管理平台包括智慧燃气户内安全管理分平台和智慧燃气数据中心,智慧燃气安全管理平台被配置为执行以下操作:智慧燃气数据中心经由智慧燃气户内设备传感网络平台从至少一个燃气设备中获取燃气使用数据并发送至智慧燃气户内安全管理分平台,至少一个燃气设备被配置于智慧燃气户内设备对象平台中;智慧燃气户内安全管理分平台被配置为:基于燃气使用数据,从至少一个燃气设备中确定燃气监测对象;基于燃气监测对象和燃气使用阈值,确定初始对象;基于初始对象的历史燃气数据,确定目标对象;以及将用气安全预警信息发送至智慧燃气数据中心,并经由智慧燃气服务平台发送至目标对象对应的燃气用户的智慧燃气用户平台。
本说明书发明内容包括一种基于智慧燃气的用气安全预警装置,该装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器;至少一个存储器用于存储计算机指令;至少一个处理器用于执行计算机指令中的至少部分指令以实现上述基于智慧燃气的用气安全预警方法。
本说明书发明内容包括一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储计算机指令,当计算机读取存储介质中的计算机指令后,计算机执行上述基于智慧燃气的用气安全预警方法。
本说明书实施例的有益效果至少包括:
(1)通过燃气使用数据确定存在燃气用气安全问题的燃气设备并发送用气安全预警信息给燃气用户,可以排查燃气日常使用中的安全隐患,并及时向燃气用户发出预警,便于保障燃气用户的燃气使用安全,降低燃气安全事故概率;
(2)通过接收燃气用户的反馈信息,可以核实用气安全预警信息的准确性,及时了解燃气用户的实际燃气使用情况。同时,燃气用户的反馈信息有利于后续调整燃气使用阈值和可疑阈值,以提高确定目标对象的准确性;
(3)基于环境数据确定燃气使用阈值,可以充分考虑不同季节、时点和区域对于燃气使用的影响,进而可以基于不同环境对燃气使用阈值做适应性调整,使得燃气使用阈值的确定更加合理、准确;
(4)基于用户的反馈信息、预警次数、反馈信息次数和可疑度确定燃气使用阈值,可以针对不同用户的燃气使用情况灵活调整对应的燃气使用阈值,进而使得用气安全预警信息更加符合不同用户的实际燃气使用情况,降低预警不及时的风险。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明,这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的,在这些实施例中,相同的编号表示相同的结构,其中:
图1是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***的结构图;
图2是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气的用气安全预警方法的示例性流程图;
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定燃气使用阈值的示例性流程图;
图4是根据本说明书一些实施例所示的确定目标对象的示例性示意图;
图5是根据本说明书一些实施例所示的评估模型的示例性示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明,图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解,本文使用的“***”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而,如果其他词语可实现相同的目的,则可通过其他表达来替换所述词语。
除非上下文明确提示例外情形,“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数,也可包括复数。一般说来,术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的***所执行的操作。应当理解的是,前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时,也可以将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***的结构图。在一些实施例中,用于智慧燃气的用气安全预警的物联网***100可以包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气户内设备传感网络平台和智慧燃气户内设备对象平台。
智慧燃气用户平台指以用户为主导,与用户进行交互的平台。用户可以是燃气用户、监管用户等。在一些实施例中,智慧燃气用户平台可以被配置为终端设备。例如,终端设备可以包括移动设备、平板计算机等或其任意组合。在一些实施例中,智慧燃气用户平台可以通过终端设备将信息反馈用户。例如,智慧燃气用户平台可以通过终端设备(如,显示器)将用气安全预警信息反馈给用户。
在一些实施例中,智慧燃气用户平台可以包括燃气用户分平台和监管用户分平台。燃气用户分平台针对燃气用户。燃气用户可以指消费者等真正使用燃气的用户。监管用户分平台针对监管用户,可以实现对整个物联网***的运行进行监管。监管用户是指燃气***部门的用户。
在一些实施例中,燃气用户分平台可以与智慧燃气服务平台的智慧用气服务分平台进行数据交互。例如,燃气用户分平台可以接收智慧燃气服务平台的智慧用气服务分平台上传的用气安全预警信息等。燃气用户可以通过燃气用户分平台获取用气安全预警信息。
