CN102881125B - 基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统 - Google Patents
基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统,其通过依次连接的关键多信息特征采集数据库、自动聚类传感服务存储器、信息属性特征搜索提取发送预处理器、关键多信息属性特征检测处理器、关键多信息属性特征对比识别处理平台、关键多信息属性特征跟踪定位监控机、关键信息属性特征实时通知报警终端;克服了现有技术关键信息分类单一、易漏等缺陷,实现了适合不同行业或特殊分类需求特点的加工、整理、归类等算法,提供了更快、更准、更全,可分割、过滤、加权、可信度预置,并能由不同意见需求对相关信息持续更新的广泛应用。
Description
技术领域
本发明涉及行业网络关键信息监控技术领域,尤其涉及综合信息集中处理平台的报警监控系统领域,特别是一种基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统。
背景技术
随着计算机和网络水平的提高,在通信互联网中,一般采用分层管理的方式,对整个通讯网络中的设备(网元)进行管理。一般存在网络管理系统(NMS)、网元管理系统(EMS)等不同层次的管理系统。EMS主要完成ITU TMN中的网元管理层(EML)功能,即完成一个或多个移动通信设备(网元)的管理功能,所管理的网元一般来自于同一个设备供应商。NMS主要完成ITU TMN中的网络管理层(NML)功能,负责一个被管网络内所有网元的管理。NMS与EMS之间的接口称为北向接口(Itf-N)。
当网元发生故障或产生异常情况时,将产生相应的告警信息,以使操作管理人员了解故障的发生及尽快地定位和排除故障。告警信息首先由网元发送到EMS;若NMS订购了相关的告警,则告警信息将由EMS通过北向接口上报到NMS。实际上,当网元发生故障或异常情况时,可能对移动通讯网络提供的某些业务的服务质量造成不良影响,最终使得服务质量下降。
截止2010年4月中国网民数量超过4.04亿,互联网以其自由性、交流便捷性、信息获取丰富等互联网越来越多的吸引社会各界的眼球,互联网呈现的多元化产生的巨大舆论压力,如:柑橘蛆虫事件、农夫山泉砒霜门通过互联网效应快速扩大都直接或间接导致相关企业带来上10亿经济损失,而企业在关注互联网负面信息的同时,越来越理性逐步将眼光瞄准在通过互联网产生的以市场为核心的咨询价值,如针对互联上自身品牌、口碑、产品上下游供需、竞争对手动向、企业活动社会反应、企业产品电子商务情况的综合分析对企业市场占领战略支持体现越来越大的价值。
“毒奶粉”、“柑橘蛆虫门”等事件让政府自身互联网舆情监管、正确引导;帮助企业合理竞争、自身信用、品牌建设有了更多的关注。同时,浙发改基综文件引导企业关注自身信用,将“企业信用报告”作为政府招标项目评分标准(占3分),而互联网企业负面信息(信用类)达3条未处理则企业信用报告最高评价不可超过BB(1分)。
基于企业特别是食品企业对互联网预期巨大影响力、舆论压力的关注、企业自身品牌建设、市场策略、市场分析、企业活动社会反应提供强力策略支持为主,以帮助政府提供互联网舆情、企业舆情监管、处理及跟踪提供有效管理办法和技术手段为项目市场策略补充,公司研发面向食品行业的舆情搜索与分析系统。
目前,信息安全监控系统技术发展很快,已从单一的文字信息时实监控功能发展到集图片、音频实时信息传送、地理信息定位、视频化等于一体的高度集成的监控管理系统,应用技术急待开发。
