CN113051136A - 无人值守设备的监控分析方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人值守设备的监控分析方法及装置，涉及大数据技术领域，其中该方法包括：获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；对每一类型的监控数据，根据标识将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果；根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果。与现有技术中使用简单规则匹配的方式对无人值守设备进行分析的技术方案相比，本发明实施例通过实时获得无人值守设备多种类型的监控数据进行分析，可以提高无人值守设备监测的时效性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种无人值守设备的监控分析方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
传统的无人值守设备通常使用规则匹配的方式仅对商品的单一方面进行分析，无法做到整体的统筹分析。传统的无人值守设备检查，往往是周期性巡检，存在一定的滞后性，无法及时解决无人值守设备的问题。传统的无人值守设备检查通常采用人工风险信息检查的方式，但是人工风险信息检查的方式，由于数据量巨大，人工筛查任务繁重，无法对所有设备进行全面筛查。此外，通过人工整合数据，对无人值守设备进行分析总结，主观因素影响大，无法统一判断标准。
例如，传统的无人值守售卖机出现商品卡壳、商品失效过期等问题只能通过群众反馈或者定期检查进行处理，所以传统的无人值守售卖机存在监管片面性、滞后性等问题。
发明内容
本发明实施例提供一种无人值守设备的监控分析方法，用以实时获得无人值守设备多种类型的监控数据进行分析，提高无人值守设备监测的时效性和准确性，该方法包括：
获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；
对每一类型的监控数据，根据标识将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果；
根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果。
实施例中，所述监控数据包括如下类型的监控数据：
无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据；
所述预设指标数据包括：分别与无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据对应的：无人值守设备运营商预设指标数据、无人值守设备预设指标数据和交易预设指标数据。
实施例中，所述根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果，包括：
根据比对结果的不同，以不同的颜色标记该类型的监控数据的比对结果。
实施例中，根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果之后，还包括：
以图形化的方式显示每一类型的监控数据的分析结果。
实施例中，获取无人值守设备的监控数据之前，还包括：
接收无人值守设备的注册请求；
对无人值守设备的注册请求进行注册数据校验；
在注册数据校验通过后，对无人值守设备进行注册。
实施例中，对无人值守设备进行注册之后，还包括：
对注册成功的无人值守设备进行点位信息汇总，更新注册成功的无人值守设备的状态为已注册。
实施例中，对无人值守设备进行注册之后，还包括：
将注册成功的无人值守设备激活。
实施例中，将注册成功的无人值守设备激活之后，还包括：
更新激活成功的无人值守设备的状态为已激活。
实施例中，该方法还包括：接收无人值守设备的问题反馈信息，处理问题反馈信息后向无人值守设备反馈处理结果。
实施例中，处理问题反馈信息，包括：
查询问题反馈信息对应的无人值守设备运营商，生成未解决状态的工单；
处理问题反馈信息后将工单的状态改为已解决。
实施例中，根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果，包括：
根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，将该类型的监控数据的比对结果，或该类型与其它类型的监控数据的比对结果的组合，确定为分析依据；
根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
实施例中，根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险，包括：
利用由XGBoost算法训练的风险预测模型，根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
实施例中，预测出对应的无人值守设备存在潜在风险后，还包括：
向存在潜在风险的无人值守设备对应的运营商发出预警信息。
本发明实施例还提供一种无人值守设备的监控分析装置，用以实时获得无人值守设备多种类型的监控数据进行分析，提高无人值守设备监测的时效性和准确性，该装置包括：
监控数据获取模块，用于获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；