在一些实施例中,监管用户分平台可以与智慧燃气服务平台的智慧监管服务分平台进行数据交互。例如,监管用户分平台可以向智慧燃气服务平台的智慧监管服务分平台下发查询指令,获取对应辖区的燃气***监测信息。
智慧燃气服务平台可以是用于接收和传输数据和/或信息的平台。智慧燃气服务平台可以与智慧燃气用户平台和智慧燃气安全管理平台进行数据交互。在一些实施例中,智慧燃气服务平台可以将用气安全预警信息上传至智慧燃气用户平台。
在一些实施例中,智慧燃气服务平台可以包括智慧用气服务分平台和智慧监管服务分平台。智慧燃气服务平台可以分别与燃气用户分平台和监管用户分平台进行数据交互,分别为燃气用户提供用气安全预警信息,为监管用户提供燃气***监测信息。
在一些实施例中,智慧燃气服务平台可以与智慧燃气安全管理平台进行交互。例如,智慧燃气服务平台可以接收智慧燃气安全管理平台上传的用气安全预警信息。
智慧燃气安全管理平台可以指统筹、协调各功能平台之间的联系和协作的平台。在一些实施例中,智慧燃气安全管理平台可以接收智慧燃气户内设备传感网络平台上传的燃气使用数据,并对其进行分析处理,以及将处理后的数据通过智慧燃气服务平台上传至智慧燃气用户平台。例如,智慧燃气安全管理平台可以基于燃气使用数据,从至少一个燃气设备中确定燃气监测对象;基于燃气监测对象和燃气使用阈值,确定初始对象;基于初始对象的历史燃气数据,确定目标对象;以及,将用气安全预警信息经由智慧燃气服务平台发送至目标对象对应的用户的智慧燃气用户平台。
在一些实施例中,智慧燃气安全管理平台可以包括智慧燃气户内安全管理分平台和智慧燃气数据中心。
智慧燃气户内安全管理分平台可以用于实现本质安全监测管理、信息安全监测管理、功能安全监测管理和户内安检管理等功能。本质安全监测管理可以包括对机械泄漏、电气功耗(智能控制功耗、通信功耗等)、阀控等防爆安全进行监测。信息安全监测管理可以包括对数据异常、非法设备信息、非法访问等进行安全监测。功能安全监测管理可以包括对长期未使用、持续流量超时、流量过载、异常大流量、异常小流量、气压过低、强磁干扰、电压过低等进行安全监测。户内安检管理可以包括对户内燃气设备的使用情况进行监测。
智慧燃气数据中心可以汇总、存储用于智慧燃气的用气安全预警的物联网***100的所有运行数据。智慧燃气户内安全管理分平台与智慧燃气数据中心双向交互。在一些实施例中,智慧燃气数据中心可以接收智慧燃气户内设备传感网络平台上传的燃气使用数据,并将其发送到智慧燃气户内安全管理分平台中进行分析处理。例如,智慧燃气数据中心可以将燃气使用数据发送到智慧燃气户内安全管理分平台进行分析、处理,智慧燃气户内安全管理分平台可以将处理后的燃气使用数据发送至智慧燃气数据中心。
在一些实施例中,智慧燃气安全管理平台可以通过智慧燃气数据中心与智慧燃气服务平台、智慧燃气户内设备传感网络平台进行信息交互。
智慧燃气户内设备传感网络平台可以是对传感通信进行管理的功能平台。在一些实施例中,智慧燃气户内设备传感网络平台可以被配置为通信网络和网关,用于进行网络管理、协议管理、指令管理和数据解析中的一个或多个。
在一些实施例中,智慧燃气户内设备传感网络平台可以与智慧燃气安全管理平台和智慧燃气户内设备对象平台进行数据交互,实现感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。例如,智慧燃气户内设备传感网络平台可以接收智慧燃气户内设备对象平台上传的燃气使用数据,或下发获取燃气使用数据的指令至智慧燃气户内设备对象平台。又例如,智慧燃气户内设备传感网络平台可以接收智慧燃气数据中心下发的获取燃气使用数据的指令,并上传燃气使用数据至智慧燃气数据中心。
智慧燃气户内设备对象平台可以指用于获取感知信息的功能平台。在一些实施例中,智慧燃气户内设备对象平台可以被配置为包括至少一个燃气设备。其中,燃气设备配置有唯一的标识,可以用于对部署在城市不同区域的燃气设备进行控制。燃气设备为安置在燃气用户处的相关设备。燃气设备可以指工作时需要用到燃气的设备。例如,燃气设备可以包括燃气热水器、燃气灶、烘干器、供暖炉等。在一些实施例中,智慧燃气户内设备对象平台可以与智慧燃气户内设备传感网络平台进行数据交互,将获取的燃气使用数据上传至智慧燃气户内设备传感网络平台。
在一些实施例中,智慧燃气户内设备对象平台可以包括公平计量设备对象分平台、安全监测设备对象分平台和安全阀控设备对象分平台。其中,公平计量设备对象分平台可以包括燃气计量计等,安全监测设备对象分平台可以包括燃气表、温度计、气压计等,安全阀控设备对象分平台可以包括阀控设备等。
需要注意的是,以上对于***及其组成部分的描述,仅为描述方便,并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解,对于本领域的技术人员来说,在了解该***的原理后,可能在不背离这一原理的情况下,对各个组成部分进行任意组合,或者构成子***与其他组成部分连接。例如,智慧燃气服务平台和智慧燃气安全管理平台可以整合在一个组成部分中。又例如,各个组成部分可以共用一个存储设备,各个组成部分也可以分别具有各自的存储设备。诸如此类的变形,均在本说明书的保护范围之内。
