[发明专利]物联网巡检设备的配置方法、装置、计算机设备有效
申请号: | 202010566879.1 | 申请日: | 2020-06-19 |
公开(公告)号: | CN111835582B | 公开(公告)日: | 2022-04-15 |
发明(设计)人: | 葛长斌;陈琪;傅东生;李鹏;马量;彭宏飞;陈斌 | 申请(专利权)人: | 深圳奇迹智慧网络有限公司 |
主分类号: | H04L43/0805 | 分类号: | H04L43/0805;H04L43/0817;H04L67/12;H04L67/125;G07C3/08;H04L41/5074;G07C1/20 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 李文渊 |
地址: | 518021 广东省深圳市罗湖*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 联网 巡检 设备 配置 方法 装置 计算机 | ||
1.一种物联网巡检设备的配置方法,所述方法包括:
获取物联网设备的巡检任务,所述巡检任务中携带用户标识;所述巡检任务包括巡检内容,所述巡检内容包括巡检产品、巡检设备、产品动态属性巡检以及产品服务巡检;
根据所述用户标识获取对应的设备属性信息;所述设备属性信息包括静态属性信息和动态属性信息;
读取所述设备属性信息对应的巡检配置信息,根据所述巡检配置信息下发指令至对应的巡检设备,获取所述巡检设备根据所述下发指令上报的运行数据;所述巡检配置信息包括巡检类型、巡检产品和巡检任务状态;
在所述运行数据中筛选异常数据,将所述异常数据输入训练后的分类模型中,得到与所述巡检设备对应的巡检结果;所述巡检结果包括所述巡检设备的各巡检项结果;所述训练后的分类模型是对多个历史异常数据、多个历史配置数据进行训练得到的;
根据各所述巡检项结果,生成与所述设备属性信息对应的重点巡检项信息;所述重点巡检项信息用于当进行下一周期的智能巡检时,基于所述巡检设备关联设置的重点巡检项信息进行巡检。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述巡检配置信息下发指令至对应的巡检设备,获取所述巡检设备根据所述下发指令上报的运行数据包括:
根据所述下发指令创建对应的消息发送到消息队列;
利用消息列队接收多个设备上报的运行数据,从消息队列中获取至少一个与所述巡检设备对应的运行数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
从数据库中获取多个历史异常数据及历史配置数据;
利用分类模型对多个所述历史异常数据、多个所述历史配置数据进行训练,得到训练后的分类模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述异常数据输入所述训练后的分类模型中,生成与多个历史配置信息匹配的权重比例信息;
选取所述权重比例信息中达到预设阈值的历史配置信息,利用所述历史配置信息进行重点巡检项的关联设置。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当查询所述巡检任务对应的巡检时间小于当前系统时间时,则执行所述巡检任务中小于当前系统时间对应的巡检项,生成对应的巡检结果;
根据所述巡检结果计算下一周期执行时间,并生成下一周期对应的重点巡检项信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述巡检结果,生成与所述设备属性信息对应的重点巡检项信息之后,所述方法还包括:
当所述巡检结果中存在异常检测结果时,则生成对应的工单数据;
将所述工单数据与多个巡检人员进行匹配,得到与所述工单数据匹配的巡检人员;
将所述匹配的巡检人员推送给与所述巡检任务对应的用户。
7.一种物联网巡检设备的配置装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取物联网设备的巡检任务,所述巡检任务中携带用户标识;根据所述用户标识获取对应的设备属性信息;所述巡检任务包括巡检内容,所述巡检内容包括巡检产品、巡检设备、产品动态属性巡检以及产品服务巡检;
读取模块,用于读取所述设备属性信息对应的巡检配置信息,根据所述巡检配置信息下发指令至对应的巡检设备,获取所述巡检设备根据所述下发指令上报的运行数据;所述设备属性信息包括静态属性信息和动态属性信息;
匹配模块,用于在所述运行数据中筛选异常数据,将所述异常数据输入训练后的分类模型中,得到与所述巡检设备对应的巡检结果;所述巡检结果包括所述巡检设备的各巡检项结果;所述训练后的分类模型是对多个历史异常数据、多个历史配置数据进行训练得到的;
生成模块,用于根据各所述巡检项结果,生成与所述设备属性信息对应的重点巡检项信息;所述重点巡检项信息用于当进行下一周期的智能巡检时,基于所述巡检设备关联设置的重点巡检项信息进行巡检。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳奇迹智慧网络有限公司,未经深圳奇迹智慧网络有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010566879.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。