监控数据比对模块，用于对每一类型的监控数据，根据标识将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果；
监控数据分析模块，用于根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果。
实施例中，所述监控数据包括如下类型的监控数据：
无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据；
所述预设指标数据包括：分别与无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据对应的：无人值守设备运营商预设指标数据、无人值守设备预设指标数据和交易预设指标数据。
实施例中，监控数据比对模块具体用于：
根据比对结果的不同，以不同的颜色标记该类型的监控数据的比对结果。
实施例中，监控数据分析模块还用于：
以图形化的方式显示每一类型的监控数据的分析结果。
实施例中，该装置还包括：
注册模块，用于在监控数据获取模块获取无人值守设备的监控数据之前：
接收无人值守设备的注册请求；
对无人值守设备的注册请求进行注册数据校验；
在注册数据校验通过后，对无人值守设备进行注册。
实施例中，注册模块还用于：
在对无人值守设备进行注册之后，对注册成功的无人值守设备进行点位信息汇总，更新注册成功的无人值守设备的状态为已注册。
实施例中，该装置还包括：
激活模块，用于在注册模块对无人值守设备进行注册之后，将注册成功的无人值守设备激活。
实施例中，激活模块还用于：
在将注册成功的无人值守设备激活之后，更新激活成功的无人值守设备的状态为已激活。
实施例中，该装置还包括：
问题反馈处理模块，用于接收无人值守设备的问题反馈信息，处理问题反馈信息后向无人值守设备反馈处理结果。
实施例中，问题反馈处理模块具体用于：
查询问题反馈信息对应的无人值守设备运营商，生成未解决状态的工单；
处理问题反馈信息后将工单的状态改为已解决。
实施例中，监控数据分析模块具体用于：
根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，将该类型的监控数据的比对结果，或该类型与其它类型的监控数据的比对结果的组合，确定为分析依据；
根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
实施例中，监控数据分析模块具体用于：
利用由XGBoost算法训练的风险预测模型，根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
实施例中，监控数据分析模块还用于：
在预测出对应的无人值守设备存在潜在风险后，向存在潜在风险的无人值守设备对应的运营商发出预警信息。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述无人值守设备的监控分析方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述无人值守设备的监控分析方法的计算机程序。
本发明实施例中，获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；对每一类型的监控数据，根据标识将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果；根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果。与现有技术中使用简单规则匹配的方式对无人值守设备进行分析的技术方案相比，本发明实施例通过实时获得无人值守设备多种类型的监控数据进行分析，可以提高无人值守设备监测的时效性和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法的处理流程图；
图2为本发明实施例中无人值守设备的注册流程图；
图3为本发明实施例中无人值守设备的激活流程图；
图4为本发明实施例中无人值守设备的问题反馈信息处理流程图；
图5为本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法的操作流程图；
图6为本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法的数据处理流程图；
图7为本发明实施例中无人值守设备的监控分析装置的结构示意图；
图8为本发明实施例中无人值守设备的监控分析装置一具体实例的结构示意图；
图9为本发明实施例中无人值守设备的监控分析装置一具体实例的结构示意图；
图10为本发明实施例中无人值守设备的监控分析装置一具体实例的结构示意图；
图11为本发明一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
图1为本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法的处理流程图。如图1所示，本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法可以包括：
步骤101、获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；
步骤102、对每一类型的监控数据，根据标识将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果；
步骤103、根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果。
