CN111277995B - 一种对终端用户进行识别的方法及设备 - Google Patents

一种对终端用户进行识别的方法及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111277995B
CN111277995B CN201811481248.9A CN201811481248A CN111277995B CN 111277995 B CN111277995 B CN 111277995B CN 201811481248 A CN201811481248 A CN 201811481248A CN 111277995 B CN111277995 B CN 111277995B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sample data
type
preset
terminal
operating system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811481248.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111277995A (zh
Inventor
包静
杨万辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Mobile Communications Group Co Ltd
China Mobile Group Gansu Co Ltd
Original Assignee
China Mobile Communications Group Co Ltd
China Mobile Group Gansu Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Mobile Communications Group Co Ltd, China Mobile Group Gansu Co Ltd filed Critical China Mobile Communications Group Co Ltd
Priority to CN201811481248.9A priority Critical patent/CN111277995B/zh
Publication of CN111277995A publication Critical patent/CN111277995A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111277995B publication Critical patent/CN111277995B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W8/00—Network data management
    • H04W8/18—Processing of user or subscriber data, e.g. subscribed services, user preferences or user profiles; Transfer of user or subscriber data
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/90—Services for handling of emergency or hazardous situations, e.g. earthquake and tsunami warning systems [ETWS]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/006—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management with additional information processing, e.g. for direction or speed determination
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W8/00—Network data management
    • H04W8/22—Processing or transfer of terminal data, e.g. status or physical capabilities

Abstract

本发明公开了一种对终端用户进行识别的方法及设备，用于识别各类终端用户性别、年龄、是否是特殊群体，根据不同应用场景对各类终端进行策略推荐。该方法包括：通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据；从识别出的不同类型的终端对应的样本数据中确定预设类型终端对应的样本数据；根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型。

Description

一种对终端用户进行识别的方法及设备
技术领域
本发明涉及边缘数据，尤其涉及一种对终端用户进行识别的方法及设备。
背景技术
现有技术中，虽然可以利用监控系统对用户群体进行识别，但是有以下缺陷：
传统的用户群体通过监控场景的闭路电视人工进行监控，费时费力且缺乏客观性，而且工作量极大、效率低下、不能进行定量判断以及对用户进行识别时主观性较强；
基于闭路电视的实时监控系统，运用了一些较为简单的图像处理方法来提取图像中旅客群体的特征，但是，这项技术如果应用于旅客群体数量较高的场景时会出现很高的误判率，原因在于高密度旅客群体数量存在明显的人与人之间的重叠现象，运用图像处理技术很难进行识别处理；
面对网络终端越来越普及以及5G网络的快速发展，在现有技术中，还没有利用5G边缘数据中心对各个群体用户终端进行分析判别，识别与判断用户终端的性别、年龄以及是否是特殊群体。
发明内容
本发明提供一种对终端用户进行识别的方法及设备，可以识别各类终端用户的性别、年龄、特殊群体，根据不同的应用场景对各类终端进行策略推荐。
第一方面，本发明提供一种对终端用户进行识别的方法，该方法包括：
通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据；
