CN111597241A

CN111597241A - 用于数据采集的方法、装置及设备

Info

Publication number: CN111597241A
Application number: CN202010392448.8A
Authority: CN
Inventors: 陈钊
Original assignee: Haier Uplus Intelligent Technology Beijing Co Ltd
Current assignee: Haier Uplus Intelligent Technology Beijing Co Ltd
Priority date: 2020-05-11
Filing date: 2020-05-11
Publication date: 2020-08-28
Anticipated expiration: 2040-05-11
Also published as: CN111597241B

Abstract

本申请涉及物联网技术领域，公开一种用于数据采集的方法。该方法包括：获取网器上传的状态数据；对所述状态数据按属性进行分类，得到属性分类数据集；在各所述属性分类数据集中抽取属性状态及其对应的时间点进行拼接，得到状态数据结构。该方法通过对所述状态数据按属性进行分类并抽取属性状态及其对应的时间点进行拼接以对网器上传的数据进行加工，经过加工之后数据的条数和存储明显得到减少且结构更加简单，同时方便后续的分析或者计算。本申请还公开一种用于数据采集的装置及设备。

Description

用于数据采集的方法、装置及设备

技术领域

本申请涉及物联网技术领域，例如涉及一种用于数据采集的方法、装置及计算机。

背景技术

随着科技不断进步，家用电器逐渐向家用网器发展，网器指智能冰箱、智能电视、智能洗衣机、智能空调等互联网数据终端。智能冰箱、智能电视、智能洗衣机、智能空调等网器将各自的运行数据、环境数据、使用者偏好数据等通过无线网络传给后台服务器，通过分析上传的数据，可以改进产品设计，降低产品成本，提供支持用户的个性化定制，进行产品创新。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：网器上报的数据比较繁杂且存储量大。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种用于数据采集的方法、装置及计算机，以解决如何降低存储量的技术问题。

在一些实施例中，所述方法包括：

获取网器上传的状态数据；

对所述状态数据按属性进行分类，得到属性分类数据集；

在各所述属性分类数据集中抽取属性状态及其对应的时间点进行拼接，得到状态数据结构。

在一些实施例中，所述装置包括：包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行上述的用于数据采集的方法。

在一些实施例中，所述设备包括：上述的用于数据采集的装置。

本公开实施例提供的用于数据采集的方法、装置及设备，可以实现以下技术效果：通过对所述状态数据按属性进行分类并抽取属性状态及其对应的时间点进行拼接以对网器上传的数据进行加工，经过加工之后数据的条数和存储明显得到减少且结构更加简单，同时方便后续的分析或者计算。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：

图1是本公开实施例提供的一个用于数据采集的方法的示意图；

图2是本公开实施例提供的一个用于数据采集的装置的示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。

本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。

本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，A/B表示：A或B。

术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。

结合图1所示，本公开实施例提供一种用于数据采集的方法，包括：

步骤S101、获取网器上传的状态数据；

步骤S102、对状态数据按属性进行分类，得到属性分类数据集；

步骤S103、在各属性分类数据集中抽取属性状态及其对应的时间点进行拼接，得到状态数据结构。

采用本公开实施例提供的用于数据采集的方法，能够通过对状态数据按属性进行分类并抽取属性状态及其对应的时间点进行拼接以对网器上传的数据进行加工，经过加工之后数据的条数，使采集到的状态数据结构更加简单，降低了数据存储量，同时方便后续的分析或者计算。

可选地，在各属性分类数据集中抽取属性状态及其对应的时间点，包括：在各属性分类数据集中将每相邻属性状态进行比对；在相邻的两个属性状态不同的情况下，抽取所述相邻的两个属性状态及其对应的时间点。

可选地，在各属性分类数据集中抽取属性状态及其对应的时间点，还包括：在各属性分类数据集中抽取第一条属性状态及其对应的时间点，和，在各属性分类数据集中抽取最后一条属性状态及其对应的时间点。