由图1所示的流程可以得知，本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法与现有技术中使用简单规则匹配的方式对无人值守设备进行分析的方法不同，本发明实施例通过实时获得无人值守设备多种类型的监控数据进行分析，可以提高无人值守设备监测的时效性和准确性。
具体实施时，所述监控数据包括如下类型的监控数据：
无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据；
所述预设指标数据包括：分别与无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据对应的：无人值守设备运营商预设指标数据、无人值守设备预设指标数据和交易预设指标数据。
在实施例中，首先获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识。为了准确获得无人值守设备的运营状态，可以分别从无人值守设备本身的情况、无人值守设备运营商的行为、无人值守设备交易的情况等方面，对无人值守设备进行实时监控。根据无人值守设备的运营状态，分别设置无人值守设备运营商预设指标数据、无人值守设备预设指标数据和交易预设指标数据。通过将监控数据与对应的预设指标数据进行比对，可以更加准确的得出无人值守设备的运营状态变化，以便及时采取应对措施。其中，由于每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识，每一类型的监控数据可以分别与对应的预设指标数据进行比对。
具体实施时，所述根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果，包括：根据比对结果的不同，以不同的颜色标记该类型的监控数据的比对结果。
在实施例中，可以使用不同的颜色标记每一类型的监控数据与其对应的预设指标数据进行比对的结果，从而更加直观的得出无人值守设备的运营状态变化。例如，可以用绿色表示每一类型的监控数据与其对应的预设指标数据基本相同，即无人值守设备正常运营；用黄色表示每一类型的监控数据与其对应的预设指标数据略有不同，即无人值守设备仍在正常运营的范围内，但需要进行调整；用红色表示每一类型的监控数据与其对应的预设指标数据相差过大，即无人值守设备继续运营存在风险，需要马上采取措施。还可以利用不同的图案、符号等标记每一类型的监控数据与其对应的预设指标数据进行比对的结果，例如菱形、圆形、条纹、波浪线等，但本发明实施例保护范围并不限于所举样例。
具体实施时，根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果之后，还包括：以图形化的方式显示每一类型的监控数据的分析结果。
在实施例中，根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果后，以图形化的方式显示每一类型的监控数据的分析结果，能够更加清晰客观地反映无人值守设备的实际情况，监测人员可以在应对无人值守设备出现的各种问题时，快速获取关键信息，作出应对决策。
具体实施时，获取无人值守设备的监控数据之前，还包括：
接收无人值守设备的注册请求；
对无人值守设备的注册请求进行注册数据校验；
在注册数据校验通过后，对无人值守设备进行注册。
在实施例中，在获取无人值守设备的监控数据之前，还需要对监测范围内通过注册数据校验的无人值守设备进行注册。在注册时，可以对通过注册数据校验的无人值守设备批量进行注册，对没有通过注册数据校验的无人值守设备提示未通过注册数据校验原因。
具体实施时，对无人值守设备进行注册之后，还包括：对注册成功的无人值守设备进行点位信息汇总，更新注册成功的无人值守设备的状态为已注册。
在实施例中，在对无人值守设备进行注册之后，还可以对注册成功的无人值守设备进行点位信息汇总，将分散的点位信息汇总，对注册成功的无人值守设备进行统一管理，批量更新注册成功的无人值守设备的状态为已注册。
图2为本发明实施例中无人值守设备的注册流程图。如图2所示，本发明实施例中无人值守设备的注册流程可以包括：
步骤201、批量接收无人值守设备的注册请求；
步骤202、对批量无人值守设备的注册请求进行注册数据校验；
步骤203、判断无人值守设备的注册请求是否通过注册数据校验，若否，则执行步骤204，若是，跳转至步骤205；
步骤204、提示无人值守设备的注册请求未通过注册数据校验原因，结束流程；
步骤205、对无人值守设备进行注册；
步骤206、对注册成功的无人值守设备进行点位信息汇总；
步骤207、批量更新注册成功的无人值守设备的状态为已注册，结束流程。
具体实施时，对无人值守设备进行注册之后，还包括：将注册成功的无人值守设备激活。在实施例中，注册成功的无人值守设备激活之后投入使用，以便进行监控分析。
具体实施时，将注册成功的无人值守设备激活之后，还包括：更新激活成功的无人值守设备的状态为已激活。在实施例中，获取状态为已激活的无人值守设备的监控数据，进而根据已激活的无人值守设备每一类型的监控数据对无人值守设备进行监控分析。
图3为本发明实施例中无人值守设备的激活流程图。如图3所示，本发明实施例中无人值守设备的激活流程可以包括：
步骤301、对批量注册成功的无人值守设备进行激活数据校验；
步骤302、判断注册成功的无人值守设备是否通过激活数据校验，若否，则执行步骤303，若是，跳转至步骤304；
步骤303、提示注册成功的无人值守设备未通过激活数据校验原因，结束流程；
步骤304、批量更新激活成功的无人值守设备的状态为已激活，结束流程。
具体实施时，该方法还包括接收无人值守设备的问题反馈信息，处理问题反馈信息后向无人值守设备反馈处理结果。