从识别出的不同类型的终端对应的样本数据中确定预设类型终端对应的样本数据；
根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型。
第二方面，本发明提供一种对终端用户进行识别的设备，该设备包括：处理器以及存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器以下步骤：
通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据；
从识别出的不同类型的终端对应的样本数据中确定预设类型终端对应的样本数据；
根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型。
第三方面，本发明提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据；
从识别出的不同类型的终端对应的样本数据中确定预设类型终端对应的样本数据；
根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型。
本发明提供的一种对终端用户进行识别的方法及设备，具体以下有益效果：
本方案创新的提出从边缘数据中心移动互联网用户角度来进行边缘计算(Edgecomputing)分析判别，用于根据不同品牌手机终端操作系统及其操作系统上的APP对不同群体例如：男性群体、女性群体、老幼群体以及特殊群体的性别、年龄以及是否属于特殊群体进行判断识别，能够应用于公共场所视频监控系统，实现对公共场所中不同群体的识别。
附图说明
图1为一种对终端用户进行识别的方法图；
图2为不同性别移动网民APP偏好图；
图3为不同年龄层移动网民APP偏好图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明提供了一种对终端用户进行识别的方法，如图1所示，具体方法步骤如下：
步骤101：通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据。
边缘数据中心是指位于本地接近用户侧的数据中心，可以向本地用户提供服务，本地用户不必去访问远端的数据中心，因此边缘数据中心可以向用户提供高带宽、低时延的访问应用。
具体的，边缘数据中心可以作为每个社区网络边缘设置的服务器，通过该网络边缘设置的服务器对采集的各类样本数据进行处理。
本实施例应用了边缘数据中心边缘计算的方法确定预设用户类型，边缘数据中心的边缘计算，是智能化云计算的落地部署。应用在物联网局部实现了数据成环，并能够通过边缘计算(Edge computing)确定预设用户类型的基础上，进一步实现数据决策、行为反馈、自动组网、负载平衡等全层域的智能化。在脱离云计算的情况下，应用也能够独立地、灵活地运行，从而在应用场景的小范围内形成物联网“生态”。
基于5G网络具体超低时延、超高速率和海量连接的特性，需要对大量数据在本地进行计算并下发终端时，利用5G网络下的边缘数据中心能够更加实时、高效的对大量数据进行处理。
本实施例中的边缘数据中心为5G边缘数据中心应用层，5G边缘数据中心应用层由应用服务器构成，负责数据二次边缘计算的加工分析、提供应用接口，以及数据展示。
如图1所示，本实施例首先通过5G边缘数据中心采集样本数据，根据网络类型对采集的样本数据进行第一次分类，分成两类样本数据：一类是2G、3G网络类型下采集的各类样本数据，包括采集(移动/电信/联通)2G/3G/Gb+Iups接口数据；另一类是4G、5G网络类型下采集的各类终端样本数据，包括LTE网络数据提取接口S1-MME、S1-U、S6a、SGI的接口数据，得到终端的各类样本数据。
根据2G、3G网络接口提取的数据，确定2G、3G网络下各类样本数据的所有操作系统版本以及操作系统版本上所有的APP版本信息；根据LTE网络接口提取的数据，确定4G、5G网络下各类样本数据的所有操作系统版本以及操作系统版本上所有的APP版本信息。
上述网络类型可以但不限于是2G、3G、4G、5G网络类型；
操作系统版本可以但不限于是各个时期安卓Android操作系统版本、各个时期苹果Iphone操作系统版本。
具体的，不同时期安卓操作系统版本代号及其支持的网络类型对应关系如下：
支持2G/3G网络类型的安卓操作系统版本代号为：纸杯蛋糕(Android 1.5)、甜甜圈(Android 1.6)、松饼(Android 2.0/2.1)、冻酸奶(Android 2.2)、姜饼(Android 2.3)、蜂巢(Android 3.0/3.1/3.2)、冰激凌三明治(Android 4.0)、Android 4.1。
支持4G/5G网络类型的安卓操作系统版本代号为：Android 4.2/4.3Jelly Bean(果冻豆)、Android 4.4(奇巧)、Android 5.0/5.1(棒棒糖)、Android 6.0(棉花糖)、Android 7.0(牛轧糖)。
不同类型的终端可以但不限于是移动终端、M2M网络终端、便携式智能设备等，上述上报用户数据的设备可以是手机、老人机、儿童电话手表、POS机、共享单车智能电表、智能水表、健康监测器、火灾警报器等，根据2G/3G/Gb+Iups接口采集的用户数据、LTE网络数据提取接口S1-MME、S1-U、S6a、SGI接口采集的用户数据，边缘数据中心能获得各类样本数据，根据各类样本数据中的网络类型及操作系统版本对样本数据进行分类。
作为一种可选的实施方式，通过边缘数据中心根据网络类型对采集的各类样本数据进行第一次分类，得到不同网络类型对应的样本数据，针对不同网络类型对应的样本数据，根据预先建立的操作系统版本识别库及上述不同类型终端使用的操作系统版本，对上述不同网络类型对应的样本数据进行第二次分类，得到不同网络类型下不同类型终端对应的样本数据。
实施中，通过边缘数据中心根据网络类型对采集的各类样本数据进行第一次分类，得到2G、3G、4G、5G网络类型对应的样本数据，2G、3G、4G、5G网络类型中每一类网络类型对应的样本数据包括移动、联通、电信网络下终端对应的样本数据。
如前上述，不同类型的终端可以但不限于是移动终端、M2M网络终端、便携式智能设备等，不同类型终端使用的操作系统版本不同，为了确定不同网络类型下不同类型终端对应的样本数据，实施中，对上述不同网络类型对应的样本数据进行第二次分类之前，根据2G、3G网络类型对应的终端操作系统版本，将2G、3G网络类型对应的样本数据分为两类：一类是2G、3G网络类型下的Android操作系统版本对应的样本数据；另一类是2G、3G网络类型下的Iphone操作系统版本对应的样本数据；