在一些实施例中，网器可以为智能冰箱、智能电视、智能洗衣机、智能空调、智能热水器等互联网数据终端。获取如表1所示的智能空调上传的状态数据：

表1

对该状态数据按属性进行分类，得到如表2所示的开机属性分类数据集、制热属性分类数据集和温度属性分类数据集。可选地，对各属性分类数据集加入标识，例如，智能空调或者智能洗衣机等网器，所有属性状态的变化都是在开机范围内有效，可以加入开机标识。可选地，针对智能热水器等一直开机但实际加热才是工作范围的网器，其上次的状态数据的属性分类数据集可以加入加热状态标识。

表2

在各属性分类数据集中将每相邻属性状态进行比对，即将当前时间点的属性状态与前一时间点的属性状态进行比对，得到如表3所示的各属性分类数据集中当前时间点的属性状态与前一时间点的属性状态对比情况。

表3

在各属性分类数据集中，抽取前一时间点的属性状态与当前时间点的属性状态不一致的属性状态数据及其对应时间点，同时，抽取各属性分类数据集中的第一条属性状态及其对应的时间点和最后一条属性状态及其对应的时间点，得到如表4所示的抽取的各条属性状态及其时间点，根据抽取的属性状态及其时间点得到当前属性状态及当前属性状态的开始时刻T2和前一属性状态及前一属性状态的结束时刻T1。可选地，各属性分类数据集可以是当天的数据，或当前1小时的数据。

表4

在各属性分类数据集中将抽取的属性状态及其对应的时间点进行拼接，得到4点模型，4点模型包括：当前属性状态的结束时刻T3和下一属性状态及下一属性状态的开始时刻T4。如表5所示拼接后的状态数据结构即4点模型，该状态数据结构包括了前一属性状态的结束时刻T1、当前属性状态的开始时刻T2、当前属性状态的结束时刻T3和下一属性状态的开始时刻T4，共4个时间点的属性状态数据。

表5

这样，将网器上传的状态数据经过加工之后数据的条数明显减少，使采集到的数据结构简单，减少存储的数据量，同时更方便后续的分析或者计算。

可选地，用于数据采集的方法，还包括：为状态数据结构补充属性状态及其对应的时间点。可选地，为网器上传的状态数据补充属性状态及其对应的时间点。

可选地，为状态数据结构或网器上传的状态数据补充属性状态及其对应的时间点，包括：在设定时间点没有属性状态的情况下，将该设定时间点的前一时间点对应的属性状态作为该设定时间点对应的属性状态，并将设定时间点及其对应的属性状态加入状态数据结构中。

在一些实施例中，在网器上传的状态数据中，并不是每一个，例如1:00、2:00、3:00等整点时刻都会上报状态数据，当需要对属性状态进行延续时，预设每个整点时刻为设定时间点，在某个整点时刻没有属性状态数据的情况下，则将该整点时刻的前一时间点对应的属性状态数据作为该整点时刻对应的属性状态数据补充到状态数据结构或上传的状态数据中。这样能够得到每个小时的完整数据，将每个小时的数据进行拼接，得到每一天的数据，可以实现每小时到每天的计算。

可选地，为状态数据结构或网器上传的状态数据补充属性状态及其对应的时间点之前，还包括：获取设定时间点与该设定时间点的前一时间点之间的时间间隔；在时间间隔未达到设定阈值时，为状态数据结构或网器上传的状态数据补充属性状态及其对应的时间点。在时间间隔达到或超过设定阈值时，则不进行补充属性状态及其对应的时间点，则确定该网器已下线。

可选地，当相邻属性状态的时间间隔达到或超过设定阈值，例如30分钟，则不进行数据补充，即不为状态数据结构或网器上传的状态数据补充属性状态及其对应的时间点，则确定该网器已下线。

可选地，用于数据采集的方法，还包括：在状态数据结构中各时间点增加对应的标签，其中，所述标签用于标识所述属性状态的类型。可选地，在属性分类数据集或状态数据结构中加入网器上线标识或网器下线标识作为对应的标签。在一些实施例中，下线标识为关机、上线标识为开机；在一些实施例中，下线标识直接标识为下线状态、上线标识直接标识为上线状态。可选地，增加数据采集类型作为对应的标签，在一些实施例中，数据采集类型为自然上报；在一些实施例中，数据采集类型为补点。通过在状态数据结构中各时间点增加对应的标签，便于用户快速直观的对采集到的数据进行分类或分析，便于快速了解属性状态的类型。