在实施例中，除通过主动获取无人值守设备的监控数据，对无人值守设备的运营状态进行监测以便及时对无人值守设备的问题采取措施外，还可以接收无人值守设备的问题反馈信息，处理问题反馈信息后向无人值守设备反馈处理结果。例如，无人值守设备可以在自身出现问题时自发向监测部门反馈问题信息、无人值守设备的使用者在使用无人值守设备的过程中发现问题可以向监测部门反馈问题信息、无人值守设备的运营商在经营无人值守设备的过程中发现问题可以向监测部门反馈问题信息等。
具体实施时，处理问题反馈信息，包括：
查询问题反馈信息对应的无人值守设备运营商，生成未解决状态的工单；
处理问题反馈信息后将工单的状态改为已解决。
在实施例中，接收无人值守设备的问题反馈信息后，迅速确定发生问题的无人值守设备对应的运营商，生成未解决状态的工单作为无人值守设备发生问题的依据，在处理问题反馈信息后将工单的状态改为已解决，表明无人值守设备的问题已经解决。
图4为本发明实施例中无人值守设备的问题反馈信息处理流程图。如图4所示，本发明实施例中无人值守设备的问题反馈信息处理流程图可以包括：
步骤401、接收无人值守设备的问题反馈信息；
步骤402、查询问题反馈信息对应的无人值守设备运营商，生成未解决状态的工单；
步骤403、处理问题反馈信息；
步骤404、将工单的状态改为已解决，结束流程。
具体实施时，根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果，包括：
根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，将该类型的监控数据的比对结果，或该类型与其它类型的监控数据的比对结果的组合，确定为分析依据；
根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
在实施例中，根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，可以将无人值守设备的运营商监控数据、无人值守设备监控数据、交易监控数据与其分别对应的预设指标数据的比对结果进行整合，确定为分析依据。
在实施例中，交易监控数据例如可以包括无人值守设备在过去一段时间内的设备数据流水，例如可以是过去7日内、14日内、30日内、60日内的无人值守设备的数据流水，利用交易监控数据能够准确的得出对应的无人值守设备的运营状态，有利于预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
具体实施时，根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险，包括：利用由XGBoost算法训练的风险预测模型，根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
在实施例中，为了建立有效的风险预测模型可以选择多种不同的算法根据确定的分析依据进行试验，例如可以选择Naive Bayesian(朴素贝叶斯)、Logistic Regression(逻辑回归)、Random Forest(随机森林)、XGBoost等算法进行试验，根据对模型的预测成功率、召回率和模型评估指标AUC(Area Under the Curve)进行的评估，可以选择XGBoost算法学习到的模型作为风险预警模型。
具体实施时，预测出对应的无人值守设备存在潜在风险后，还包括：向存在潜在风险的无人值守设备对应的运营商发出预警信息。
在实施例中，通过风险预测模型可以提前知悉对应的无人值守设备是否存在潜在风险，若确定对应的无人值守设备存在潜在风险，可以及时向存在潜在风险的无人值守设备对应的运营商发出预警信息，提醒其立即针对风险采取应对措施，避免风险发生或降低风险造成的损害结果。
图5为本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法的操作流程图。如图5所示，本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法的操作可以包括：
步骤501、获取无人值守设备的监控数据与预设指标数据。
监控数据包括：无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；
预设指标数据包括：分别与无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据对应的：无人值守设备运营商预设指标数据、无人值守设备预设指标数据和交易预设指标数据。
步骤502、获取无人值守设备的比对数据。
根据每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识，将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，具体包括：
无人值守设备运营商监控数据与无人值守设备运营商预设指标数据进行比对；
无人值守设备监控数据与无人值守设备预设指标数据进行比对；
交易监控数据与交易预设指标数据进行比对。
步骤503、标记无人值守设备的比对结果。
根据比对结果的不同，以不同的颜色标记每一类型的监控数据的比对结果，具体包括：
无人值守设备运营商监控数据与无人值守设备运营商预设指标数据的比对结果；
无人值守设备监控数据与无人值守设备预设指标数据的比对结果；
交易监控数据与交易预设指标数据的比对结果。
步骤504、获得监控数据的分析结果。
