CN112770282B - 基于智能建筑物联网的数据处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于智能建筑物联网的数据处理系统，包括：通信连接的服务器和M个延迟传感器；其中，任一个延迟传感器按照预设的采样频率采集传感数据，并按照预设的上报周期将采集到的传感数据和上报周期打包上报给所述服务器；所述服务器，用于在接收到传感数据和上报周期时，基于滑窗检测法，按照预设条件判断接收到的传感数据是否为异常数据，并执行相应的控制操作。本发明能够降低传感器的复杂性和降低成本，以及能够保证异常数据处理的鲁棒性。

Description

基于智能建筑物联网的数据处理系统

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，具体涉及一种基于智能建筑物联网的数据处理系统。

背景技术

智能建筑依靠内部布设的大量传感器例如温传感器、湿度传感器、光照度传感器、烟雾浓度传感器以及空气颗粒物传感器等监测的数据对智能建筑的内部环境进行监控，在监测数据出现异常时进行报警。

现有的智能建筑的监控方案包括，如专利文献1(CN110213734A)公开的一种基于智能建筑物联网的动态数据包通信方法和系统，该专利文献中，每个传感器会对每次采集时刻采集的传感数据进行异常数据判断，如果当前时刻的传感数据为异常数据，则将当前时刻的传感数据之前的数据聚合为历史数据包，并根据当前时刻的传感数据生成当前数据包，并将当前数据包上报；对于异常数据对应的当前时刻的后续时刻获取到的传感数据，在打包发送给后台服务器的过程中，逐渐增大数据包中的传感数据的数据量，直到数据包中的传感数据的数据量达到上限。该专利文献公开的方案由于在传感器检测到异常数据时才进行上报，而不是在每次采集数据后就进行上报，能够减少通信负荷，使得异常数据能及时上报。然而，缺点在于，异常数据的判断在传感器一侧，使得传感器的结构变得复杂，由于传感器是大量的，因此，每个传感器的升级将需要较高的成本，经济适用性不强。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于智能建筑物联网的数据处理系统，至少用于解决现有技术中由于将异常数据的判断放在传感器一侧而导致传感器的升级成本较高的技术问题。

本发明采用的技术方案为：

本发明实施例提供一种基于智能建筑物联网的数据处理系统，包括：通信连接的服务器和M个延迟传感器S＝(S₁，S₂，......，S_M)；其中，任一个延迟传感器S_i按照预设的采样频率f_i采集传感数据，并按照预设的上报周期T_i将采集到的传感数据D_i＝(D_i1，D_i2，......，D_i(Ti/fi))和上报周期T_i打包上报给所述服务器；

所述服务器，用于在接收到传感数据D_i和上报周期T_i时，执行计算机程序，实现如下步骤：

S120，从D_i1到D_i(Ti/fi)扫描D_i，基于预设条件判断扫描的传感数据D_ij是否为异常数据，j的取值为1，…，T_i/f_i，具体包括：

S200，如果D_ij∈[Z₁,Z₂]，那么判断D_ij为正常数据；其中，Z₁和Z₂为预设的第一阈值和第二阈值；否则，即如果

执行S210；

S210，如果

或者

那么判断D_ij为异常数据；否则，即

且

执行步骤S220；Z₃为预设的第三阈值；

S220，如果j＝1，j＝T_i/f_i，或者D_i(j-1)为异常数据，那么判断D_ij为异常数据；否则，执行S230；

S230，如果

且

或者

那么判断D_ij和D_i(j+1)均为异常数据；否则，仅判断D_ij为正常数据。

本发明实施例提供的基于智能建筑物联网的数据处理系统，由于异常数据的判断在服务器，而非传感器，因而在传感器是大量的情况下，能够降低传感器的复杂性，降低成本。此外，对于不属于预设范围阈值内的传感数据，没有直接判断该传感数据为异常数据，而是将该传感数据与相邻的两个数据的差值绝对值与该传感数据的比值与预设阈值进行进一步的比较，基于比较结果再判断该传感数据是否属于异常数据，相对于现有技术，能够避免偶尔出现的边界误差所带来的运算量，进而能够提升效率和准确性。再者，服务器使用滑窗法来检测异常数据，能够使得零星点的异常数据被当做噪声过滤掉，保证了异常数据处理的鲁棒性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于智能建筑物联网的数据处理系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的基于智能建筑物联网的数据处理系统的结构示意图。如图1所示，本发明实施例提供的基于智能建筑物联网的数据处理系统，包括物联网络，物联网络包括通信连接的服务器和M个延迟传感器S＝(S₁，S₂，......，S_M)。在本发明实施例中，延迟传感器可包括温度传感器、湿度传感器、PM2.5传感器、PM10传感器等，这类传感器的值即使出现异常，也可以延迟处理。与延时传感器对应的是瞬时传感器，瞬时传感器，例如烟雾浓度传感器就是说检测到烟雾浓度的值是异常值时，则需要瞬时处理。