但无论是早期的信息安全监控还是现在的高度集成的信息安全监控管理系统,都仅仅是片面信息的实时还原,无法判断和评价用户所使用的信息系统的安全性能和监控报警设备寿命周期。尤其大型行业、信息安全系统设备非常复杂,投产时间不一,缺乏运行期相关历史数据,在实际维护过程中难度大、成本高。
目前,系统漏洞的数量在不断增加,其中隐含了某些必然规律或规则,通过数据挖掘、知识发现等手段对漏洞信息库、漏洞发布相关信息(漏洞发布源、转载、公告、交流、讨论)和漏洞利用信息(利用漏洞传播的病毒、木马、漏洞利用工具开发、漏洞带来的损坏)等多方面信息进行处理,获取已有漏洞信息中的隐含规律,以便对已知漏洞的作用时效、区域、危害等级等信息进行统计和分类,做到对新漏洞产生的时间、部位进行预测,或者对新产生漏洞的危害类型进行准确分类。
此外,关于关键字分类技术领域已初见开发,但是关键字信息漏洞之间也存在相互的隐含关系,如何及时有效地发现这些关系成为了未来关键字信息漏洞数据挖掘的重点和难点。例如某个公司的程序员已经编写好的10个程序后来发现4个有安全漏洞,利用这一信息可以预测在短期,该程序员新完成的程序出现漏洞的可能性是40%;在该程序员4个出现安全漏洞的程序中发现有3个是缓存溢出漏洞,则可指导漏洞检测人员对该公司的产品将重点放在缓存溢出检测上;对类似这些信息的挖掘,找到漏洞产生的隐藏规律,可以对新漏洞、漏洞产生部位类型、漏洞危害时效等因素进行预测,对漏洞危害进行预警和预防具有重要的意义。
因此,信息数据发现就是从数据库大量的数据中通过数据挖掘算法来提取出隐含的、新颖的、有效的并能被人理解的规则或模式的处理过程。这里的规则或模式即是我们平常所说的知识。它给出数据的某些特性或数据之间的关系,是对数据处理后获取的更深层次的可用于决策支持的信息。
Web上有海量的漏洞利用信息,如漏洞描述、利用漏洞制造的病毒、漏洞危害的区域、时间等等,怎样对这些数据进行复杂的处理分析是漏洞数据挖掘的研究热点。因此,本系统采取自动搜集机制从Web上进行数据采集,生成漏洞信息库,并用文本挖掘方法对漏洞信息库进行数据挖掘。最后,将分类模型按各个指标对分类结果进行评价或解释,并以可视化的方式呈现给用户,使用户能够清晰明了地浏览漏洞分类结果。
参考文献:
[1]Common vulnerabilities and exposures[EB/OL].http://www.cve.mitre.org.
[2]单国栋,戴英侠,王航.计算机漏洞分类研究[J].计算机工程,2002,28(10):3-6.
[3]翟钰,张玉清,武维善等.系统安全漏洞研究及数据库实现[J].计算机工程,2004,30(8):68-70.
[4]Jiawei Han,Micheline Kamber.Data Mining Concepts and Techniques,SecondEdition.China Machine Press.
[5]Sheyner O,Haines S Jha,Lippmann R,et al.Automated genera-tion andanalysis of attackgraphs[C].Oakland,CA:Proceedingsof the2002IEEE Symposium onSecurity andPrivacy,2002.
[6]张宁,贾自艳,史忠植.使用KNN算法的文本分类[J].计算机工程,2005,31(8):171-182.
[7]黄嘉满,张冬茉.基于文本的关联规则提取方法的研究[J].计算机仿真,2008,25(1):96-99.