根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果，具体包括：无人值守设备运营商监控信息、无人值守设备监控信息、交易监控信息。
步骤505、显示监控数据的分析结果。
以图形化的方式显示每一类型的监控数据的分析结果，具体包括：无人值守设备运营商监控信息分析图、无人值守设备监控信息分析图、交易监控信息分析图。
图6为本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法的数据处理流程图。如图6所示，本发明实施例中无人值守设备的监控分析方法的数据处理流程可以包括：
步骤601、通过搜索引擎进行数据抽取。
本例中通过搜索引擎进行数据抽取获取无人值守设备的监控数据，包括：无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据。
步骤602、预设指标数据获取。
获取与无人值守设备每一类型的监控数据对应的预设指标数据，包括：分别与无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据对应的：无人值守设备运营商预设指标数据、无人值守设备预设指标数据和交易预设指标数据。
步骤603、数据比对。
将无人值守设备每一类型的监控数据分别与其对应的预设指标数据进行比对。
在实施例中，对于实现无人值守设备的监控分析方法的管理系统，其应用架构与整体功能，可以以某银行的无人值守专柜为例进行说明。例如某银行的无人值守专柜进行监控分析的管理系统为专柜平台管理系统，该专柜平台管理系统的管理范围包括：用户管理、后台管理、账务管理、数据分析等。在实现对无人值守专柜的监控分析时，专柜平台管理系统获取的无人值守专柜运营商监控数据可以包括：银行客服管理、银行专柜管理、银行基础数据管理等涉及银行运营方面的数据；专柜平台管理系统获取的无人值守专柜监控数据可以包括：专柜注册、专柜激活、专柜商品等与无人值守专柜相关的数据；专柜平台管理系统获取的交易监控数据可以包括：对账管理、分账管理、结算管理等涉及无人值守专柜交易方面的数据。
专柜平台管理系统在获取无人值守专柜的监控数据后，可以将无人值守专柜每一类型的监控数据分别与其对应的预设指标数据进行比对，标记后获得无人值守专柜监控数据的分析结果，并可以通过数字大屏实现数据分析结果的可视化。例如专柜商品分析可以包括：商品评价、商品销量、热销商品等；银行运营分析可以包括：销售排名、热门专柜分布、销售渠道等；交易分析可以包括：异常交易、退款溯源、订单趋势等。
此外，专柜平台管理系统还具有其他功能，例如专柜平台管理系统可以与其他支付平台通过统一订单、统一支付实现无人值守专柜对外支付的功能；专柜平台管理系统还可以与其他系统进行交互，实现将数据分享到其他平台，例如国家大数据平台等。
本发明实施例中还提供了一种无人值守设备的监控分析装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与无人值守设备的监控分析方法相似，因此该装置的实施可以参见无人值守设备的监控分析方法的实施，重复之处不再赘述。
图7为本发明实施例中无人值守设备的监控分析装置的结构示意图。如图7所示，本发明实施例中无人值守设备的监控分析装置可以包括：
监控数据获取模块701，用于获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；
监控数据比对模块702，用于对每一类型的监控数据，根据标识将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果；
监控数据分析模块703，用于根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果。
在实施例中，所述监控数据包括如下类型的监控数据：
无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据；
所述预设指标数据包括：分别与无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据对应的：无人值守设备运营商预设指标数据、无人值守设备预设指标数据和交易预设指标数据。
在实施例中，监控数据比对模块702具体用于：
根据比对结果的不同，以不同的颜色标记该类型的监控数据的比对结果。
在实施例中，监控数据分析模块703还用于：
以图形化的方式显示每一类型的监控数据的分析结果。
图8为本发明实施例中无人值守设备的监控分析装置一具体实例的结构示意图。如图8所示，在实施例中，图7所示的无人值守设备的监控分析装置还包括注册模块801，用于在监控数据获取模块701获取无人值守设备的监控数据之前：
接收无人值守设备的注册请求；
对无人值守设备的注册请求进行注册数据校验；
在注册数据校验通过后，对无人值守设备进行注册。
在实施例中，注册模块801还用于：
在对无人值守设备进行注册之后，对注册成功的无人值守设备进行点位信息汇总，更新注册成功的无人值守设备的状态为已注册。
图9为本发明实施例中无人值守设备的监控分析装置一具体实例的结构示意图。如图9所示，在实施例中，图8所示的无人值守设备的监控分析装置还包括：激活模块901，用于在注册模块801对无人值守设备进行注册之后，可以将注册成功的无人值守设备激活。
在实施例中，激活模块901还用于：
在将注册成功的无人值守设备激活之后，更新激活成功的无人值守设备的状态为已激活。
图10为本发明实施例中无人值守设备的监控分析装置一具体实例的结构示意图。如图10所示，在实施例中，图7所示的无人值守设备的监控分析装置还包括问题反馈处理模块1001，用于：