在本发明实施例中，任一个延迟传感器S_i都包括采样频率寄存器、上报周期寄存器和采样缓存器，i的取值为1，…，M。所有寄存器和缓存器均为非易失性存储器，即断电不丢失数据。

其中，所述采样频率寄存器用于存储延迟传感器S_i的采样频率f_i。例如S_i为温度传感器，f_i＝5秒，表示每隔5秒钟采样一次温度。采样频率f_i可根据用户自定义配置。

上报周期寄存器用于存储延迟传感器S_i向服务器上报传感数据的上报周期T_i，例如S_i为温度传感器，T_i＝1200秒，表示每隔1200秒(即20分钟)，S_i向服务器上报一次数据，数据中包括了T_i/f_i＝1200/5＝240个采样的温度数据。T_i可根据用户自定义配置。

所述采样缓存器用于存储延迟传感器S_i采样的传感数据，其最多存储数据为T_i/f_i。当上报周期T_i到的时候，S_i将采样缓存器中存储的采样数据D_i＝(D_i1，D_i2，......，D_i(Ti/fi))和T_i，打包上报到服务器，并清空采样缓存器。即，在本发明实施例中，任一个延迟传感器S_i按照预设的采样频率f_i采集传感数据，并按照预设的上报周期T_i将采集到的传感数据D_i＝(D_i1，D_i2，......，D_i(Ti/fi))和上报周期T_i打包上报给所述服务器。

进一步地，在本发明实施例中，所述服务器，用于按照预设条件判断接收到的传感数据D_i是否为异常数据，并执行相应的控制操作。具体地，服务器用于在接收到传感数据D_i和上报周期T_i时，执行计算机程序，实现如下步骤：

S120，从D_i1到D_i(Ti/fi)扫描D_i，基于预设条件判断扫描的传感数据D_ij是否为异常数据，j的取值为1，…，T_i/f_i，具体包括：

S200，如果D_ij∈[Z₁,Z₂]，那么判断D_ij为正常数据；其中，Z₁和Z₂为预设的第一阈值和第二阈值。例如，对于写字楼办公室的温度传感器，Z₁＝24度，Z₂＝28度。否则，即如果

执行S210。

S210，如果

或者

那么判断D_ij为异常数据；否则，即

且

执行步骤S220；Z₃为预设的第三阈值。Z₃为预设的第五阈值，为经验阈值，例如Z₃＝10％，优选的，Z₃与f_i反相关。

S220，如果j＝1，j＝T_i/f_i，或者D_i(j-1)为异常数据，那么判断D_ij为异常数据；否则，执行S230。

S230，如果

且

或者

那么判断D_ij和D_i(j+1)均为异常数据；否则，仅判断D_ij为正常数据。

在本发明中，通过上述步骤判断接收到的传感数据是否为异常数据，相对于专利文献1，能够避免偶尔出现的边界误差所带来的运算量，能够提升效率和准确性。

进一步地，在本发明实施例中，在S120之前还包括：

S100，获取对应于延迟传感器S_i的滑窗W_i＝(W_i1，W_i2，W_ix)，其中x为滑窗的位数，且x≤T_i/f_i，例如，在一个示例中，x可为20。W_ik为滑窗W_i中第k个窗口数据的状态；其中，W_ik＝0标识第k个窗口数据的状态为正常数据，W_ik＝1标识为异常数据，W_ik被初始化为0，k的取值为1，...，x。

