[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

说明书

本发明公开了一种物联网设备人工智能数据提供方法、装置、系统及终端设备，涉及人工智能技术领域。数据提供方法包括：获取检测设备的设备标识信息，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；当输出数据类别中存在电压数据时将电压数据转换为第一数据；当输出数据类别中存在图像数据时将图像数据转换为第二数据；输出包括第一数据和/或第二数据及其对应的设备标识信息的数据。本发明通过将检测设备的输出数据转换为第三方所需的数据，可以加速对诸如从IoT设备获取的工作数据之类的大数据的使用。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种物联网设备人工智能数据提供方法、装置、系统及终端设备。

背景技术

纵观目前物联网(IoT)设备的工作数据形式，各设备之间的数据库的编码形式、使用接口等各不相同，从而即使是同属于一个物联网内的各设备间的工作数据无法进行有效率的搜寻、比对或配合运算。而传统的各设备间的工作数据传输、各数据库间的搜寻比对等操作，需要花费太多的时间。

而且在使用人工智能进行学习训练等的情况下，需要数万个或者更多个的海量的学习数据，收集这些大数据需要大量的时间，因此需要一种快速、效率高的收集大数据的方法。

发明内容

因此，本发明实施例提供一种物联网设备人工智能数据提供方法、装置、系统及终端设备。

为此，本发明实施例的一种数据提供方法，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。

优选地，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、采用第一强化学习模块进行计算，获得所述电压数据转换为的第一数据。

优选地，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。

优选地，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、采用第二强化学习模块进行计算，获得所述图像数据转换为的第二数据。

优选地，所述第二模型为：

其中，Y₂(t)为t时刻的第二数据，f_t(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。

本发明实施例的一种数据提供装置，包括：