图2是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气的用气安全预警方法的示例性流程图。如图2所示,流程200包括下述步骤。在一些实施例中,流程200可以由智慧燃气安全管理平台执行。
步骤S210,基于燃气使用数据,从至少一个燃气设备中确定燃气监测对象。
燃气使用数据可以指与燃气使用相关的数据。在一些实施例中,燃气使用数据可以包括燃气使用时长、单位时间燃气使用量、使用频率和历史使用时间段等。例如,燃气灶的燃气使用数据可以包括每小时的燃气使用量为1方、使用时长为65mins、使用频率为每天3次、历史使用时间段为08:00-08:30和11:00-12:00等。
燃气使用数据可以通过燃气计量设备获取。燃气计量设备可以用于记录燃气设备的燃气使用量等燃气使用数据。燃气计量设备可以包括燃气流量计、燃气表、温度计、气压计、阀控设备等。例如,可以通过户内安装的燃气表、燃气流量计等燃气计量设备获取燃气使用数据。
燃气监测对象可以指近期有燃气使用记录的燃气设备。例如,燃气监测对象可以为某小区在最近3天内有燃气使用记录的所有燃气表。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以通过多种方式,根据至少一个燃气设备的燃气使用数据确定燃气监测对象。例如,智慧燃气户内安全管理分平台可以根据至少一个燃气设备的燃气使用数据中的历史使用时间段,将最近3天内有燃气使用记录的燃气设备确定为燃气监测对象。本说明书对此不做限制。
步骤S220,基于燃气监测对象和燃气使用阈值,确定初始对象。
燃气使用阈值可以包括正常情况下燃气的安全使用的阈值。燃气使用阈值与使用场景有关。例如,做饭、洗澡、烧水等场景下可以具有不同的燃气使用阈值。
在一些实施例中,燃气使用阈值可以包括使用时长阈值和使用量阈值。使用时长阈值可以指安全使用燃气所允许的燃气使用时长。例如,做饭、洗澡、烧水等所允许的燃气使用时长。使用量阈值指安全使用燃气所允许的单位时间燃气使用量。例如,做饭一小时、洗澡一小时、烧水一小时等所允许的燃气使用量。
在一些实施例中,燃气使用阈值可以是***默认值、经验值、人为预先设定值等或其任意组合,可以根据实际需求设定。燃气使用阈值还可以通过其他方式确定。更多关于确定燃气使用阈值的说明可以参见图3及其相关描述。
初始对象可以指初步确定的可能存在燃气用气安全问题的燃气设备。例如,初始对象可以是燃气使用时长超过12h的燃气设备。又例如,初始对象可以是单位时间燃气使用量超出正常单位时间燃气使用量的燃气设备。在一些实施例中,每个初始对象可以具有一个可疑度,该可疑度用于表示初始对象存在燃气用气安全问题的可疑程度。更多关于可疑度的说明可以参见图4及其相关描述。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于燃气监测对象的燃气使用数据和对应的燃气使用阈值,将燃气使用数据大于燃气使用阈值的燃气监测对象确定为初始对象。仅作为示例,智慧燃气户内安全管理分平台可以将燃气使用时长大于使用时长阈值的燃气监测对象确定为初始对象,将单位时间燃气使用量大于使用量阈值的燃气监测对象确定为初始对象。
步骤S230,基于初始对象的历史燃气数据,确定目标对象。
初始对象的历史燃气数据可以指初始对象在历史时间段内的燃气相关数据。在一些实施例中,初始对象的历史燃气数据可以包括初始对象的基础数据、历史使用数据、历史时间数据。其中,基础数据可以指与初始对象的设备状态相关的数据。历史使用数据可以指初始对象在历史使用过程中的燃气使用数据。历史时间数据可以指与初始对象使用燃气的时间相关的历史数据。更多关于基础数据、历史使用数据、历史时间数据的说明可以参见图4及其相关描述。
目标对象可以指从初始对象中进一步确定的存在燃气用气安全问题的燃气设备。例如,目标对象可以是初始对象中可疑度排名靠前的燃气设备。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以将满足预设条件的初始对象确定为目标对象。仅作为示例,预设条件可以是使用年限大于预设年限。例如,可以将一个或多个初始对象中使用年限大于预设年限的一个或多个初始对象确定为目标对象。作为另一示例,预设条件可以是历史故障次数大于预设次数。例如,可以将一个或多个初始对象中历史故障次数大于预设次数的一个或多个初始对象确定为目标对象。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以利用评估模型对初始对象的历史燃气数据进行处理,确定初始对象的可疑度。进一步地,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于可疑度,确定目标对象。更多关于确定目标对象的说明可以参见图4及其相关描述。
步骤S240,将用气安全预警信息发送至目标对象对应的燃气用户。
用气安全预警信息可以指提醒用户燃气安全的信息。用气安全预警信息可以为语音、文字等形式。本说明书对此不做限制。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以将用气安全预警信息发送至智慧燃气数据中心,并经由智慧燃气服务平台发送至目标对象对应的燃气用户的智慧燃气用户平台。更多关于发送用气安全预警信息的说明参见图1及其相关描述。
在一些实施例中,智慧燃气用户平台可以接收目标对象对应的燃气用户对于用气安全预警信息的反馈信息。