S110，如果

将W_i1到W_ix分别对应D_i1到D_ix；如果

将W_ix对应到D_i1。

在该步骤中，如果

说明首次接收到采样数据D_i或者上一次接收的采样数据D_i中的最后x个数据均为正常数据，则将W_i1到W_ik分别对应D_i1到D_ij，即从当前处理的传感数据D_i的起始数据进行处理。否则，则说明上一次接收的采样数据D_i中的最后x个数据中存在异常数据，则将W_ik对应到D_i1，即滑窗的最后一个窗口对应当前处理的传感数据D_i的起始数据，其余的窗口对应上一波的传感数据。

进一步地，在S120中，如果判断D_ij为正常数据，则设置对应的窗口数据的状态为0，否则，则设置对应的窗口数据的状态为1，即在步骤S200中，判断D_ij为正常数据时，设置其对应的窗口数据的状态为0，否则，设置其对应的窗口数据的状态为1。

进一步地，在本发明实施例中，在S120之后还包括：

S130，如果D_ij对应的窗口数据的状态不为W_ix，返回S120，继续扫描D_i；否则，即对应的窗口数据的状态为W_ix，且如果W_ix＝0，将滑窗Wi向D_i(Ti/fi)方向滑动预设的步长，例如，1步；返回S120继续扫描Di；如果W_ix＝1，则执行步骤S140。

S140，如果

则将滑窗W_i向D_i(Ti/fi)方向滑动预设的步长，例如，1步。Z₄为预设的第四阈值，取值范围为0，...，1；返回S120继续扫描Di；否则，即如果

说明窗口W_i对应有较大比例的异常数据，执行步骤S150。优选，Z₄大于0.8。

S150，按照预设方式进行异常处理，并结束运行程序。

在S150中，在一个示意性实施例中，将滑窗W_i对应的传感数据(该传感数据不一定必然是D_i或D_i的子集)呈现在大屏上进行显示，或者发送到指定的移动终端。因为已经发现了很多异常数据且进行了告警，因此结束运行程序，即结束异常数据判断流程。

S160，如果

Z₅为预设的第五阈值，取值范围为0，...，1，Z₅<Z₄，执行S180；否则，即如果

执行S190。

在之前的S130～S150步骤中，如果到达步骤S150中，则说明发现了很多异常数据，则结束运行程序，如果没有到步骤S150，进入到步骤S160中，说明已经完成了D_i的扫描，这个时候W_i对应于D_i中的最后x个传感数据。优选，Z₅的取值范围为0.1～0.2。

S180，如果T_i＝T_imax，那么不处理；如果T_i≠T_imax，那么增加T_i，将增加后的T_i下发给延迟传感器S_i并更新S_i的上报周期；T_imax为预设的最大上报周期。

S190，如果T_i＝T_imin，那么不处理；如果T_i≠T_imin，那么减少T_i，将减少后的T_i下发给S_i并更新S_i的上报周期；T_imin为预设的最小上报周期。

在本发明实施例中，T_imax可根据实际调查统计结果进行确定，例如，通过调查N个人在温度超过一定温度时所能忍受的最长时间来确定。T_imin略大于或等于(Z₁-Z₂)*x*f_i。优选，T_imin等于(Z₁-Z₂)*x*f_i。

此外，在S180中，T_i增加的幅度为采用频率f_i的整数倍；在S190中，T_i减少的幅度为采用频率f_i的整数倍。优选，在S180中，T_i增加时直接增加到T_imax；在S190中，T_i减少时直接降低到T_imin。

通过步骤S180和S190，在窗口滑到最后的数据时，如果窗口有异常数据，则要求传感器减少上报时间，能够提高检测效率。

综上，本发明实施例提供的基于智能建筑物联网的数据处理系统的技术效果至少包括：

1.异常数据的判断在服务器，而非传感器。在传感器是大量的情况下，能够降低传感器的复杂性，降低成本。

2.对于不属于预设范围阈值内的传感数据，没有直接判断该传感数据为异常数据，而是将该传感数据与相邻的两个数据的差值绝对值与该传感数据的比值与预设阈值进行进一步的比较，基于比较结果再判断该传感数据是否属于异常数据，能够避免偶尔出现的边界误差所带来的运算量，进而能够提升效率和准确性。

3.滑窗的使用，使得零星点的异常数据被当做噪声过滤掉，保证了异常数据处理的鲁棒性。

4.上述各步骤的顺序，实质上反应了智能建筑中传感器的特点，即绝大多数情况下传感器的采样数据都是正常数据，极少数情况下是异常数据。因此各步骤执行过程中，均是优先判断正常数据，提高效率。