根据4G、5G网络类型对应的终端操作系统版本，将4G、5G网络类型对应的样本数据分为两类：一类是4G、5G网络下的Android操作系统版本对应的样本数据；另一类是4G、5G网络下的Iphone操作系统版本对应的样本数据。
不同类型终端使用的网络类型及其网络类型下的操作系统版本是不同的，不同类型终端可以但不限于M2M类型终端、POS机、共享单车、老人机、儿童电话手表、移动终端，具体的：
M2M类型终端如智能电表、智能水表、健康监测器、火灾警报器，使用的网络类型一般为2G网络下低版本的安卓操作系统如Android 1.5；
POS机、共享单车使用的网络类型都是2G、3G网络且操作系统版本都较低如Android 2.2；
老人机和儿童电话手表使用的网络类型一般为2G或3G网络且操作系统版本较高如Android 4.1；
移动终端如手机使用的网络类型一般为4G、5G网络且操作系统版本较高如Android 7.0。
具体的，对不同网络类型下样本数据进行操作系统版本分类时，预先建立的操作系统版本识别库，包括安卓操作系统版本识别库、苹果操作系统版本识别库，安卓操作系统版本识别库中包括多个版本的安卓操作系统版本，苹果操作系统版本识别库中包括多个版本的苹果操作系统版本。
利用安卓操作系统版本识别库对上述不同网络类型对应的样本数据进行操作系统版本的识别，对于使用苹果操作系统的不同类型终端，利用苹果操作系统版本识别库对不同网络类型的样本数据进行操作系统版本的识别，得到不同网络类型下不同操作系统版本对应的样本数据。
预先建立的不同类型的终端对应的网络类型及操作系统版本对应关系，通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据。
步骤102：从识别出的不同类型的终端对应的样本数据中确定预设类型终端对应的样本数据。
根据预设类型终端对应的网络类型及操作系统版本，从不同类型终端对应的样本数据中筛选出预设类型终端对应的样本数据。
作为一种可选的实施方式，本实施例中预设类型终端可以但不限于老人机、儿童电话手表、移动终端。
其中移动终端对应的网络类型包括4G、5G网络类型，根据移动终端对应的4G、5G网络类型下所采用的预设不同操作系统版本，筛选出移动终端对应的样本数据。
实施中，预设不同操作系统版本为4G、5G网络下的所有操作系统版本，上述移动终端包括4G、5G网络下所有用户使用的终端，移动终端对应的预设用户类型包括三类：男性、女性、老幼；移动终端对应的预设用户类型进一步还包括特殊群体。
具体的，老人机、儿童电话手表对应的网络类型包括2G、3G网络，根据老人机、儿童电话手表对应的2G、3G网络类型下所采用的预设不同操作系统版本，筛选出老人机、儿童电话手表对应的样本数据，老人机、儿童电话手表对应的预设用户类型包括老幼。
从识别出的不同类型的终端对应的样本数据中确定预设类型终端对应的样本数据，能够排除除预设类型终端外其它类型的终端的样本数据，例如能够排除如：POS机、共享单车、GPRS物联网、M2M网络(智能水表、智能电表、健康监测器、火灾警报器)此类终端的样本数据。
步骤103：根据上述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型。
作为一种可选的实施方式，根据预设类型终端对应的操作系统版本历史使用数据，从上述预设类型终端对应的样本数据筛选出上述预设类型终端使用的最新操作系统版本对应的第一类样本数据；根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本，从上述第一类样本数据中筛选上述至少一个指定用户类型的样本数据。
具体的，在得到老人机和儿童电话手表的样本数据后，根据老人机和儿童电话手表对应的操作系统版本历史使用数据，从老人机和儿童电话手表对应的样本数据中，筛选出老人机和儿童电话手表使用的最新操作系统版本对应的第一类样本数据，根据老幼用户对应的操作系统版本，从第一类样本数据中筛选出老幼用户对应的第一样本数据。
或者
在得到老人机和儿童电话手表的样本数据后，根据老人机和儿童电话手表对应的操作系统版本及APP版本历史使用数据，从老人机和儿童电话手表对应的样本数据中，筛选出老人机和儿童电话手表使用的最新操作系统版本及最新APP版本对应的第二类样本数据，根据老幼用户对应的操作系统版本及APP版本，从第二类样本数据中筛选出老幼用户对应的第一样本数据。
根据移动终端对应的网络类型及操作系统，可以初步筛选出移动终端对应用户类型为男性、女性、老幼和病残的样本数据，但不能具体区分男性、女性、老幼和病残各自对应的样本数据。
具体地，对于移动终端对应的样本数据，可以采用如下方式一或方式筛选老幼用户对应的样本数据：
方式一
根据移动终端对应的操作系统版本历史使用数据，从移动终端对应的样本数据中，筛选出移动终端使用的最新操作系统版本对应的第一类样本数据，根据老幼用户对应的操作系统版本，从第一类样本数据中筛选出老幼用户对应的第二样本数据。
方式二
在得到移动终端的样本数据后，根据移动终端对应的操作系统版本及APP版本历史使用数据，从移动终端对应的样本数据中，筛选出移动终端使用的最新操作系统版本及最新APP版本对应的第二类样本数据，根据老幼用户对应的操作系统版本及APP版本，从第二类样本数据中筛选出老幼用户对应的第二样本数据。
结合上述老幼用户类型的第一样本数据和第二样本数据，得到老幼用户的样本数据，根据老幼用户的样本数据得到老幼用户对应的终端。
作为一种可选的实施方式，在得到移动终端的样本数据后，根据移动终端对应的操作系统版本及APP版本历史使用数据，从移动终端对应的样本数据中，筛选出移动终端使用的最新操作系统版本及最新APP版本对应的第二类样本数据，根据男性用户对应的操作系统版本及APP版本，从第二类样本数据中筛选出男性用户对应的第三样本数据，根据女性用户对应的操作系统版本及APP版本，从第二类样本数据中筛选出女性用户对应的第四样本数据。
作为另一种可选的实施方式，筛选第二类样本数据所依据的预设类型终端对应的样本数据，为排除第一类样本数据的预设类型终端对应的样本数据，即具体地：
对于预设类型终端对应的样本数据，利用上述方式一或方式二筛选出老幼用户对应的样本数据；