由此可见,涉及关键字模块的开发还没有涉及监控的应用,更没有涉及网络行业关键信息的应用;目前,尽管搜索引擎技术已经成熟,但是基于搜索引擎的关键字深层次数据挖掘衍生的产品和服务尚未完全开发。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足,提供了一种建立完善的关键多信息特征词语数据语义知识库;通过依次连接的关键多信息特征采集数据库、自动聚类传感服务存储器、信息属性特征搜索提取发送预处理器、关键多信息属性特征检测处理器、关键多信息属性特征对比识别处理平台、关键多信息属性特征跟踪定位监控机、关键信息属性特征实时通知报警终端完善的设计了一种基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统;可基于智能Agent、搜索主题可配置、语义可扩展、范围可设定的支持行业个性化爬虫式搜索引擎,适合不同产业、行业等特殊分类需求特点的自动聚类算法、分类算法、正负面判断算法、热点自动识别算法,实现了客户所需知识的加工、整理、归类和重要性算法;可提供更快、更准、更全的搜索信息数据需要,而且该系统可对特征关键多信息进行分割、过滤、加权、可信度预置,并能结合企业内部处理意见对相关知识持续更新;尤其在关键文字之外,还开拓了关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息的交叉多信息融合集中处理平台的报警监控,应用面更广。
为实现上述目的,本发明是通过以下技术方案实现的:
本发明的一种基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统,其特征在于,该基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统依次连接的包括关键多信息特征采集数据库、自动聚类传感服务存储器、信息属性特征搜索提取发送预处理器、关键多信息属性特征检测处理器、关键多信息属性特征对比识别处理平台、关键多信息属性特征跟踪定位监控机、关键信息属性特征实时通知报警终端。
作为优选的技术方案:
所述关键多信息特征采集数据库:用于采集预置多信息数据的关键多信息数据库,所述关键多信息包括关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息;通过配置方式定义管理全网上述关键多信息对象及其访问,按照预定的语法要求,通过编写配置文件的方式对上述关键多信息对象进行实时自动采集、描述、编码和入库,完成配置文件编写后,完成关键多信息目标数据库;
自动聚类传感服务存储器:包括自动聚类传感器、服务存储器;将上述关键多信息目标数据库由数据流控制系统,将关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息中的静态信息合成数据流与动态信息合成数据流发送到所述自动聚类传感服务存储器中的自动聚类传感器;其中,自动聚类传感器包括:静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;所述静态信息合成数据流与动态信息合成数据流按照先后顺序分别对应传递到所述静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;然后分别进行特征和属性提取,先基于文字向量空间、图片向量空间、音频向量空间、视频向量空间的相似度识别传感装置进行相关度的高低精选分类;再基于语义识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过设置正负面权重,进行文字、图片、音频、视频信息数据正负面的识别和归类,然后进行负面信息数据的多等级重要性精选分类;再通过时间识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过时间先后顺序的多时间段精选分类;然后分别对上述相关度、负面信息数据的多等级、时间先后顺序的多时间段进行设置不同权重值;将设置的不同权重值分别发送到上述服务存储器的多个不同对应存储子模块中进行分类别存储;
信息属性特征搜索提取发送预处理器:包括:信息数据属性特征分类训练子模块、对比搜索分类器、信息数据发送机;对全网采集的多信息进行特征提取,然后通过信息数据属性特征分类训练子模块与上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的服务存储器的多个不同对应存储子模块,进行分类比对训练后存储在所述对比搜索分类器,再由所述信息数据发送机将符合对应分类的信息数据发送到所述关键多信息属性特征检测处理器;
关键多信息属性特征检测处理器:包括信息接收机、数据信息检查匹配度检查仪;其中,所述信息接收机包括:左端口和右端口,用于接收经所述信息属性特征搜索提取发送预处理器预处理全网采集的多信息后的信息数据;所述左端口与上述信息属性特征搜索提取发送预处理器进行连接;所述右端口与所述数据信息检查匹配度检查仪进行电连接;
关键多信息属性特征对比识别处理平台:包括信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,根据上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数,进一步将上述关键多信息属性特征检测处理器进行处理过的全网采集的多信息,依次通过所述信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,与上述多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数进行比对识别。
作为优选的技术方案:
关键多信息属性特征跟踪定位监控机:其内部设有中央监控中心微处理器,异常状态预警电路单元,字段、字位、象素、象位控制电路单元,多个区段监控电路单元;所述中央监控中心微处理器具有串行的输入接口电路和输出接口电路,其中,所述字段、字位、象素、象位控制电路单元、异常状态预警电路单元、多个区段监控电路单元依次通过数码显示电路连接;上述具有串行的输入接口电路与字段、字位、象素、象位控制电路单元电连接,具有串行的输出接口电路与多个区段监控电路单元电连接;所述多个区段监控电路单元进行信息数据监测和定位,并控制对所述监测和定位的信息数据进行传送;所述中央监控中心微处理器收集所述多个区段监控电路单元传送的监测和定位的信息数据,将所述监测和定位的信息数据通过软件程序运算并记录,以及控制所述监测和定位的信息数据的传送。
作为优选的技术方案:
关键信息属性特征实时通知报警终端:其包括:预警蜂鸣器、多个感测组件、终端显示器;其中,当上述异常状态预警电路单元发出异常信息数据时:实时接通预警蜂鸣器通知报警;所述多个感测组件,对上述关键多信息属性特征跟踪定位监控机中的异常状态预警电路单元发出的信息数据通过有线或无线的方式进行信息数据的感测定位,并通过终端显示器进行显示。
具体实施方式
下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
实施例1:
一种基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统,其特征在于,该基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统依次连接的包括关键多信息特征采集数据库、自动聚类传感服务存储器、信息属性特征搜索提取发送预处理器、关键多信息属性特征检测处理器、关键多信息属性特征对比识别处理平台、关键多信息属性特征跟踪定位监控机、关键信息属性特征实时通知报警终端。
实施例2:
一种基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统,其特征在于,该基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统依次连接的包括关键多信息特征采集数据库、自动聚类传感服务存储器、信息属性特征搜索提取发送预处理器、关键多信息属性特征检测处理器、关键多信息属性特征对比识别处理平台、关键多信息属性特征跟踪定位监控机、关键信息属性特征实时通知报警终端;
所述关键多信息特征采集数据库:用于采集预置多信息数据的关键多信息数据库,所述关键多信息包括关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息;通过配置方式定义管理全网上述关键多信息对象及其访问,按照预定的语法要求,通过编写配置文件的方式对上述关键多信息对象进行实时自动采集、描述、编码和入库,完成配置文件编写后,完成关键多信息目标数据库;
自动聚类传感服务存储器:包括自动聚类传感器、服务存储器;将上述关键多信息目标数据库由数据流控制系统,将关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息中的静态信息合成数据流与动态信息合成数据流发送到所述自动聚类传感服务存储器中的自动聚类传感器;其中,自动聚类传感器包括:静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;所述静态信息合成数据流与动态信息合成数据流按照先后顺序分别对应传递到所述静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;然后分别进行特征和属性提取,先基于文字向量空间、图片向量空间、音频向量空间、视频向量空间的相似度识别传感装置进行相关度的高低精选分类;再基于语义识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过设置正负面权重,进行文字、图片、音频、视频信息数据正负面的识别和归类,然后进行负面信息数据的多等级重要性精选分类;再通过时间识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过时间先后顺序的多时间段精选分类;然后分别对上述相关度、负面信息数据的多等级、时间先后顺序的多时间段进行设置不同权重值;将设置的不同权重值分别发送到上述服务存储器的多个不同对应存储子模块中进行分类别存储;
信息属性特征搜索提取发送预处理器:包括:信息数据属性特征分类训练子模块、对比搜索分类器、信息数据发送机;对全网采集的多信息进行特征提取,然后通过信息数据属性特征分类训练子模块与上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的服务存储器的多个不同对应存储子模块,进行分类比对训练后存储在所述对比搜索分类器,再由所述信息数据发送机将符合对应分类的信息数据发送到所述关键多信息属性特征检测处理器;
关键多信息属性特征检测处理器:包括信息接收机、数据信息检查匹配度检查仪;其中,所述信息接收机包括:左端口和右端口,用于接收经所述信息属性特征搜索提取发送预处理器预处理全网采集的多信息后的信息数据;所述左端口与上述信息属性特征搜索提取发送预处理器进行连接;所述右端口与所述数据信息检查匹配度检查仪进行电连接;
关键多信息属性特征对比识别处理平台:包括信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,根据上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数,进一步将上述关键多信息属性特征检测处理器进行处理过的全网采集的多信息,依次通过所述信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,与上述多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数进行比对识别。