5.窗口和Z4的使用，保证了及时发现跨T_i的异常情况。

以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，包括：通信连接的服务器和M个延迟传感器S＝(S₁，S₂，......，S_M)；其中，任一个延迟传感器S_i按照预设的采样频率f_i采集传感数据，并按照预设的上报周期T_i将采集到的传感数据D_i＝(D_i1，D_i2，......，D_i(Ti/fi))和上报周期T_i打包上报给所述服务器；

所述服务器，用于在接收到传感数据D_i和上报周期T_i时，执行计算机程序，实现如下步骤：

S120，从D_i1到D_i(Ti/fi)扫描D_i，基于预设条件判断扫描的传感数据D_ij是否为异常数据，j的取值为1，…，T_i/f_i，具体包括：

S200，如果D_ij∈[Z₁,Z₂]，那么判断D_ij为正常数据；其中，Z₁和Z₂为预设的第一阈值和第二阈值；否则，即如果

执行S210；

S210，如果

或者

那么判断D_ij为异常数据；否则，即

且

执行步骤S220；Z₃为预设的第三阈值；

S220，如果j＝1，j＝T_i/f_i，或者D_i(j-1)为异常数据，那么判断D_ij为异常数据；否则，执行S230；

S230，如果

且

或者

那么判断D_ij和D_i(j+1)均为异常数据；否则，仅判断D_ij为正常数据。

2.根据权利要求1所述的基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，在S120之前还包括：

S100，获取对应于延迟传感器S_i的滑窗W_i＝(W_i1，W_i2，W_ix)，其中x为滑窗的位数，且x≤T_i/f_i；W_ik为滑窗W_i中第k个窗口数据的状态；其中，W_ik＝0标识第k个窗口数据的状态为正常数据，W_ik＝1标识为异常数据，W_ik被初始化为0，k的取值为1，...，x；

S110，如果

将W_i1到W_ix分别对应D_i1到D_ix；如果

将W_ix对应到D_i1。

3.根据权利要求2所述的基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，在S120中，如果判断D_ij为正常数据，则设置对应的窗口数据的状态为0，否则，设置对应的窗口数据的状态为1。

4.根据权利要求3所述的基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，在S120之后还包括：

S130，如果D_ij对应的窗口数据的状态不为W_ix，返回S120，继续扫描D_i；否则，即对应的窗口数据的状态为W_ix，且如果W_ix＝0，将滑窗Wi向D_i(Ti/fi)方向滑动预设的步长；返回S120继续扫描Di；如果W_ix＝1，则执行步骤S140；

S140，如果

则将滑窗W_i向D_i(Ti/fi)方向滑动预设的步长，Z₄为预设的第四阈值，取值范围为0，...，1；返回S120继续扫描Di；否则，即如果

执行步骤S150；

S150，按照预设方式进行异常处理，并结束运行程序；

S160，如果

Z₅为预设的第五阈值，取值范围为0，...，1，Z₅<Z₄，执行S180；否则，即如果

执行S190；

S180，如果T_i＝T_imax，那么不处理；如果T_i≠T_imax，那么增加T_i，将增加后的T_i下发给延迟传感器S_i并更新S_i的上报周期；T_imax为预设的最大上报周期；

S190，如果T_i＝T_imin，那么不处理；如果T_i≠T_imin，那么减少T_i，将减少后的T_i下发给S_i并更新S_i的上报周期；T_imin为预设的最小上报周期。

5.根据权利要求4所述的基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，在S180中，T_i增加的幅度为采用频率f_i的整数倍；

在S190中，T_i减少的幅度为采用频率f_i的整数倍。

6.根据权利要求1所述的基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，在S180中，T_i增加时直接增加到T_imax；在S190中，T_i减少时直接降低到T_imin。

7.根据权利要求4所述的基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，T_imin大于或等于(Z₁-Z₂)*x*f_i。

8.根据权利要求1所述的基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，Z₄大于0.8；Z₅的取值范围为0.1～0.2。

9.根据权利要求1所述的基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，Z₃与f_i反相关。

10.根据权利要求4所述的基于智能建筑物联网的数据处理系统，其特征在于，在S150中，将滑窗W_i对应的传感数据进行显示或者发送到指定的移动终端。

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