反馈信息可以指燃气用户对于用气安全预警信息是否准确的反馈。反馈信息可以包括反馈用气安全预警信息为准确的正反馈信息,即正反馈信息表示燃气用户确认存在燃气用气安全问题。反馈信息还可以包括反馈用气安全预警信息为不准确的负反馈信息,即负反馈信息表示燃气用户确认不存在燃气用气安全问题。
智慧燃气用户平台接收燃气用户对于用气安全预警信息的反馈信息的方式可以包括多种。作为一示例,智慧燃气用户平台接收到用气安全预警信息后,可以提醒燃气用户对用气安全预警信息是否准确进行反馈。例如,智慧燃气用户平台可以通过语音、文字、震动等方式提醒燃气用户对用气安全预警信息是否准确进行反馈。作为又一示例,智慧燃气用户平台未接收到用气安全预警信息时,燃气用户可以主动通过智慧燃气用户平台对燃气用气安全问题进行反馈。例如,燃气用户可以主动反馈存在燃气用气安全问题。
本说明书的一些实施例中,通过接收燃气用户的反馈信息,可以核实用气安全预警信息的准确性,及时了解燃气用户的实际燃气使用情况。同时,燃气用户的反馈信息有利于后续调整燃气使用阈值和可疑阈值,以提高确定目标对象的准确性。
本说明书的一些实施例中,通过燃气使用数据确定存在燃气用气安全问题的燃气设备并发送用气安全预警信息给燃气用户,可以排查燃气日常使用中的安全隐患,并及时向燃气用户发出预警,便于保障燃气用户的燃气使用安全,降低燃气安全事故概率。
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定燃气使用阈值的示例性流程图。如图3所示,流程300包括下述步骤。在一些实施例中,流程300可以由智慧燃气户内安全管理分平台执行。
步骤S310,获取环境数据。
环境数据可以指与当前燃气使用相关的环境数据。在一些实施例中,环境数据可以包括季节信息、时间点信息和区域信息。
季节信息可以指与当前燃气使用的季节相关的信息。例如,季节信息可以包括春季、夏季、秋季和冬季。季节信息还可以包括季节对应的环境温度。
时间点信息可以指与当前燃气使用的时间点相关的信息。时间点信息可以包括燃气使用的日期、开始时间点、结束时间点和使用时间段等信息。
区域信息可以指与当前燃气设备所在区域相关的信息。区域信息可以包括燃气设备的地理区域信息、行政划分区域信息等。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于多种方式获取环境数据。例如,智慧燃气户内安全管理分平台可以获取智慧燃气数据中心存储的环境数据。具体的,可以基于网络从智慧燃气数据中心获取季节信息,基于智慧燃气数据中心从智慧燃气户内设备对象平台获取时间点信息和区域信息。又例如,智慧燃气户内安全管理分平台可以通过人工方式获取环境数据。具体的,可以获取用户终端输入的环境数据。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于环境数据,利用向量匹配确定燃气使用阈值。利用向量匹配确定燃气使用阈值的过程将通过以下步骤S320-步骤S350进行描述。
步骤S320,基于环境数据,构建燃气环境向量。
燃气环境向量可以指由与燃气使用相关的环境数据构建的向量。例如,可以构建燃气环境向量=(a,b,c),其中a可以表示环境数据中的季节信息,b可以表示时间点信息,c可以表示区域信息。示例性的,燃气环境向量=(冬季,9:00-10:00,A小区)可以表示位于A小区的某一燃气设备在冬季使用,使用时间为9:00-10:00。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于环境数据,通过任意可行算法构建燃气环境向量。例如,可以通过模型提取向量。又例如,可以人工构建燃气环境向量。
步骤S330,建立参考数据库,参考数据库中包括参考向量和参考向量对应的燃气使用数据。
参考数据库由多个参考向量及其对应的燃气使用数据构成。
参考向量可以指基于历史环境数据构建的向量。历史环境数据可以包括某一历史时间段内的环境数据。例如,历史环境数据可以是历史一个月内的燃气使用情况对应的环境数据。
参考向量对应的燃气使用数据可以包括参考向量对应的燃气使用时的使用时长和使用量。例如,参考向量=(秋季,18:00-19:00,A小区),表示位于A小区的某一燃气设备在秋季使用,使用时间为18:00-19:00,其对应的燃气使用数据可以包括燃气使用时长为1小时,每小时的燃气使用量为1立方米等。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以通过多种方式,基于历史环境数据确定参考向量。例如,可以基于聚类算法(如K均值算法)对历史环境数据对应的历史燃气环境向量进行向量聚类,得到至少一个聚类中心。进而可以将至少一个聚类中心对应的历史燃气环境向量作为参考向量,将该历史燃气环境向量对应的燃气使用数据作为参考向量对应的燃气使用数据。本说明书对此不做限制。
步骤S340,基于燃气环境向量和参考数据库,利用向量匹配确定至少一个目标参考向量。
目标参考向量可以指与燃气环境向量相匹配的参考向量。关于目标参考向量的更多说明,可以参见上述参考向量的相关内容。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于燃气环境向量和参考数据库,通过各种可行的方式利用向量匹配确定至少一个目标参考向量。例如,可以计算参考向量库中参考向量与燃气环境向量的相似度,将相似度大于相似度阈值的参考向量作为目标参考向量。相似度可以基于向量距离表示,向量距离越小,相似度越高。其中,向量距离可以基于余弦距离、欧式距离、或汉明距离等表示。