可选地，在属性分类数据集或状态数据结构中对由网器上传的状态数据的时间点、补充的时间点、网器上线的时间点和下线的时间点分别进行标识。

在一些实施例中，获取到如表6所示的智能空调上传的状态数据，并在2:31时刻采集到一条该智能空调的掉线数据，之后未采集到任何上报数据。

表6

对表6的状态数据按属性进行分类并在每个整点时刻进行补充属性状态及对应时间点，可选地，对属性分类数据集加入开机标识。得到如表7所示的温度属性分类数据集数据。

表7

在表7的温度属性分类数据集中按每个小时时间段，例如00时间段、01时间段和02时间段，将每相邻温度属性状态、每相邻开机标识进行比对，即将每个小时时间段内的当前时间点的温度属性状态和开机标识与前一时间点的温度属性状态和开机标识进行比对，得到如表8所示的温度属性状态和开机标识对比情况表。

表8

可选地，在各小时时间段内抽取前一时间点的属性状态与当前时间点的属性状态不一致的属性状态数据及其对应开机标识和时间点，可选地，在各小时时间段内抽取前一时间点的开机标识与当前时间点的开机标识不一致的开机标识数据及其对应的属性状态和时间点，可选地，抽取各小时时间段内的整点时刻的属性状态数据及其对应的开机标识和时间点。得到如表9所示的各小时时间段内当前温度属性状态、当前温度属性状态的开始时刻T2及T2的开机标识，和，前一温度属性状态、前一温度属性状态的结束时刻T1及T1的开机标识。

表9

将各小时时间段抽取的属性状态数据及其对应的开机标识和时间点进行拼接，得到各小时时间段的4点模型，例如，00时间段模型、01时间段模型和02时间段模型，各时间段4点模型中包括：当前属性状态的结束时刻T3、T3的开机标识，和，下一属性状态、下一属性状态的开始时刻T4及T4的开机标识。如表10所示为拼接后各时间段的状态数据结构，即各时间段4点模型，该状态数据结构包括了前一温度属性状态的结束时刻T1、当前温度属性状态的开始时刻T2、当前温度属性状态的结束时刻T3和下一温度属性状态的开始时刻T4，共4个时间点的温度属性状态数据和开机标识。

表10

这样，在网器上传的状态数据的基础上补充整点时刻的数据，并按小时进行切割，将状态数据按每小时进行加工，使加工之后数据条数减少、数据结构变得简单、数据存储量降低的同时，使采集到的数据更加精准，更方便后续的分析或者计算，同时，在上传的数据质量不高的情况下，还能够对丢失的状态数据进行修复。

在一些实施例中，将表8中3个时间段的数据进行拼接得到一天的数据模型，保留补充的第一条和最后一条整点时刻的数据，删掉其余补充的整点时刻的数据，得到如表11所示的当前时间点的温度属性状态和开机标识与前一时间点的温度属性状态和开机标识的比对情况表。

表11

可选的，抽取前一时间点的属性状态与当前时间点的属性状态不一致的属性状态数据及其对应开机标识和时间点，可选地，抽取前一时间点的开机标识与当前时间点的开机标识不一致的开机标识数据及其对应的属性状态和时间点，可选地，抽取第一条和最后一条属性状态数据及其对应的开机标识和时间点。将抽取的各属性状态数据及其对应的开机标识和时间点进行拼接，得到4点模型，该4点模型中包括：当前温度属性状态、当前温度属性状态的开始时刻T2及T2的开机标识，前一温度属性状态、前一温度属性状态的结束时刻T1及T1的开机标识，当前属性状态的结束时刻T3、T3的开机标识，和，下一属性状态、下一属性状态的开始时刻T4及T4的开机标识。如表12所示的拼接后的状态数据结构，即4点模型，该状态数据结构包括了前一温度属性状态的结束时刻T1、当前温度属性状态的开始时刻T2、当前温度属性状态的结束时刻T3和下一温度属性状态的开始时刻T4，共4个时间点的温度属性状态数据和开机标识。