对于预设类型终端对应的样本数据筛选出老幼用户对应的样本数据后其余的样本数据，按照上述实施方式筛选男性用户对应的第三样本数据及女性用户对应的第四样本数据。
具体的，根据各类APP版本属性，统计各类APP面向的各类男性用户和女性用户的偏好指数，根据各类APP面向的各类不同用户的偏好指数，预先建立男性用户/女性用户对应的APP版本。如图2所示为统计的面向男性用户和女性用户的APP偏好指数，确定男性用户对应的各类APP，及女性用户对应的各类APP。
具体的，根据各类APP版本属性，统计各类APP面向的不同年龄端用户的偏好指数，上述不同年龄段的用户包括老年用户及儿童用户，根据各类APP面向的各类不同年龄段用户的偏好指数，预先建立老年用户/儿童用户对应的APP版本。如图3所示为统计的面向不同年龄端用户的APP偏好指数，确定0-15儿童用户对应的各类APP，及45岁以上老年用户对应的各类APP。
进一步地，预设用户类型还可以包括特殊群体用户，具体地，特殊群体用户为病残用户，根据各类APP版本属性，可以根据病残用户使用APP的偏好，例如偏好使用偏好保养类型的APP等，确定病残用户使用的APP版本。
综上，能够根据各个类型终端所在的网络类型及操作系统版本，筛选不同类型终端对应的样本数据，实现第一归类，从第一归类中筛选出第一部分老幼用户对应的样本数据及男女用户对应的样本数据，实现第二归类；根据第二归类筛选出的男女用户对应的样本数据，根据老幼用户使用的操作系统版本或操作系统和APP版本，根据男性用户、女性用户、残疾用户分别使用的操作系统版本和APP版本对，分别筛选出第二部分老幼用户对应的样本数据，及男性用户对应的样本数据、女性用户对应的样本数据、残疾对应的样本数据。
上述边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据包括不同品牌终端的样本数据，预先建立的不同类型的终端对应的网络类型及操作系统版本对应关系，通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据，具体包括：
预先建立的不同类型的终端对应的网络类型及操作系统版本对应关系，通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，通过聚类算法得到识别出不同类型的终端对应的样本数据，上述聚类算法为均值或向量测度算法。
对得到的不同类型的终端对应的样本数据进行精选样本，筛选出预设类型终端的样本数据。
在筛选出预设类型终端的样本数据的基础上，根据样本数据中预设类型终端的操作系统版本历史使用数据，采用横向对比方法确定预设类型终端的最新操作系统版本对应的样本数据。
在确定出预设类型终端的最新操作系统版本对应的样本数据的基础上，根据预设类型终端的最新操作系统版本的APP版本历史使用数据，采用纵向环比方法确定预设类型终端的最新操作系统版本及APP版本对应的样本数据。
确定预设类型终端的最新操作系统版本及APP版本对应的样本数据的基础上，根据预设用户类型使用的操作系统版本及APP版本，筛选出预设用户类型的样本数据。上述预设用户类型包括W1男性、W2女性、W3老幼。
在筛选出预设用户类型的样本数据的基础上，还可以进一步进行特殊用户类型的样本数据，实现排除偶发。
在筛选出预设类型终端的样本数据的基础上，根据样本数据中预设类型终端的操作系统版本历史使用数据，采用横向对比方法确定预设类型终端的最新操作系统版本对应的样本数据的具体实施方式如下：
根据预设类型终端的操作系统版本历史使用数据，按照操作系统版本由低到高的顺序，对采样数据进行排序AI1，AI2，..AI1，AI2，便构成预设用户类型预判算法的基础，对于同一个预设类型终端的按照操作系统版本由低到高排序后的采样数据，针对每个操作系统版本的进行检索，得到每个操作系统版本对应的采样数据在该同一预设类型终端的采样数据中出现的次数，将出现次数最多的作为采样数据对应的操作系统版本作为该同一预设类型终端使用的最新操作系统版本。
在获得每个同一预设类型终端的使用的最新操作系统版本对应的样本数据后，根据该最新操作系统版本对应的样本数据中的APP属性信息，对该同一预设类型终端进行预设用户类型聚类，具体方法如下：
根据预设类型终端的APP版本历史使用数据，按照APP版本由低到高的顺序，对采样数据进行排序BI1，BI2，..BI1，BI2，便构成预设用户类型预判算法的基础，对于同一个预设类型终端的按照APP版本由低到高排序后的采样数据，针对每个APP版本的进行检索，得到每个APP版本对应的采样数据在该同一预设类型终端的采样数据中出现的次数，将出现次数最多的作为采样数据对应的APP版本作为该同一预设类型终端使用的最新APP版本。
在确定预设类型终端对应的最新操作系统版本及最新APP版本对应的样本数据后，采用如下方式确定预设类型终端对应的预设用户类型：
1)根据每个预设指定用户类型使用的APP数量，根据同一预设类型终端对应的样本数据确定该同一预设类型终端使用的APP数量，对该同一预设类型终端进行第一次指定用户分类；
指定用户类型可以是W1男性、W2女性、W3老幼、W4残疾四类，预设设定每个指定用户类型对应使用的APP数量的范围，APP数量范围的最小值记为i，APP数量范围的最大值记为j，第一次聚类时根据每类用户使用APP数量聚类，每个聚类的样本数据记为W1男性(i1)(j1)，W1女性(i2)(j2)，W1老幼(i3)(j3)，W1病残(i4)(j4)，表示聚类到男性的样本数据中终端使用的APP数量在i1～j1的范围内，聚类到女性的样本数据中终端使用的APP数量在i2～j2的范围内，聚类到老幼的样本数据中终端使用的APP数量在i3～j3的范围内，聚类到病残的样本数据中终端使用的APP数量在i4～j4的范围内。
2)根据第一次指定用户分类对应的样本数据，根据该指定用户类型使用的APP名称，筛选出该指定用户类型的样本数据。
具体地，可以针对W1男性、W2女性、W3老幼、W4残疾四类，建立分别对应W1男性、W2女性、W3老幼、W4残疾使用的APP名称数据库，利用W1男性、W2女性、W3老幼、W4残疾使用的APP名称数据库，从第一次指定用户分类对应的样本数据中，筛选出W1男性、W2女性、W3老幼、W4残疾的样本数据。
作为一种可选的实施方式，根据上述实施步骤确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型后，还可以通过采集上述样本数据中的SIM卡标识信息确定预设类型终端的数量。
