[发明专利]基于多维度传感器的智慧社区管理平台

权利要求书

1.基于多维度传感器的智慧社区管理平台，其特征在于，所述基于多维度传感器的智慧社区管理平台包括：

传感数据获取模块，用于获取社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合；

数据分析模块，提取社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合，存储并分析社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合，并对多维度传感器数据以及监控影像集合是否存在威胁进行判断，其中，多维度传感器数据以及监控影像集合是否存在威胁进行判断基于威胁判断模型进行；

风险评估模块，用于获取多维度传感器数据以及监控影像集合，识别多维度传感器数据以及监控影像集合的威胁阈值，基于威胁阈值、多维度传感器数据以及监控影像集合对社区潜在风险进行预测，并发布评估结果；

其中，所述数据分析模块包括：

分析提取单元，用于提取过滤降噪后的社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合，存储并分析社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合；

分析判断单元，搭载有威胁判断模型，基于威胁判断模型对多维度传感器数据以及监控影像集合是否存在威胁进行判断；

分析转换单元，用于提取过滤降噪后的社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合，并将提取过滤降噪后的社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合转换为可读取的csv文件格式；

其中，分析提取单元是基于Zabbix框架与不同物联网数据采集边缘网关以及物联网视频传输算法网关建立联系，创建不同终端的Zabbix组织架构图，Zabbix组织架构图创建时，对应产生物联网数据采集边缘网关以及物联网视频传输算法网关对应的拓扑架构树，通过拓扑架构树结合随机森林算法对物联网数据采集边缘网关以及物联网视频传输算法网关进行权重赋值，且权重赋值是通过主成分分析法计算得到，其中，权重赋值的计算公式如下：

Z_j＝L_j1*X₁+L_j2*X₂+…+L_jp*X_p(j≤p) （1），

（2），

公式（1）中，其中，Z_j为第j个主权重因素的线性组合；X1，X2，…，Xp为原始的p个物联网数据采集边缘网关以及物联网视频传输算法网关；L_jp为第p个物联网数据采集边缘网关以及物联网视频传输算法网关在主权重因素Z_j中的分配系数；

公式（2）中，分别表示每个物联网数据采集边缘网关以及物联网视频传输算法网关在拓扑架构树上的权重值，表示第j种主权重因素的占比，为常数比例因子，可以为0.2-0.6；

所述威胁判断模型的工作方法，具体包括：

获取分析判断单元端查看请求；

基于查看请求提取对应的可读取的csv文件格式，其中，可读取的csv文件格式分别对应有过滤降噪后的社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合；

循环读取社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合中的数据；

通过威胁判断模型遍历查找威胁值对应的威胁触发值，并逐一对比威胁触发值以及预设阈值；

若威胁触发值小于预设阈值，则处理结束，若威胁触发值大于预设阈值，显示至分析判断单元端，并将处理结果发送至风险评估模块。

2.如权利要求1所述的基于多维度传感器的智慧社区管理平台，其特征在于：所述传感数据获取模块包括：

数据更新单元，采集社区内多维度传感器数据以及社区监控影像集合，覆盖并更新原有多维度传感器数据以及社区监控影像集合；

数据预处理单元，加载获取的数据，其中，对每组所述的数据分别分配预处理工具，通过预处理工具对获取的数据进行过滤降噪处理。

3.如权利要求2所述的基于多维度传感器的智慧社区管理平台，其特征在于：所述传感数据获取模块还包括：

处理输出单元，获取过滤降噪处理后的数据，打包发送所述数据，并将数据输送至数据存储库中存储。

4.如权利要求2所述的基于多维度传感器的智慧社区管理平台，其特征在于：所述预处理工具为预置的Filebeat工具，预处理工具提供B/S模式的参数配置功能，预处理工具对每组数据对应的过滤降噪路径进行分配。