步骤S350,基于至少一个目标参考向量对应的燃气使用数据,确定燃气使用阈值。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于至少一个目标参考向量对应的燃气使用数据中的使用时长确定使用时长阈值,基于至少一个目标参考向量对应的燃气使用数据中的使用量确定使用量阈值。例如,可以将至少一个目标参考向量对应的燃气使用数据中使用时长的平均值作为使用时长阈值,将至少一个目标参考向量对应的燃气使用数据中使用量的平均值作为使用量阈值。又例如,智慧燃气户内安全管理分平台可以将相似度最高的目标参考向量对应的燃气使用数据作为燃气使用阈值。
本说明书的一些实施例中,基于环境数据确定燃气使用阈值,可以充分考虑不同季节、时点和区域对于燃气使用的影响,进而可以基于不同环境对燃气使用阈值做适应性调整,使得燃气使用阈值的确定更加合理、准确。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于燃气用户的反馈信息或用气安全预警次数调整燃气使用阈值。
用户的反馈信息是指燃气用户对于用气安全预警信息的反馈信息。更多关于反馈信息的说明可以参见图2及其相关描述。
用气安全预警次数可以指某一时间段内的燃气用户接收到用气安全预警信息的次数。例如,用气安全预警次数可以是历史一个月接收到的用气安全预警信息的次数。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于燃气用户的反馈信息调整燃气使用阈值。例如,当用户反馈的用气安全预警信息为不准确(后续简称为“无效预警”)的次数过多时,可以调高燃气使用阈值。其中,若由使用时长引起的无效预警次数过多,可以调高使用时长阈值;若由使用量引起的无效预警次数过多,可以调整使用量阈值。又例如,若用户反馈存在燃气用气安全问题但用气安全预警信息不及时或未曾发出用气安全预警信息时,可以调低燃气使用阈值。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于用气安全预警次数调整燃气使用阈值。例如,可以预设燃气用户在一段时间内接收用气安全预警次数的第一阈值。当燃气用户在一段时间内用气安全预警次数超过第一阈值时,可以进一步判断燃气用户反馈用气安全预警信息为不准确的次数是否超过第二阈值或第三阈值。其中,第二阈值为反馈由使用时长引起的用气安全预警信息为不准确时对应的阈值。第三阈值为反馈由使用量引起的用气安全预警信息为不准确时的阈值。若无效预警的次数超过第二阈值,可以对应调高使用时长阈值;若无效预警的次数超过第三阈值,可以对应调整使用量阈值。又例如,若燃气用户在使用燃气过程中未接收到用气安全预警信息,但用户反馈存在燃气用气安全问题时,可以对应调低燃气使用阈值。燃气使用阈值的调整量可以由人为确定。第一阈值大于第二阈值或第三阈值。第一阈值、第二阈值和第三阈值可以是***默认值、经验值、人为预先设定值等或其任意组合,可以根据实际需求设定,本说明书对此不做限制。
本说明书的一些实施例中,基于用户的反馈信息和预警次数确定燃气使用阈值,可以针对不同用户的燃气使用情况灵活调整对应的燃气使用阈值,进而使得用气安全预警信息更加符合不同用户的实际燃气使用情况。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台还可以基于燃气用户的用户反馈次数和可疑度调整燃气使用阈值。
用户反馈次数可以指燃气用户在一段时间内反馈用气安全预警信息是否不准确的次数。例如,用户反馈次数可以是燃气用户在过去一个月内反馈用气安全预警信息为不准确的次数。用户反馈次数可以包括反馈用气安全预警信息为准确的正反馈次数和反馈用气安全预警信息为不准确的负反馈次数。
可疑度是指燃气使用时燃气设备存在燃气用气安全问题的可疑程度。可疑度越高,燃气设备存在燃气用气安全问题的可能性越高,需要进行用气安全预警的可能性也越高。可疑度可以通过各种方式表示。例如,可疑度可以表示为0-100的数值表示。在一些实施例中,可疑度可以基于评估模型的获取。关于可疑度和评估模型的更多说明可以参见图4及其相关描述。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于燃气用户的用户反馈次数和可疑度,通过各种可行方式调整燃气使用阈值。例如,当燃气用户的负反馈次数较少,且可疑度小于可疑阈值时,可以调高燃气使用阈值。当燃气用户的正反馈次数较多,且可疑度大于可疑阈值,可以调低燃气使用阈值。关于可疑阈值的说明可以参见图4及其相关描述。
本说明书的一些实施例中,基于用户的历史反馈信息次数和可疑度调整燃气使用阈值,可以使燃气使用阈值更加符合用户的燃气使用情况,提高预警信息的准确度,降低预警不及时的风险。
图4是根据本说明书一些实施例所示的确定目标对象的示例性示意图。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以利用评估模型确定初始对象的可疑度,以及基于可疑度确定目标对象。
评估模型可以用于确定初始对象的可疑度。评估模型为机器学习模型,在一些实施例中,评估模型可以包括循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)模型、深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)模型、卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork, CNN)模型等各种可行的模型中的任意一种或组合。
