[发明专利]物联网设备人工智能数据提供方法、装置、系统及终端设备有效
申请号: | 202211045021.6 | 申请日: | 2022-08-30 |
公开(公告)号: | CN115391443B | 公开(公告)日: | 2023-06-16 |
发明(设计)人: | 张大鹏 | 申请(专利权)人: | 特斯联科技集团有限公司 |
主分类号: | G06F16/25 | 分类号: | G06F16/25;G06F16/55;G06F16/58;G06N20/00 |
代理公司: | 北京春江专利商标代理事务所(普通合伙) 11835 | 代理人: | 曹洁 |
地址: | 100027 北京市朝*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 联网 设备 人工智能 数据 提供 方法 装置 系统 终端设备 | ||
1.一种数据提供方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取检测设备的设备标识信息,所述设备标识信息包括所采集的原始物理信息的类别和输出数据类别,输出数据类别包括电压数据和图像数据的类别中的一个或两个以上;
S2、当所述输出数据类别中存在电压数据时,将所述电压数据转换为第一数据;
S3、当所述输出数据类别中存在图像数据时,将所述图像数据转换为第二数据;
S4、输出数据,所述数据包括所述第一数据和/或第二数据及其对应的设备标识信息;
所述S2的步骤包括:
S21、当所述输出数据类别中存在电压数据时,构建第一模型;
S22、采用第一神经网络进行计算,获得所述电压数据转换为的第一数据;
所述第一模型为:
其中,Y1(t)为t时刻的第一数据,V(t)为t时刻的电压数据,C1为根据所采集的原始物理信息的类别确定的第一噪声影响系数,C2为根据检测设备的各部件确定的第二噪声影响系数,δ为第一转换系数,ε(t)为t时刻的噪声值;
所述S3的步骤包括:
S31、当所述输出数据类别中存在图像数据时,构建第二模型;
S32、采用第二神经网络进行计算,获得所述图像数据转换为的第二数据;
所述第二模型为:
其中,Y2(t)为t时刻的第二数据,ft(x,y)为t时刻的图像坐标(x,y)上的像素值,C3为根据所采集的原始物理信息的类别确定的第三噪声影响系数,C4为根据检测设备的各部件确定的第四噪声影响系数。
2.一种数据提供装置,其特征在于,包括:
设备标识信息获取单元,用于获取检测设备的设备标识信息,所述设备标识信息包括所采集的原始物理信息的类别和输出数据类别,输出数据类别包括电压数据和图像数据的类别中的一个或两个以上;
第一转换单元,用于当所述输出数据类别中存在电压数据时,将所述电压数据转换为第一数据;
第二转换单元,用于当所述输出数据类别中存在图像数据时,将所述图像数据转换为第二数据;
数据输出单元,用于输出数据,所述数据包括所述第一数据和/或第二数据及其对应的设备标识信息;
所述第一转换单元包括:
第一模型构建单元,用于当所述输出数据类别中存在电压数据时,构建第一模型;
第一神经网络计算单元,用于采用第一神经网络进行计算,获得所述电压数据转换为的第一数据;
所述第一模型为:
其中,Y1(t)为t时刻的第一数据,V(t)为t时刻的电压数据,C1为根据所采集的原始物理信息的类别确定的第一噪声影响系数,C2为根据检测设备的各部件确定的第二噪声影响系数,δ为第一转换系数,ε(t)为t时刻的噪声值;
所述第二转换单元包括:
第二模型构建单元,用于当所述输出数据类别中存在图像数据时,构建第二模型;
第二神经网络计算单元,用于采用第二神经网络进行计算,获得所述图像数据转换为的第二数据;
所述第二模型为:
其中,Y2(t)为t时刻的第二数据,ft(x,y)为t时刻的图像坐标(x,y)上的像素值,C3为根据所采集的原始物理信息的类别确定的第三噪声影响系数,C4为根据检测设备的各部件确定的第四噪声影响系数。
3.一种终端设备,其特征在于,包括相互连接的如权利要求2所述的数据提供装置和检测设备;
所述检测设备用于将采集的原始物理信息转化为输出数据并输出给数据提供装置,输出数据的类别包括电压数据和图像数据的类别中的一个或两个以上;
所述数据提供装置用于将所述输出数据转换成数据并输出。
4.一种数据提供系统,其特征在于,包括多个如权利要求3所述的终端设备,各终端设备之间通过网络建立通信连接,以实施数据的互传。
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