实施例3:
一种基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统,其特征在于,该基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统依次连接的包括关键多信息特征采集数据库、自动聚类传感服务存储器、信息属性特征搜索提取发送预处理器、关键多信息属性特征检测处理器、关键多信息属性特征对比识别处理平台、关键多信息属性特征跟踪定位监控机、关键信息属性特征实时通知报警终端;
所述关键多信息特征采集数据库:用于采集预置多信息数据的关键多信息数据库,所述关键多信息包括关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息;通过配置方式定义管理全网上述关键多信息对象及其访问,按照预定的语法要求,通过编写配置文件的方式对上述关键多信息对象进行实时自动采集、描述、编码和入库,完成配置文件编写后,完成关键多信息目标数据库;
自动聚类传感服务存储器:包括自动聚类传感器、服务存储器;将上述关键多信息目标数据库由数据流控制系统,将关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息中的静态信息合成数据流与动态信息合成数据流发送到所述自动聚类传感服务存储器中的自动聚类传感器;其中,自动聚类传感器包括:静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;所述静态信息合成数据流与动态信息合成数据流按照先后顺序分别对应传递到所述静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;然后分别进行特征和属性提取,先基于文字向量空间、图片向量空间、音频向量空间、视频向量空间的相似度识别传感装置进行相关度的高低精选分类;再基于语义识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过设置正负面权重,进行文字、图片、音频、视频信息数据正负面的识别和归类,然后进行负面信息数据的多等级重要性精选分类;再通过时间识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过时间先后顺序的多时间段精选分类;然后分别对上述相关度、负面信息数据的多等级、时间先后顺序的多时间段进行设置不同权重值;将设置的不同权重值分别发送到上述服务存储器的多个不同对应存储子模块中进行分类别存储;
信息属性特征搜索提取发送预处理器:包括:信息数据属性特征分类训练子模块、对比搜索分类器、信息数据发送机;对全网采集的多信息进行特征提取,然后通过信息数据属性特征分类训练子模块与上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的服务存储器的多个不同对应存储子模块,进行分类比对训练后存储在所述对比搜索分类器,再由所述信息数据发送机将符合对应分类的信息数据发送到所述关键多信息属性特征检测处理器;
关键多信息属性特征检测处理器:包括信息接收机、数据信息检查匹配度检查仪;其中,所述信息接收机包括:左端口和右端口,用于接收经所述信息属性特征搜索提取发送预处理器预处理全网采集的多信息后的信息数据;所述左端口与上述信息属性特征搜索提取发送预处理器进行连接;所述右端口与所述数据信息检查匹配度检查仪进行电连接;
关键多信息属性特征对比识别处理平台:包括信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,根据上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数,进一步将上述关键多信息属性特征检测处理器进行处理过的全网采集的多信息,依次通过所述信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,与上述多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数进行比对识别;
关键多信息属性特征跟踪定位监控机:其内部设有中央监控中心微处理器,异常状态预警电路单元,字段、字位、象素、象位控制电路单元,多个区段监控电路单元;所述中央监控中心微处理器具有串行的输入接口电路和输出接口电路,其中,所述字段、字位、象素、象位控制电路单元、异常状态预警电路单元、多个区段监控电路单元依次通过数码显示电路连接;上述具有串行的输入接口电路与字段、字位、象素、象位控制电路单元电连接,具有串行的输出接口电路与多个区段监控电路单元电连接;所述多个区段监控电路单元进行信息数据监测和定位,并控制对所述监测和定位的信息数据进行传送;所述中央监控中心微处理器收集所述多个区段监控电路单元传送的监测和定位的信息数据,将所述监测和定位的信息数据通过软件程序运算并记录,以及控制所述监测和定位的信息数据的传送。
实施例4:
一种基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统,其特征在于,该基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统依次连接的包括关键多信息特征采集数据库、自动聚类传感服务存储器、信息属性特征搜索提取发送预处理器、关键多信息属性特征检测处理器、关键多信息属性特征对比识别处理平台、关键多信息属性特征跟踪定位监控机、关键信息属性特征实时通知报警终端;