作为具体示例,如图4所示,智慧燃气户内安全管理分平台利用评估模型420,确定初始对象的可疑度430。评估模型420的输入为初始对象的历史燃气数据410,输出为初始对象的可疑度430。
在一些实施例中,评估模型可以包括多个处理层。图5是根据本说明书一些实施例所示的评估模型的示例性示意图。如图5所示,评估模型420可以包括对象特征提取层421、使用特征提取层423、时间特征提取层425和评估层427。
对象特征提取层421用于对初始对象的基础数据411进行处理,确定基础特征向量422。对象特征提取层421可以基于CNN、RNN等模型构建。其中,基础数据可以指与初始对象的设备状态相关的数据。例如,初始对象的基础数据可以包括燃气设备的安全性能、耗能情况、使用年限、近一年内检修情况等内容。基础特征向量是指基于初始对象的基础数据构建的特征向量。例如,基础特征向量可以表示为=(a,b,c,d……),其中每个元素可以代表一种基础数据。
使用特征提取层423用于对初始对象的历史使用数据412进行处理,确定使用特征向量424。使用特征提取层可以为CNN、RNN等结构。其中,初始对象的历史使用数据可以指燃气设备的使用时长、单位时间内的使用量等数据。使用特征向量是指基于初始对象的历史使用数据构建的特征向量。例如,使用特征向量可以表示为=(a,b),其中a可以代表使用时长,b可以代表单位时间内的使用量。
时间特征提取层425用于对初始对象的历史时间数据413进行处理,确定时间特征向量426。时间特征提取层可以为CNN、RNN等结构。其中,初始对象使用燃气的历史时间数据可以指燃气设备的开始使用时间点、结束使用时间点、一天的使用次数、一周的使用次数等数据。时间特征向量是指基于初始对象的历史时间数据构建的特征向量。例如,时间特征向量可以表示为=(a,b,c……),其中每个元素可以代表一种历史时间数据。
评估层427用于对基础特征向量422、使用特征向量424和时间特征向量426进行处理,确定初始对象的可疑度430。评估层可以为长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)等结构。
在一些实施例中,评估模型可以通过联合训练获得。用于联合训练的训练样本可以包括样本初始对象的基础数据、历史使用数据和历史时间数据,训练样本来源于历史数据。训练样本的标签为样本初始对象的实际可疑度。标签可以来源于历史数据,也可以由人工标注。仅作为示例,人工可以根据历史数据,基于经验对历史数据当前的可疑度做评估,以确定实际可疑度。例如,可疑度可以是0-1之间的任意值,其中,0表示不存在燃气用气安全问题(即未出现也不可能会出现异常),1表示存在燃气用气安全问题(即已出现异常),其他数值则表示可能存在燃气用气安全问题(即未出现但可能会出现异常),数值大小表示其存在燃气用气安全问题的可疑程度。
示例性的联合训练过程包括:将样本初始对象的基础数据、历史使用数据和历史时间数据分别输入初始对象特征提取层、初始使用特征提取层和初始时间特征提取层,得到初始对象特征提取层输出的基础特征向量,初始使用特征提取层输出的使用特征向量和初始时间特征提取层输出的时间特征向量,然后将基础特征向量、使用特征向量和时间特征向量输入初始评估层,得到评估层输出的样本初始对象的可疑度。基于标签和初始评估层的输出结果建立损失函数,对初始对象特征提取层、初始使用特征提取层、初始时间特征提取层和初始评估层的参数进行更新,当损失函数满足预设条件时模型训练完成,得到训练好的评估模型。其中,预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到迭代次数阈值等。
本说明书的一些实施例中,通过评估模型确定可疑度,可以充分考虑燃气设备的基础数据和使用情况对可疑度的影响,减少可疑度的计算量,提高可疑度的计算效率与准确度。并且,通过联合训练获取训练好的评估模型,有利于在一些情况下解决单独训练对象特征提取层、使用特征提取层和时间特征提取层时标签难获取的问题。同时,基于联合训练获取训练好的评估模型,可以使评估模型较好地得到可疑度。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于可疑度,确定目标对象。例如,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于可疑度由大到小的排序,将可疑度排序靠前的初始对象确定为目标对象。示例性的,可以将排序前3或前20%的初始对象确定为目标对象。
在一些实施例中,智慧燃气户内安全管理分平台可以基于可疑阈值确定目标对象。作为具体示例,如图4所示,智慧燃气户内安全管理分平台可以判断初始对象的可疑度430是否大于可疑阈值,将可疑度大于可疑阈值的初始对象确定为目标对象440。
可疑阈值是指用于确定目标对象的阈值条件。例如,可疑阈值可以通过具体数值来表示。
可疑阈值可以是***默认值、经验值、人为预先设定值等或其任意组合,可以根据实际需求设定。在一些实施例中,可疑阈值可以基于历史数据确定。例如,可以将历史使用的可疑阈值的平均值作为当前的可疑阈值。