表12

这样，通过对网器上传的状态数据经过加工，在得到的数据模型中T2至T3是当前状态的持续时长，T4是下一个状态的变化时刻，每个阶段的数据都得到了保留，而且数据连续不会丢失任何状态数据。将上传的数据由每个时刻上报变成了根据状态的持续时间进行上报，从而使采集到的数据量减少，状态数据结构简单，降低存储的数据量，同时方便后续对网器的使用次数、使用时长或者能耗等各种指标的统计和计算。

在一些实施例中，通过对网器上传的状态数据经过加工后，采集到简单的状态数据结构，即4点模型，当需要计算00时间段23摄氏度的持续时间和次数，在开机达到23点的持续时间和次数，在关机情况达到的温度和次数等时，只需要进行简单的计算。

例如，通过select sum(T4-T2)from 00时间段模型WHERE T2的状态＝23得到00时间段23摄氏度的持续时间；

通过select count(T4-T2)from 00时间段模型WHERE T2的状态＝23得到00时间段23摄氏度的次数；

如果需要分析开机情况或者是关机情况，通过在WHERE条件下限制T2的开机标识＝开机或者关机便可得到开机情况或者是关机情况。

通过本公开实施例提供的数据采集的方法获得的简单的状态数据结构，能够使对网器的使用次数、使用时长或者能耗等各种指标的统计和计算变得更加简单、方便。

结合图2所示，本公开实施例提供一种用于数据采集的装置，包括处理器(processor)100和存储有程序指令的存储器(memory)101。可选地，该装置还可以包括通信接口(Communication Interface)102和总线103。其中，处理器100、通信接口102、存储器101可以通过总线103完成相互间的通信。通信接口102可以用于信息传输。处理器100可以调用存储器101中的程序指令，以执行上述实施例的用于数据采集的方法。

此外，上述的存储器101中的逻程序指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器101作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器100通过运行存储在存储器101中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中用于数据采集的方法。

存储器101可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器101可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

采用本公开实施例提供的用于数据采集的装置，能够通过对状态数据按属性进行分类并抽取属性状态及其对应的时间点进行拼接以实现对网器上传的数据进行加工，经过加工之后数据的条数和存储明显得到减少，从而使采集到的状态数据结构更加简单，同时方便后续的分析或者计算。

本公开实施例提供了一种设备，包含上述的用于数据采集的装置。

可选地，设备包括计算机、服务器或智能网关。

本公开实施例提供的设备能够通过对状态数据按属性进行分类并抽取属性状态及其对应的时间点进行拼接以实现对网器上传的数据进行加工，经过加工之后数据的条数和存储明显得到减少，从而使采集到的状态数据结构更加简单，同时方便后续的分析或者计算。

本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令设置为执行上述用于数据采集的方法。

本公开实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，使计算机执行上述用于数据采集的方法。

上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。

本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个…”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims

1.一种用于数据采集的方法，其特征在于，包括：

获取网器上传的状态数据；

对所述状态数据按属性进行分类，得到属性分类数据集；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在各所述属性分类数据集中抽取属性状态及其对应的时间点，包括：

在各所述属性分类数据集中将每相邻属性状态进行比对；

在相邻的两个属性状态不同的情况下，抽取所述相邻的两个属性状态及其对应的时间点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在各所述属性分类数据集中抽取属性状态及其对应的时间点，还包括：

在各所述属性分类数据集中抽取第一条属性状态及其对应的时间点，和，在各所述属性分类数据集中抽取最后一条属性状态及其对应的时间点。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：为所述状态数据结构补充属性状态及其对应的时间点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，为所述状态数据结构补充属性状态及其对应的时间点，包括：

在设定时间点没有属性状态的情况下，将该设定时间点的前一时间点对应的属性状态作为该设定时间点对应的属性状态，并将所述设定时间点及其对应的属性状态加入所述状态数据结构中。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，为所述状态数据结构补充属性状态及其对应的时间点之前，还包括：

获取所述设定时间点与该设定时间点的前一时间点之间的时间间隔；

在所述时间间隔未达到设定阈值时，为所述状态数据结构补充属性状态及其对应的时间点。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在状态数据结构中各时间点增加对应的标签，其中，所述标签用于标识所述属性状态的类型。

8.一种用于数据采集的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于数据采集的方法。

9.一种设备，其特征在于，包括如权利要求8所述的用于数据采集的装置。

10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，所述设备包括计算机、服务器或智能网关。