具体的，上述预设类型终端都使用SIM卡，用于网络数据业务的正常使用，每个SIM卡卡号ICCID都是唯一的，可以通过采集样本数据中的ICCID来统计上述预设类型终端的数量；或者
根据移动用户/联通用户/电信用户SIM卡中的信息确定上述预设类型终端的数量，例如移动用户，可以通过采集移动用户识别码IMSI统计移动用户数量。
作为一种可选的实施方式，根据上述实施步骤确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型后，边缘数据中心根据上述预设类型终端的样本数据中的定位样本数据，能够确定被定位的预设类型终端的位置，从而定位预设类型终端对应的预设用户类型的位置。
具体的，定位预设类型终端对应的预设用户类型的位置分为被动定位和主动定位两种方式：
方式一：被动定位，在覆盖无线局域网的区域，预设类型终端会周期性的发出信号，无线局域网络访问点(AP)接收信号后，将数据传送给定位服务器，定位服务器根据信号的强弱或信号到达时差计算预设类型终端的位置；
方式二：主动定位，无线局域网络访问点(AP)周期性的发出信号，预设类型终端接收到信号后，将数据传送给定位服务器计算出预设类型终端位置。
作为一种可选的实施方式，确定预设类型终端对应的预设用户类型后，根据预先建立的与预设用户类型对应的决策顺序，按上述顺序确定对预设用户类型进行策略推荐。
实施中，以火灾事故情景为例，有两类群体需要注意，一是老幼群体，二是残疾群体。由于其心理和生理上的特征，这两类群体对灭火行为参与较少，主要表现为避难和逃生。老幼群体相对于成年群体来说，表现为判断上的延迟和疏散行为的滞后。基于老幼群体自身的特征，如体力较弱，思维能力在火灾中不够活跃，对各种不利环境的适应性相对较差等，使他们在行为上主要表现为需要外力的帮助、引导或者要求在短时间内寻找容易到达的避难场所，如得不到支持，心理上容易放弃或出现盲从，致使伤亡。
大量研究表明男性和女性在发生意外事故，例如火灾中的行为表现是不同的，男性行为一般以采取行动措施为主，而女性倾向于传递数据和疏散等行为。由统计中可知，寻找火源，拿灭火器，进行灭火行为的男性比例明显多于女性，而女性在报警方面占有一定的比例优势，她们在行为上更趋于借助外力控制火灾，自己的主要需求为避难和逃生。女性在发生意外事故火灾中成为相对弱势群体。在突发事件中，更容易表露出无助和惊慌。
因此，采取策略推荐为：
首先，提前通知老幼群体事故的发生，语音指导，确认疏散方向；
其次，通知残疾群体，通过辨识导向让残疾群体感知疏散方向；
然后，通知女性群体，语音指导，确认疏散方向，发送电子地图定位；
最后，通知男性群体，语音指导，确认疏散方向，发送电子地图定位。
还可以对人流信息进行评估，向上述群体终端发送评估报告，提供多条有效疏散路线，在发送的电子地图定位上标识紧急疏散出口位置，通过紧急通知短信、彩信等方法将指导疏散信息发送给上述群体，来指导人员安全与应急智能疏散撤离。
作为一种可选的实施方式，根据确定的不同类型终端的数量，确定与上述终端对应的用户数量，用于计算公共场所中旅客群体数量密度；或者
根据确定预设类型终端对应的预设用户类型，用于应急智能疏散系统中，确定与预设用户类型对应的策略推荐。
实施例二
基于同一发明构思，本发明实施例中提供了一种基于边缘数据中心网络终端用户识别判断的设备，该设备的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述。
该设备包括：
通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据；
从识别出的不同类型的终端对应的样本数据中确定预设类型终端对应的样本数据；
根据上述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型。
作为一种可选的实施方式，通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据，包括：
通过边缘数据中心根据网络类型对采集的各类样本数据进行第一次分类，得到不同网络类型对应的样本数据；
针对不同网络类型对应的样本数据，根据预先建立的操作系统版本识别库及上述不同类型终端使用的操作系统版本，对上述不同网络类型对应的样本数据进行第二次分类，得到不同网络类型下不同类型终端对应的样本数据；
从识别出的不同类型的终端对应的样本数据中确定预设类型终端对应的样本数据，包括：
根据预设类型终端对应的网络类型及操作系统版本，从不同类型终端对应的样本数据中筛选出预设类型终端对应的样本数据。
作为一种可选的实施方式，根据上述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型，包括：
根据预设类型终端对应的操作系统版本历史使用数据，从上述预设类型终端对应的样本数据筛选出上述预设类型终端使用的最新操作系统版本对应的第一类样本数据；
根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本，从上述第一类样本数据中筛选上述至少一个指定用户类型的样本数据。
作为一种可选的实施方式，根据上述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型，包括：
根据预设类型终端对应的操作系统版本和APP版历史使用数据，从预设类型终端对应的样本数据中，筛选出上述预设类型终端使用的最新操作系统版本及最新APP版本对应的第二类样本数据；
根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本及APP版本，从上述第二类样本数据中筛选上述至少一个指定用户类型的样本数据。
作为一种可选的实施方式，根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本及最新APP版本，从上述第二类样本数据中筛选上述至少一个指定用户类型的样本数据，包括：
根据每个预设指定用户类型使用的APP数量，根据同一预设类型终端对应的样本数据确定该同一预设类型终端使用的APP数量，对该同一预设类型终端进行第一次指定用户分类；
根据第一次指定用户分类对应的样本数据，根据该指定用户类型使用的APP名称，筛选出该指定用户类型的样本数据。
作为一种可选的实施方式，筛选第二类样本数据所依据的预设类型终端对应的样本数据，为排除第一类样本数据的预设类型终端对应的样本数据。