接收无人值守设备的问题反馈信息，处理问题反馈信息后向无人值守设备反馈处理结果。
实施例中，问题反馈处理模块1001具体用于：
查询问题反馈信息对应的无人值守设备运营商，生成未解决状态的工单；
处理问题反馈信息后将工单的状态改为已解决。
图10中的装置可以包括图8中所示的注册模块801。
图10中的装置可以包括图9中所示的激活模块901。
实施例中，监控数据分析模块703具体用于：
根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，将该类型的监控数据的比对结果，或该类型与其它类型的监控数据的比对结果的组合，确定为分析依据；
根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
实施例中，监控数据分析模块703具体用于：
利用由XGBoost算法训练的风险预测模型，根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
实施例中，监控数据分析模块703还用于：
在预测出对应的无人值守设备存在潜在风险后，向存在潜在风险的无人值守设备对应的运营商发出预警信息。
基于前述发明构思，如图11所示，本发明还提出了一种计算机设备1100，包括存储器1110、处理器1120及存储在存储器1110上并可在处理器1120上运行的计算机程序1130，所述处理器1120执行所述计算机程序1130时实现前述无人值守设备的监控分析方法。
基于前述发明构思，本发明提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述无人值守设备的监控分析方法。
综上所述，本发明实施例中，获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；对每一类型的监控数据，根据标识将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果；根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果。与现有技术中使用简单规则匹配的方式对无人值守设备进行分析的技术方案相比，本发明实施例通过实时获得无人值守设备多种类型的监控数据进行分析，可以提高无人值守设备监测的时效性和准确性。
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、CD-ROM、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。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (28)
1.一种无人值守设备的监控分析方法，其特征在于，包括：
获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；
对每一类型的监控数据，根据标识将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果；
根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控数据包括如下类型的监控数据：
无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据；
所述预设指标数据包括：分别与无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据对应的：无人值守设备运营商预设指标数据、无人值守设备预设指标数据和交易预设指标数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果，包括：
根据比对结果的不同，以不同的颜色标记该类型的监控数据的比对结果。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果之后，还包括：
以图形化的方式显示每一类型的监控数据的分析结果。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取无人值守设备的监控数据之前，还包括：
接收无人值守设备的注册请求；
对无人值守设备的注册请求进行注册数据校验；
在注册数据校验通过后，对无人值守设备进行注册。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对无人值守设备进行注册之后，还包括：
对注册成功的无人值守设备进行点位信息汇总，更新注册成功的无人值守设备的状态为已注册。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对无人值守设备进行注册之后，还包括：
将注册成功的无人值守设备激活。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，将注册成功的无人值守设备激活之后，还包括：
更新激活成功的无人值守设备的状态为已激活。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
接收无人值守设备的问题反馈信息，处理问题反馈信息后向无人值守设备反馈处理结果。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，处理问题反馈信息，包括：
查询问题反馈信息对应的无人值守设备运营商，生成未解决状态的工单；
处理问题反馈信息后将工单的状态改为已解决。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果，包括：