所述关键多信息特征采集数据库:用于采集预置多信息数据的关键多信息数据库,所述关键多信息包括关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息;通过配置方式定义管理全网上述关键多信息对象及其访问,按照预定的语法要求,通过编写配置文件的方式对上述关键多信息对象进行实时自动采集、描述、编码和入库,完成配置文件编写后,完成关键多信息目标数据库;
自动聚类传感服务存储器:包括自动聚类传感器、服务存储器;将上述关键多信息目标数据库由数据流控制系统,将关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息中的静态信息合成数据流与动态信息合成数据流发送到所述自动聚类传感服务存储器中的自动聚类传感器;其中,自动聚类传感器包括:静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;所述静态信息合成数据流与动态信息合成数据流按照先后顺序分别对应传递到所述静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;然后分别进行特征和属性提取,先基于文字向量空间、图片向量空间、音频向量空间、视频向量空间的相似度识别传感装置进行相关度的高低精选分类;再基于语义识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过设置正负面权重,进行文字、图片、音频、视频信息数据正负面的识别和归类,然后进行负面信息数据的多等级重要性精选分类;再通过时间识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过时间先后顺序的多时间段精选分类;然后分别对上述相关度、负面信息数据的多等级、时间先后顺序的多时间段进行设置不同权重值;将设置的不同权重值分别发送到上述服务存储器的多个不同对应存储子模块中进行分类别存储;
信息属性特征搜索提取发送预处理器:包括:信息数据属性特征分类训练子模块、对比搜索分类器、信息数据发送机;对全网采集的多信息进行特征提取,然后通过信息数据属性特征分类训练子模块与上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的服务存储器的多个不同对应存储子模块,进行分类比对训练后存储在所述对比搜索分类器,再由所述信息数据发送机将符合对应分类的信息数据发送到所述关键多信息属性特征检测处理器;
关键多信息属性特征检测处理器:包括信息接收机、数据信息检查匹配度检查仪;其中,所述信息接收机包括:左端口和右端口,用于接收经所述信息属性特征搜索提取发送预处理器预处理全网采集的多信息后的信息数据;所述左端口与上述信息属性特征搜索提取发送预处理器进行连接;所述右端口与所述数据信息检查匹配度检查仪进行电连接;
关键多信息属性特征对比识别处理平台:包括信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,根据上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数,进一步将上述关键多信息属性特征检测处理器进行处理过的全网采集的多信息,依次通过所述信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,与上述多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数进行比对识别;
关键多信息属性特征跟踪定位监控机:其内部设有中央监控中心微处理器,异常状态预警电路单元,字段、字位、象素、象位控制电路单元,多个区段监控电路单元;所述中央监控中心微处理器具有串行的输入接口电路和输出接口电路,其中,所述字段、字位、象素、象位控制电路单元、异常状态预警电路单元、多个区段监控电路单元依次通过数码显示电路连接;上述具有串行的输入接口电路与字段、字位、象素、象位控制电路单元电连接,具有串行的输出接口电路与多个区段监控电路单元电连接;所述多个区段监控电路单元进行信息数据监测和定位,并控制对所述监测和定位的信息数据进行传送;所述中央监控中心微处理器收集所述多个区段监控电路单元传送的监测和定位的信息数据,将所述监测和定位的信息数据通过软件程序运算并记录,以及控制所述监测和定位的信息数据的传送;
关键信息属性特征实时通知报警终端:其包括:预警蜂鸣器、多个感测组件、终端显示器;其中,当上述异常状态预警电路单元发出异常信息数据时:实时接通预警蜂鸣器通知报警;所述多个感测组件,对上述关键多信息属性特征跟踪定位监控机中的异常状态预警电路单元发出的信息数据通过有线或无线的方式进行信息数据的感测定位,并通过终端显示器进行显示。
根据上述说明书和实施例的揭示和教导,本发明所属领域的技术人员还可以对上述实施方式进行适当的外形变更和原料的替换修改。因此,本发明并不局限于上面揭示和描述的具体实施方式,对本发明的一些修改和变更也应当落入本实用新型的权利要求的保护范围内。此外,尽管本说明书中使用了一些特定的术语,但这些术语只是为了方便说明,并不对本发明构成任何限制。
Claims (3)
1.一种基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统,所述基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统包括依次连接的关键多信息特征采集数据库、自动聚类传感服务存储器、信息属性特征搜索提取发送预处理器、关键多信息属性特征检测处理器、关键多信息属性特征对比识别处理平台、关键多信息属性特征跟踪定位监控机、关键信息属性特征实时通知报警终端,其特征在于,