作为一种可选的实施方式，上述处理器还用于：
通过采集到的终端用户身份识别卡SIM卡标识信息，确定不同类型终端的数量。
作为一种可选的实施方式，上述处理器还用于：
通过边缘数据中心根据Gb+Iups接口采集的终端的定位数据，确定上述终端的位置。
作为一种可选的实施方式，确定预设类型终端对应的预设用户类型后，还包括：
根据预先建立的与预设用户类型对应的决策顺序，按上述决策顺序对预设用户类型的用户进行策略推荐。
作为一种可选的实施方式，采集的终端的各类样本数据为指定公共场所的终端的各类样本数据，该方法还包括：
确定预设类型终端的数量；
根据预设类型终端的数量，确定指定公共场所的用户群体数量密度。
实施例三
基于同一发明构思，本发明实施例中提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述。
一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如下步骤：
通过边缘数据中心根据采集的终端的各类样本数据中的网络类型及操作系统版本，识别出不同类型的终端对应的样本数据；
从识别出的不同类型的终端对应的样本数据中确定预设类型终端对应的样本数据；
根据上述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (19)

1.一种对终端用户类型进行识别的方法，其特征在于，该方法包括：
通过边缘数据中心根据网络类型对采集的各类样本数据进行第一次分类，得到不同网络类型对应的样本数据；
针对不同网络类型对应的样本数据，根据预先建立的操作系统版本识别库及不同类型终端使用的操作系统版本，对所述不同网络类型对应的样本数据进行第二次分类，得到不同网络类型下不同类型终端对应的样本数据；根据预设类型终端对应的网络类型及操作系统版本，从不同类型终端对应的样本数据中筛选出预设类型终端对应的样本数据；根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型，包括：
根据预设类型终端对应的操作系统版本历史使用数据，从所述预设类型终端对应的样本数据筛选出所述预设类型终端使用的最新操作系统版本对应的第一类样本数据；
根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本，从所述第一类样本数据中筛选所述至少一个指定用户类型的样本数据。
3.根据权利要求1～2任一所述的方法，其特征在于，根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型，包括：
根据预设类型终端对应的操作系统版本和APP版本历史使用数据，从预设类型终端对应的样本数据中，筛选出所述预设类型终端使用的最新操作系统版本及最新APP版本对应的第二类样本数据；
根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本及最新APP版本，从所述第二类样本数据中筛选所述至少一个指定用户类型的样本数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本及最新APP版本，从所述第二类样本数据中筛选所述至少一个指定用户类型的样本数据，包括：
根据每个预设指定用户类型使用的APP数量，根据同一预设类型终端对应的样本数据确定该同一预设类型终端使用的APP数量，对该同一预设类型终端进行第一次指定用户分类；
根据第一次指定用户分类对应的样本数据，根据该指定用户类型使用的APP名称，筛选出该指定用户类型的样本数据。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，筛选第二类样本数据所依据的预设类型终端对应的样本数据，为排除第一类样本数据的预设类型终端对应的样本数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
通过采集到的终端用户身份识别卡SIM卡标识信息，确定不同类型终端的数量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
通过边缘数据中心根据Gb+Iups接口采集的终端的定位数据，确定所述终端的位置。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定预设类型终端对应的预设用户类型后，还包括：
根据预先建立的与预设用户类型对应的决策顺序，按所述决策顺序对预设用户类型的用户进行策略推荐。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集的终端的各类样本数据为指定公共场所的终端的各类样本数据，该方法还包括：
确定预设类型终端的数量；
根据预设类型终端的数量，确定指定公共场所的用户群体数量密度。
10.一种对网络终端用户进行识别的设备，其特征在于，该设备包括：
处理器以及存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器用于执行以下步骤：
通过边缘数据中心根据网络类型对采集的各类样本数据进行第一次分类，得到不同网络类型对应的样本数据；
针对不同网络类型对应的样本数据，根据预先建立的操作系统版本识别库及不同类型终端使用的操作系统版本，对所述不同网络类型对应的样本数据进行第二次分类，得到不同网络类型下不同类型终端对应的样本数据；
根据预设类型终端对应的网络类型及操作系统版本，从不同类型终端对应的样本数据中筛选出预设类型终端对应的样本数据；
根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型。
11.根据权利要求10所述的设备，其特征在于，根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型，包括：
根据预设类型终端对应的操作系统版本历史使用数据，从所述预设类型终端对应的样本数据筛选出所述预设类型终端使用的最新操作系统版本对应的第一类样本数据；
根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本，从所述第一类样本数据中筛选所述至少一个指定用户类型的样本数据。
12.根据权利要求10～11任一所述的设备，其特征在于，根据所述预设类型终端对应的样本数据，及预设用户类型使用的操作系统版本，确定预设类型终端的样本数据对应的预设用户类型，包括：