根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，将该类型的监控数据的比对结果，或该类型与其它类型的监控数据的比对结果的组合，确定为分析依据；
根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险，包括：
利用由XGBoost算法训练的风险预测模型，根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，预测出对应的无人值守设备存在潜在风险后，还包括：
向存在潜在风险的无人值守设备对应的运营商发出预警信息。
14.一种无人值守设备的监控分析装置，其特征在于，包括：
监控数据获取模块，用于获取无人值守设备的监控数据，所述监控数据包括多种类型的监控数据，其中每一类型的监控数据携带有与该类型唯一对应的标识；
监控数据比对模块，用于对每一类型的监控数据，根据标识将该类型的监控数据与该类型对应的预设指标数据进行比对，根据比对结果标记该类型的监控数据的比对结果；
监控数据分析模块，用于根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，获得该类型的监控数据的分析结果。
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述监控数据包括如下类型的监控数据：
无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据；
所述预设指标数据包括：分别与无人值守设备运营商监控数据、无人值守设备监控数据和交易监控数据对应的：无人值守设备运营商预设指标数据、无人值守设备预设指标数据和交易预设指标数据。
16.如权利要求14所述的装置，其特征在于，监控数据比对模块具体用于：
根据比对结果的不同，以不同的颜色标记该类型的监控数据的比对结果。
17.如权利要求14所述的装置，其特征在于，监控数据分析模块还用于：
以图形化的方式显示每一类型的监控数据的分析结果。
18.如权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：
注册模块，用于在监控数据获取模块获取无人值守设备的监控数据之前：
接收无人值守设备的注册请求；
对无人值守设备的注册请求进行注册数据校验；
在注册数据校验通过后，对无人值守设备进行注册。
19.如权利要求18所述的装置，其特征在于，注册模块还用于：
在对无人值守设备进行注册之后，对注册成功的无人值守设备进行点位信息汇总，更新注册成功的无人值守设备的状态为已注册。
20.如权利要求18所述的装置，其特征在于，还包括：
激活模块，用于在注册模块对无人值守设备进行注册之后，将注册成功的无人值守设备激活。
21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，激活模块还用于：
在将注册成功的无人值守设备激活之后，更新激活成功的无人值守设备的状态为已激活。
22.如权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：
问题反馈处理模块，用于接收无人值守设备的问题反馈信息，处理问题反馈信息后向无人值守设备反馈处理结果。
23.如权利要求22所述的装置，其特征在于，问题反馈处理模块具体用于：
查询问题反馈信息对应的无人值守设备运营商，生成未解决状态的工单；
处理问题反馈信息后将工单的状态改为已解决。
24.如权利要求14所述的装置，其特征在于，监控数据分析模块具体用于：
根据每一类型的监控数据的比对结果的标记，将该类型的监控数据的比对结果，或该类型与其它类型的监控数据的比对结果的组合，确定为分析依据；
根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
25.如权利要求24所述的装置，其特征在于，监控数据分析模块具体用于：
利用由XGBoost算法训练的风险预测模型，根据确定的分析依据，预测对应的无人值守设备存在的潜在风险。
26.如权利要求24所述的装置，其特征在于，监控数据分析模块还用于：
在预测出对应的无人值守设备存在潜在风险后，向存在潜在风险的无人值守设备对应的运营商发出预警信息。
27.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至13任一所述方法。
28.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至13任一所述方法的计算机程序。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113344454A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-09-03 | 湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 | 一种压测数据的处理方法及装置 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100842309B1 (ko) * | 2007-05-09 | 2008-06-30 | 주식회사 두성테크 | 휴대폰을 이용한 무인 감시 카메라 시스템 |
| CN104036559A (zh) * | 2009-04-07 | 2014-09-10 | 福特全球技术公司 | 执行车辆诊断的系统 |