所述关键多信息特征采集数据库:用于采集预置多信息数据的关键多信息数据库,所述关键多信息包括关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息;通过配置方式定义管理全网上述关键多信息对象及其访问,按照预定的语法要求,通过编写配置文件的方式对上述关键多信息对象进行实时自动采集、描述、编码和入库,完成配置文件编写后,完成关键多信息目标数据库;
所述自动聚类传感服务存储器:包括自动聚类传感器、服务存储器;将上述关键多信息目标数据库由数据流控制系统,将关键文字信息、关键图片信息、关键音频信息和关键视频信息中的静态信息合成数据流与动态信息合成数据流发送到所述自动聚类传感服务存储器中的自动聚类传感器;其中,自动聚类传感器包括:静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;所述静态信息合成数据流与动态信息合成数据流按照先后顺序分别对应传递到所述静态信息自动聚类传感器和动态信息自动聚类传感器;然后分别进行特征和属性提取,先基于文字向量空间、图片向量空间、音频向量空间、视频向量空间的相似度识别传感装置进行相关度的高低精选分类;再基于语义识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过设置正负面权重,进行文字、图片、音频、视频信息数据正负面的识别和归类,然后进行负面信息数据的多等级重要性精选分类;再通过时间识别传感装置,对文字、图片、音频、视频信息数据通过时间先后顺序的多时间段精选分类;然后分别对上述相关度、负面信息数据的多等级、时间先后顺序的多时间段进行设置不同权重值;将设置的不同权重值分别发送到上述服务存储器的多个不同对应存储子模块中进行分类别存储;
所述信息属性特征搜索提取发送预处理器:包括信息数据属性特征分类训练子模块、对比搜索分类器、信息数据发送机;对全网采集的多信息进行特征提取,然后通过信息数据属性特征分类训练子模块与上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的服务存储器的多个不同对应存储子模块,进行分类比对训练后存储在所述对比搜索分类器,再由所述信息数据发送机将符合对应分类的信息数据发送到所述关键多信息属性特征检测处理器;
所述关键多信息属性特征检测处理器:包括信息接收机、数据信息检查匹配度检查仪;其中,所述信息接收机包括:左端口和右端口,用于接收经所述信息属性特征搜索提取发送预处理器预处理全网采集的多信息后的信息数据;所述左端口与上述信息属性特征搜索提取发送预处理器进行连接;所述右端口与所述数据信息检查匹配度检查仪进行电连接;
所述关键多信息属性特征对比识别处理平台:包括信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,根据上述自动聚类传感服务存储器中的进行分类别存储的多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数,进一步将上述关键多信息属性特征检测处理器进行处理过的全网采集的多信息,依次通过所述信息数据特征提取器和信息数据特征识别器,与上述多个不同对应存储子模块中设定的信息数据参数进行比对识别。
2.根据权利要求1所述的基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统,其特征在于所述关键多信息属性特征跟踪定位监控机,其内部设有中央监控中心微处理器,异常状态预警电路单元,字段、字位、象素、象位控制电路单元,多个区段监控电路单元;所述中央监控中心微处理器具有串行的输入接口电路和输出接口电路,其中,所述字段、字位、象素、象位控制电路单元、异常状态预警电路单元、多个区段监控电路单元依次通过数码显示电路连接;上述具有串行的输入接口电路与字段、字位、象素、象位控制电路单元电连接,具有串行的输出接口电路与多个区段监控电路单元电连接;所述多个区段监控电路单元进行信息数据监测和定位,并控制对所述监测和定位的信息数据进行传送;所述中央监控中心微处理器收集所述多个区段监控电路单元传送的监测和定位的信息数据,将所述监测和定位的信息数据通过软件程序运算并记录,以及控制所述监测和定位的信息数据的传送。
3.根据权利要求1所述的基于多信息融合集中处理平台的报警监控系统,其特征在于所述关键信息属性特征实时通知报警终端,其包括:预警蜂鸣器、多个感测组件、终端显示器;其中,当上述异常状态预警电路单元发出异常信息数据时:实时接通预警蜂鸣器通知报警;所述多个感测组件,对上述关键多信息属性特征跟踪定位监控机中的异常状态预警电路单元发出的信息数据通过有线或无线的方式进行信息数据的感测定位,并通过终端显示器进行显示。
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CN104456092A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-03-25 | 中国石油大学(华东) | 一种石油天然气管道报警优先级多维评定方法 |
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US20040263622A1 (en) * | 2003-06-30 | 2004-12-30 | Dennis Michael R. | Plural-receptor, plural-mode, surveillance imaging system |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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