根据预设类型终端对应的操作系统版本和APP版本历史使用数据，从预设类型终端对应的样本数据中，筛选出所述预设类型终端使用的最新操作系统版本及最新APP版本对应的第二类样本数据；
根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本及最新APP版本，从所述第二类样本数据中筛选所述至少一个指定用户类型的样本数据。
13.根据权利要求12所述的设备，其特征在于，根据使用预设类型终端的预设用户类型中至少一个指定用户类型对应的操作系统版本及最新APP版本，从所述第二类样本数据中筛选所述至少一个指定用户类型的样本数据，包括：
根据每个预设指定用户类型使用的APP数量，根据同一预设类型终端对应的样本数据确定该同一预设类型终端使用的APP数量，对该同一预设类型终端进行第一次指定用户分类；
根据第一次指定用户分类对应的样本数据，根据该指定用户类型使用的APP名称，筛选出该指定用户类型的样本数据。
14.根据权利要求12所述的设备，其特征在于，筛选第二类样本数据所依据的预设类型终端对应的样本数据，为排除第一类样本数据的预设类型终端对应的样本数据。
15.根据权利要求10所述的设备，其特征在于，还包括：
通过采集到的终端用户身份识别卡SIM卡标识信息，确定不同类型终端的数量。
16.根据权利要求10所述的设备，其特征在于，还包括：
通过边缘数据中心根据Gb+Iups接口采集的终端的定位数据，确定所述终端的位置。
17.根据权利要求10所述的设备，其特征在于，确定预设类型终端对应的预设用户类型后，还包括：
根据预先建立的与预设用户类型对应的决策顺序，按所述决策顺序对预设用户类型的用户进行策略推荐。
18.根据权利要求10所述的设备，其特征在于，采集的终端的各类样本数据为指定公共场所的终端的各类样本数据，该设备还用于：
确定预设类型终端的数量；
根据预设类型终端的数量，确定指定公共场所的用户群体数量密度。
19.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～9任一所述方法的步骤。
CN201811481248.9A 2018-12-05 2018-12-05 一种对终端用户进行识别的方法及设备 Active CN111277995B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811481248.9A CN111277995B (zh) 2018-12-05 2018-12-05 一种对终端用户进行识别的方法及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811481248.9A CN111277995B (zh) 2018-12-05 2018-12-05 一种对终端用户进行识别的方法及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111277995A CN111277995A (zh) 2020-06-12
CN111277995B true CN111277995B (zh) 2023-04-07

Family

ID=71000048

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811481248.9A Active CN111277995B (zh) 2018-12-05 2018-12-05 一种对终端用户进行识别的方法及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111277995B (zh)

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102365630A (zh) * 2009-01-28 2012-02-29 海德沃特合作I有限公司 使用用户偏好、自适应策略、网络中立和用户隐私的设备协助服务配置文件管理
WO2012089954A2 (fr) * 2010-12-30 2012-07-05 France Telecom Gestion des equipements utilisateurs ayant la meme identite publique par un serveur d'application dans un reseau ims
CN103166917A (zh) * 2011-12-12 2013-06-19 阿里巴巴集团控股有限公司 网络设备身份识别方法及系统
CN105069556A (zh) * 2015-07-27 2015-11-18 浪潮通用软件有限公司 一种erp管理系统的用户行为分析方法及用户行为分析系统
CN105373293A (zh) * 2015-12-15 2016-03-02 北京奇虎科技有限公司 一种数据采集方法和装置
CN106503015A (zh) * 2015-09-07 2017-03-15 国家计算机网络与信息安全管理中心 一种构建用户画像的方法
CN106537927A (zh) * 2014-05-30 2017-03-22 邻客音公司 实况呈现的控制和修改
CN106658434A (zh) * 2015-10-30 2017-05-10 中兴通讯股份有限公司 业务套餐的推荐方法和装置
CN106792616A (zh) * 2017-01-24 2017-05-31 深圳企管加企业服务有限公司 移动终端用户上网流量分析方法及系统
CN106776925A (zh) * 2016-11-30 2017-05-31 腾云天宇科技（北京）有限公司 一种移动终端用户性别的预测方法、服务器和系统
CN106897619A (zh) * 2016-12-14 2017-06-27 中国移动通信集团设计院有限公司 移动终端恶意软件感知方法及装置
CN108235754A (zh) * 2016-12-24 2018-06-29 华为技术有限公司 一种提示用户更新应用版本的方法及设备
CN108596241A (zh) * 2018-04-20 2018-09-28 西北工业大学 一种基于多维感知数据的用户性别快速分类方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150264113A1 (en) * 2014-03-13 2015-09-17 Ebay Inc. Dynamic Batching