| CN105302120A (zh) * | 2015-11-19 | 2016-02-03 | 广州云湾信息技术有限公司 | 智能设备的远程服务装置、系统和方法 |
| CN109581898A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-05 | 中国铁道科学研究院集团有限公司 | 一种无人值守中继站的巡检系统和方法 |
| CN110335170A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-10-15 | 江苏诚品电气有限公司 | 污水处理厂无人值守泵站监控系统 |
| CN110635956A (zh) * | 2019-10-23 | 2019-12-31 | 江苏国泰新点软件有限公司 | 一种设备管理方法、平台、系统、设备及存储介质 |
| CN110705452A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-17 | 山东奥邦交通设施工程有限公司 | 一种高速公路无人值守收费站设施智能管控方法及系统 |
| CN111130840A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-05-08 | 泰康保险集团股份有限公司 | 无人值守服务中心管理方法、系统、介质及电子设备 |
| CN111622735A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-09-04 | 江苏盖亚环境科技股份有限公司 | 一种基于物联网的环保钻机自动化控制及监测系统和方法 |
| CN112116752A (zh) * | 2020-10-20 | 2020-12-22 | 湖北易宝通智能科技有限公司 | 一种无人售卖终端机 |
| CN112348520A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-09 | 上海淇玥信息技术有限公司 | 基于XGBoost的风险评估方法、装置和电子设备 |
-
2021
- 2021-04-20 CN CN202110423444.6A patent/CN113051136A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100842309B1 (ko) * | 2007-05-09 | 2008-06-30 | 주식회사 두성테크 | 휴대폰을 이용한 무인 감시 카메라 시스템 |
| CN104036559A (zh) * | 2009-04-07 | 2014-09-10 | 福特全球技术公司 | 执行车辆诊断的系统 |
| CN105302120A (zh) * | 2015-11-19 | 2016-02-03 | 广州云湾信息技术有限公司 | 智能设备的远程服务装置、系统和方法 |
| CN109581898A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-05 | 中国铁道科学研究院集团有限公司 | 一种无人值守中继站的巡检系统和方法 |
| CN110335170A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-10-15 | 江苏诚品电气有限公司 | 污水处理厂无人值守泵站监控系统 |
| CN110705452A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-17 | 山东奥邦交通设施工程有限公司 | 一种高速公路无人值守收费站设施智能管控方法及系统 |
| CN110635956A (zh) * | 2019-10-23 | 2019-12-31 | 江苏国泰新点软件有限公司 | 一种设备管理方法、平台、系统、设备及存储介质 |
| CN111130840A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-05-08 | 泰康保险集团股份有限公司 | 无人值守服务中心管理方法、系统、介质及电子设备 |
| CN111622735A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-09-04 | 江苏盖亚环境科技股份有限公司 | 一种基于物联网的环保钻机自动化控制及监测系统和方法 |
| CN112116752A (zh) * | 2020-10-20 | 2020-12-22 | 湖北易宝通智能科技有限公司 | 一种无人售卖终端机 |
| CN112348520A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-09 | 上海淇玥信息技术有限公司 | 基于XGBoost的风险评估方法、装置和电子设备 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113344454A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-09-03 | 湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 | 一种压测数据的处理方法及装置 |
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