[发明专利]天然气能量计量图像数据分级管理物联网系统和方法

权利要求书

1.天然气能量计量图像数据分级管理物联网系统，包括对象平台、传感网络平台和管理平台，所述对象平台和管理平台通过传感网络平台进行通信连接，其特征在于，所述对象平台和传感网络平台均包括平台自管理和平台分级管理，所述平台自管理和平台分级管理相互独立，其中，

对象平台，用于采集图像数据，所述对象平台包括对象平台自管理模块和对象平台分级管理模块，所述对象平台自管理模块用于自闭环设备自我监控，所述对象平台分级管理模块用于向所述传感网络平台发送响应数据，并接收所述传感网络平台的管理数据；

传感网络平台，包括网络自管理模块和网络分级管理模块，所述网络自管理模块用于压缩并存储所述响应数据和管理数据，所述网络分级管理模块用于接收对象平台的响应数据并发送给管理平台并接收管理平台的管理数据发送给对象平台；

管理平台，用于接收向传感网络平台的响应数据并向传感网络平台发送管理数据。

2.根据权利要求1所述的天然气能量计量图像数据分级管理物联网系统，其特征在于，在所述对象平台采集到图像数据后，所述对象平台自管理模块对所述图像数据进行小波分解，将分解后的数据进行二值化处理得到二值化数据，将所述二值化数据按照时间序列进行排列；

将所述二值化数据按照时间序列输入BP神经网络，以对应时刻的状态数据作为BP神经网络的输出值，通过训练得到自封闭管理模型。

3.根据权利要求2所述的天然气能量计量图像数据分级管理物联网系统，其特征在于，利用集成经验模态分解将图像数据的时间序列信号分解为一系列本征模函数和一个剩余信息；

基于分解后的时间序列，分别建立三层BP神经网络结构并利用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值，在利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化时，以训练误差为遗传算法的适应度函数，寻找出最优的个体对BP神经网络各层神经元进行初始化，然后进行网络训练；

对每个时间序列的二值化数据进行叠加，得到所述BP神经网络的输入值。

4.根据权利要求3所述的天然气能量计量图像数据分级管理物联网系统，其特征在于，所述BP神经网络在进行运算时主要包括信息的正向传递和误差的反向传播两个过程，在信息正向传递过程中，信息从输入层进入，经过隐含层处理后由输出层输出，当输出层输出的结果与期望的结果相差很大时，则进行误差的反向传播过程。

5.根据权利要求1所述的天然气能量计量图像数据分级管理物联网系统，其特征在于，所述网络自管理模块包括存储单元，所述响应数据在发送到网络自管理模块中以后加入时间戳成为自闭环数据，所述存储单元用于维护一个数据队列，所述数据队列用于存储一段自闭环数据，所述网络自管理模块在所述数据队列存储满以后按照时间戳的先后顺序将所述自闭环数据进行压缩储存。

6.根据权利要求5所述的天然气能量计量图像数据分级管理物联网系统，其特征在于，以接收相邻的两则自闭环数据的时间戳的间隔为真实时间差，在压缩一则自闭环数据以后等待真实时间差后再压缩下一则自闭环数据。

7.根据权利要求5所述的天然气能量计量图像数据分级管理物联网系统，其特征在于，以压缩第一则自闭环数据的时间戳为起点，后续压缩所述自闭环数据的时间按照自闭环数据的时间戳与起点之间的时间差计算。

8.根据权利要求1所述的天然气能量计量图像数据分级管理物联网系统，其特征在于，所述对象平台分级管理模块与所述网络分级管理模块连接，所述网络分级管理模块与所述管理平台连接；

对象平台将采集的图像数据分别发送给所述对象平台分级管理模块和所述对象平台自管理模块，所述对象平台分级管理模块中的图像数据在进行二值化处理后形成响应数据发送给传感网络平台，所述网络自管理模块对所述响应数据进行备份，并通过网络分级管理模块将响应数据发送给管理平台，所述管理平台接收到响应数据并根据响应数据向对象平台下发管理数据。