在一些实施例中,可疑阈值还可以基于燃气用户的反馈信息进行调整。例如,当燃气用户反馈用气安全预警不准确的次数较多时,可以人工调整可疑阈值。若反馈信息的内容为存在燃气用气安全问题但用气安全预警不及时,可以调低可疑阈值;若反馈信息的内容为不存在燃气用气安全问题但接收到用气安全预警信息,可以调高可疑阈值。
本说明书的一些实施例中,基于可疑阈值确定目标对象,可以使得目标对象的确定更加合理,用气安全预警信息的发送更有针对性,避免给燃气使用情况正常的用户带来影响。
本说明书一个或多个实施例还提供一种基于智慧燃气的用气安全预警装置,所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器;至少一个存储器用于存储计算机指令;至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如上述实施例中任意一项所述的基于智慧燃气的用气安全预警方法。
本说明书一个或多个实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储计算机指令,当计算机读取存储介质中的计算机指令后,计算机执行如上述实施例中任一项所述的基于智慧燃气的用气安全预警方法。
上文已对基本概念做了描述,显然,对于本领域技术人员来说,上述详细披露仅仅作为示例,而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明,本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时,本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外,除非权利要求中明确说明,本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用,并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例,但应当理解的是,该类细节仅起到说明的目的,附加的权利要求并不仅限于披露的实施例,相反,权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如,虽然以上所描述的***组件可以通过硬件设备实现,但是也可以只通过软件的解决方案得以实现,如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的***。
同理,应当注意的是,为了简化本说明书披露的表述,从而帮助对一个或多个发明实施例的理解,前文对本说明书实施例的描述中,有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是,这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上,实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字,应当理解的是,此类用于实施例描述的数字,在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明,“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地,在一些实施例中,说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值,该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中,数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值,在具体实施例中,此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料,如文章、书籍、说明书、出版物、文档等,特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外,对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是,如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方,以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后,应当理解的是,本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此,作为示例而非限制,本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地,本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。
Claims (8)
1.一种基于智慧燃气的用气安全预警方法,其特征在于,所述方法由基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***的智慧燃气安全管理平台执行,包括:
基于燃气使用数据,从至少一个燃气设备中确定燃气监测对象;
基于所述燃气监测对象和燃气使用阈值,确定初始对象;
利用评估模型对所述初始对象的历史燃气数据进行处理,确定所述初始对象的可疑度,所述评估模型为机器学习模型,所述评估模型通过联合训练得到,所述评估模型包括对象特征提取层、使用特征提取层、时间特征提取层和评估层,其中:
所述对象特征提取层用于对所述初始对象的基础数据进行处理,确定基础特征向量,所述基础数据包括与所述初始对象的设备状态相关的数据;
所述使用特征提取层用于对所述初始对象的历史使用数据进行处理,确定使用特征向量,所述历史使用数据包括燃气设备的使用时长、单位时间内的使用量;
所述时间特征提取层用于对所述初始对象的历史时间数据进行处理,确定时间特征向量,所述历史时间数据包括燃气设备的开始使用时间点、结束使用时间点、一天的使用次数、一周的使用次数;
所述评估层用于对所述基础特征向量、所述使用特征向量和所述时间特征向量进行处理,确定所述初始对象的可疑度;
基于所述可疑度以及可疑阈值,确定目标对象,所述可疑阈值基于燃气用户的反馈信息确定;以及
将用气安全预警信息发送至所述目标对象对应的燃气用户。
2.根据权利要求1所述的基于智慧燃气的用气安全预警方法,其特征在于,所述基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气户内设备传感网络平台和智慧燃气户内设备对象平台,所述智慧燃气安全管理平台包括智慧燃气户内安全管理分平台和智慧燃气数据中心,
所述智慧燃气数据中心经由所述智慧燃气户内设备传感网络平台从至少一个燃气设备中获取燃气使用数据并发送至所述智慧燃气户内安全管理分平台,所述至少一个燃气设备被配置于所述智慧燃气户内设备对象平台中,所述方法还包括:
所述智慧燃气户内安全管理分平台将所述用气安全预警信息发送至所述智慧燃气数据中心,并经由所述智慧燃气服务平台发送至所述目标对象对应的燃气用户的所述智慧燃气用户平台。
3.根据权利要求1所述的基于智慧燃气的用气安全预警方法,其特征在于,所述燃气使用阈值的确定方法包括:
获取环境数据,所述环境数据包括季节信息、时间点信息和区域信息;以及
基于所述环境数据,利用向量匹配确定所述燃气使用阈值。
4.根据权利要求2所述的基于智慧燃气的用气安全预警方法,其特征在于,所述方法还包括:
经由所述智慧燃气用户平台接收所述目标对象对应的燃气用户对于所述用气安全预警信息的反馈信息。
5.一种基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***,其特征在于,所述基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气户内设备传感网络平台和智慧燃气户内设备对象平台,所述智慧燃气安全管理平台包括智慧燃气户内安全管理分平台和智慧燃气数据中心,所述智慧燃气安全管理平台被配置为执行以下操作:
所述智慧燃气数据中心经由所述智慧燃气户内设备传感网络平台从至少一个燃气设备中获取燃气使用数据并发送至所述智慧燃气户内安全管理分平台,所述至少一个燃气设备被配置于所述智慧燃气户内设备对象平台中;
所述智慧燃气户内安全管理分平台被配置为:
基于所述燃气使用数据,从所述至少一个燃气设备中确定燃气监测对象;
基于所述燃气监测对象和燃气使用阈值,确定初始对象;
利用评估模型对所述初始对象的历史燃气数据进行处理,确定所述初始对象的可疑度,所述评估模型为机器学习模型,所述评估模型通过联合训练得到,所述评估模型包括对象特征提取层、使用特征提取层、时间特征提取层和评估层,其中:
所述对象特征提取层用于对所述初始对象的基础数据进行处理,确定基础特征向量,所述基础数据包括与所述初始对象的设备状态相关的数据;
所述使用特征提取层用于对所述初始对象的历史使用数据进行处理,确定使用特征向量,所述历史使用数据包括燃气设备的使用时长、单位时间内的使用量;
所述时间特征提取层用于对所述初始对象的历史时间数据进行处理,确定时间特征向量,所述历史时间数据包括燃气设备的开始使用时间点、结束使用时间点、一天的使用次数、一周的使用次数;
所述评估层用于对所述基础特征向量、所述使用特征向量和所述时间特征向量进行处理,确定所述初始对象的可疑度;
基于所述可疑度以及可疑阈值,确定目标对象,所述可疑阈值基于燃气用户的反馈信息确定;以及
将用气安全预警信息发送至所述智慧燃气数据中心,并经由所述智慧燃气服务平台发送至所述目标对象对应的燃气用户的所述智慧燃气用户平台。
6.根据权利要求5所述的基于智慧燃气的用气安全预警的物联网***,其特征在于,所述智慧燃气户内安全管理分平台被配置为:
获取环境数据,所述环境数据包括季节信息、时间点信息和区域信息;以及
基于所述环境数据,利用向量匹配确定所述燃气使用阈值。
7.一种基于智慧燃气的用气安全预警装置,其特征在于,所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器;
所述至少一个存储器用于存储计算机指令;
所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如权利要求1-4中任意一项所述的基于智慧燃气的用气安全预警方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储计算机指令,当所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-4中任意一项所述的基于智慧燃气的用气安全预警方法。
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