US20180260884A1 (en) * 2017-03-10 2018-09-13 Radius8, Inc. Method and system for location-based product merchandising

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102365630A (zh) * 2009-01-28 2012-02-29 海德沃特合作I有限公司 使用用户偏好、自适应策略、网络中立和用户隐私的设备协助服务配置文件管理
WO2012089954A2 (fr) * 2010-12-30 2012-07-05 France Telecom Gestion des equipements utilisateurs ayant la meme identite publique par un serveur d'application dans un reseau ims
CN103166917A (zh) * 2011-12-12 2013-06-19 阿里巴巴集团控股有限公司 网络设备身份识别方法及系统
CN106537927A (zh) * 2014-05-30 2017-03-22 邻客音公司 实况呈现的控制和修改
CN105069556A (zh) * 2015-07-27 2015-11-18 浪潮通用软件有限公司 一种erp管理系统的用户行为分析方法及用户行为分析系统
CN106503015A (zh) * 2015-09-07 2017-03-15 国家计算机网络与信息安全管理中心 一种构建用户画像的方法
CN106658434A (zh) * 2015-10-30 2017-05-10 中兴通讯股份有限公司 业务套餐的推荐方法和装置
CN105373293A (zh) * 2015-12-15 2016-03-02 北京奇虎科技有限公司 一种数据采集方法和装置
CN106776925A (zh) * 2016-11-30 2017-05-31 腾云天宇科技（北京）有限公司 一种移动终端用户性别的预测方法、服务器和系统
CN106897619A (zh) * 2016-12-14 2017-06-27 中国移动通信集团设计院有限公司 移动终端恶意软件感知方法及装置
CN108235754A (zh) * 2016-12-24 2018-06-29 华为技术有限公司 一种提示用户更新应用版本的方法及设备
CN106792616A (zh) * 2017-01-24 2017-05-31 深圳企管加企业服务有限公司 移动终端用户上网流量分析方法及系统
CN108596241A (zh) * 2018-04-20 2018-09-28 西北工业大学 一种基于多维感知数据的用户性别快速分类方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Identifying user across social networks based on dynamic core interests;Yuanping Nie;《ScienceDirect》;20161019;全文 *
基于大数据技术的流量分析平台方案研究;彭庆;《邮电设计技术》;20140820;全文 *
基于智能复合天馈的室分维护策略研究;杨万辉;《电信工程技术与标准化》;20180215;全文 *
移动设备网络流量分析技术综述;徐明;《电信科学》;20180420;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111277995A (zh) 2020-06-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107154008B (zh) 一种基于数字源预案处理紧急事件的方法及系统
CN107818133A (zh) 一种基于大数据的居民区网络能力分析方法及系统
CN116012208A (zh) 用于智慧城市的风险区域预警信息生成方法和物联网系统
CN115087143A (zh) 一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关
CN112751925B (zh) 基于大数据与物联网的宠物狗管理系统、方法及智能设备
CN111352808A (zh) 告警数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN110969215A (zh) 聚类处理方法和装置、存储介质及电子装置
CN105225420B (zh) 基于主成分分析的空中交通管制员疲劳检测方法、装置和系统
CN104038952A (zh) 突发事件的预测方法及预测系统
CN114743141A (zh) 一种用于智慧小区的危险行为检测系统
CN112418121A (zh) 基于智能认证及测温的智慧社区出入管理方法及系统
CN105455784A (zh) 基于智能终端的个体生命保障的远程实时监控装置及方法
CN108109348A (zh) 分级报警方法及装置
CN109801421A (zh) 一种地铁智能安全检测系统及方法
CN107509119A (zh) 一种监控报警方法与装置
CN106790515A (zh) 一种异常事件处理系统及其应用方法
CN113284024A (zh) 一种人员密集场所智慧应急管理系统
CN111476696A (zh) 基于大数据的社区矫正群体位置信息监控报警系统
CN111277995B (zh) 一种对终端用户进行识别的方法及设备
CN107886678B (zh) 室内监护方法、介质及电子设备
CN110414422A (zh) 食品品质的检测方法及装置
CN114926795B (zh) 信息关联性的确定方法、装置、设备及介质
CN110460814A (zh) 指示信息的发送方法及装置、存储介质、电子装置
CN116054416A (zh) 一种基于物联网的智能监控运维管理系统
CN106817710A (zh) 一种网络问题的定位方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant