CN115796847B - 一种智慧燃气维修人员管理方法和物联网系统、介质 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供一种智慧燃气维修人员管理方法和物联网系统、介质，基于燃气维修人员管理物联网系统的智慧燃气安全管理平台实现，该方法包括：获取至少一个维修人员的维修人员信息，维修人员信息包括至少一个维修人员中每个维修人员的第一定位信息；获取至少一个维修任务对应的第二定位信息；基于第一定位信息和第二定位信息，确定候选维修任务；将候选维修任务发送至维修人员的用户终端。

Description

一种智慧燃气维修人员管理方法和物联网系统、介质

技术领域

本说明书涉及燃气安全领域，特别涉及一种智慧燃气维修人员管理方法和物联网系统、介质。

背景技术

燃气的使用是生活的重要组成部分，然而，在燃气的使用过程中，难免发生各类故障或异常情况，尤其是对于城市区域，用气较为频繁，管网的设备以及燃气用户的户内燃气设备等运行负载较大，所产生的燃气故障也相对更频繁。如何更有效率地安排维修人员进行燃气故障的维修，成了亟待解决的问题。

由于不同的维修任务，其难度、需要的成本等差异较大，维修团队的人员能力水平、维修经验等参差不齐，如何更有针对性的进行维修任务的安排和人员的调度，以提高维修的质量、节约维修的成本，是一个值得研究的课题。

因此提供一种智慧燃气维修人员管理方法和物联网系统、介质，有助于更有效地对燃气维修人员进行管理以及更有针对性的安排维修任务。

发明内容

本说明书实施例之一提供一种智慧燃气维修人员管理方法，基于智慧燃气维修人员管理物联网系统的智慧燃气安全管理平台实现，所述方法包括：获取至少一个维修人员的维修人员信息，所述维修人员信息包括每个所述维修人员的第一定位信息；获取至少一个维修任务对应的第二定位信息；基于所述第一定位信息和所述第二定位信息，确定候选维修任务；将所述候选维修任务发送至所述维修人员的用户终端。

本说明书实施例之一提供一种智慧燃气维修人员管理物联网系统，包括：智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气传感网络平台、智慧燃气对象平台；所述智慧燃气对象平台用于获取所述燃气设备安全信息，并将所述燃气设备安全信息通过所述智慧燃气传感网络平台传递至所述智慧燃气安全管理平台；所述智慧燃气安全管理平台被配置为用于：获取至少一个维修人员的维修人员信息，所述维修人员信息包括每个所述维修人员的第一定位信息；获取至少一个维修任务对应的第二定位信息；基于所述第一定位信息和所述第二定位信息，确定候选维修任务；将所述候选维修任务发送至所述维修人员的用户终端。

本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行前述的智慧燃气维修人员管理方法。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气维修人员管理物联网系统的结构示意图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气维修人员管理方法的示例性流程图；

图3a是根据本说明书一些实施例所示的确定候选维修任务对应的候选维修人员的方法的示例性流程图；

图3b是根据本说明书一些实施例所示的成本预测模型的示例性示意图；

图4a是根据本说明书一些实施例所示的确定维修人员的推荐维修任务的方法的示例性流程图；

图4b是根据本说明书一些实施例所示的任务匹配模型的示例性示意图；

图5是根据本说明书一些实施例所示的又一确定维修人员的推荐维修任务的方法的示例性流程图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气维修人员管理物联网系统的结构示意图。以下将对本说明书实施例所涉及的智慧燃气维修人员管理物联网系统进行详细说明。需要注意的是，以下实施例仅用于解释本说明书，并不构成对本说明书的限定。

物联网系统是一种包括用户平台、服务平台、管理平台、传感网络平台、对象平台中部分或全部平台的信息处理系统。用户平台是实现用户感知信息获取和控制信息生成的功能平台。服务平台可以实现连接管理平台和用户平台，起着感知信息服务通信和控制信息服务通信的功能。管理平台可以实现统筹、协调各功能平台（如用户平台、服务平台）之间的联系和协作。管理平台汇聚着物联网运行体系的信息，可以为物联网运行体系提供感知管理和控制管理功能。传感网络平台是对传感通信进行管理的功能平台。在一些实施例中，传感网络平台可以连接管理平台和对象平台，实现感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。对象平台是感知信息生成和控制信息执行的功能平台。

在一些实施例中，将物联网系统应用于燃气管理时，可以将其称之为智慧燃气物联网系统。

在一些实施例中，如图1所示，智慧燃气维修人员管理物联网系统100（以下可以简称物联网系统100）可以包括智慧燃气用户平台110、智慧燃气服务平台120、智慧燃气安全管理平台130、智慧燃气传感网络平台140、智慧燃气对象平台150。

智慧燃气用户平台110可以是用于与用户进行交互的平台。用户可以是燃气用户、监管用户等。在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以被配置为终端设备。例如，终端设备可以包括移动设备、平板计算机等或其任意组合。在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以用于接收信息和/或指令。例如，智慧燃气用户平台110（如监管用户分平台）可以通过终端设备获取智慧燃气安全管理平台130生成的燃气管道维修人员的调度方案。在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以将用户输入的请求和/或指令发送至智慧燃气服务平台120，并获取智慧燃气服务平台120反馈的燃气维修人员管理信息。

在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以包括燃气用户分平台和监管用户分平台。燃气用户分平台与智慧用气服务分平台相对应。例如，燃气用户分平台可以通过终端设备为燃气用户发送燃气使用的提示信息、警报信息等。监管用户分平台与智慧监管服务分平台相对应，在一些实施例中，监管用户可以通过监管用户分平台对物联网系统100的安全运行进行监督管理，以保证物联网系统100的安全有序的运行。

智慧燃气服务平台120可以是用于将用户的需求与控制信息传达出去的平台，其连接了智慧燃气用户平台110和智慧燃气安全管理平台130。智慧燃气服务平台120可以从智慧燃气安全管理平台130（例如，智慧燃气数据中心132）获取燃气设备安全信息，并发送至智慧燃气用户平台110。在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以包括处理设备以及其它组件。其中，处理设备可以是服务器或服务器组。

在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以包括智慧用气服务分平台和智慧监管服务分平台。智慧用气服务分平台可以是为燃气用户提供用气服务的平台，其与燃气用户分平台相对应。例如，智慧用气服务分平台可以将燃气用户的燃气账单、用气安全指南、用气异常提醒等信息发送至燃气用户分平台。智慧监管服务分平台可以是为监管用户提供监管需求的平台，其与监管用户分平台相对应。例如，智慧监管服务分平台可以将燃气设备的安全管理信息、燃气维护工程的调度、燃气设备的维修信息等发送至监管用户分平台。

智慧燃气安全管理平台130可以指统筹、协调各功能平台之间的联系和协作，汇聚着物联网全部的信息，为物联网运行体系提供感知管理和控制管理功能的平台。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以包括处理设备以及其它组件。其中，处理设备可以是服务器或服务器组。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以是由用户、人工智能、或由预设规则操控的远程平台。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以包括智慧燃气抢险维修管理分平台131和智慧燃气数据中心132。

智慧燃气抢险维修管理分平台131可以是用于对燃气抢险维修管理数据进行分析、处理的平台。在一些实施例中，智慧燃气抢险维修管理分平台131可以与智慧燃气数据中心132进行双向交互。例如，智慧燃气抢险维修管理分平台131可以从智慧燃气数据中心132获取燃气抢险维修管理数据（例如，燃气设备的运行异常信息、燃气维修工程的执行信息）进行处理，并将处理结果发送至智慧燃气数据中心132。

在一些实施例中，智慧燃气抢险维修管理分平台131可以包括但不限于设备安全监测管理模块、安全报警管理模块、工单派遣管理模块、材料管理模块。

其中，设备安全监测管理模块可以用于：查阅智慧燃气对象平台设备运行的历史安全数据和当前运行数据；安全报警管理模块可以用于：查阅或远程处理智慧燃气对象平台上传的安全报警信息；工单派遣管理模块可以用于：当需要燃气维修工程人员进行现场抢险维修时，可通过安全报警管理模块直接切换进入工单派遣管理模块，根据维修任务需求，择优派遣工程维修人员，并确认和查阅维修工单的执行进度等；材料管理模块可以用于：查阅对应工单的材料领取人员、品类、数量以及材料费用等。

智慧燃气数据中心132可以用于存储和管理物联网系统100的所有运行信息。在一些实施例中，智慧燃气数据中心132可以被配置为存储设备（例如，数据库），用于存储历史的、当前的燃气设备安全管理数据。例如，智慧燃气数据中心132可以存储燃气设备的运行异常信息、历史的维修记录、安排的维修人员、维修进度等信息。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以通过智慧燃气数据中心132分别与智慧燃气服务平台120、智慧燃气传感网络平台140进行信息交互。例如，智慧燃气数据中心132可以将燃气维修人员管理信息发送至智慧燃气服务平台120。又例如，智慧燃气数据中心可以发送获取燃气设备运行信息的指令至智慧燃气传感网络平台140（例如，智慧燃气设备传感网络分平台），并接收智慧燃气传感网络平台140上传的燃气设备的运行信息。在一些实施例中，智慧燃气数据中心132可以将燃气维修任务发送至智慧燃气维修工程传感网络分平台，并通过智慧燃气维修工程传感网络分平台将维修任务反馈至智慧燃气维修工程对象分平台，以实现维修工程的实施。

智慧燃气传感网络平台140可以是对传感通信进行管理的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台140可以连接智慧燃气安全管理平台130和智慧燃气对象平台150，实现感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。

在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台140可以包括智慧燃气设备传感网络分平台和智慧燃气维修工程传感网络分平台。其中，智慧燃气设备传感网络分平台与智慧燃气设备对象分平台相对应，智慧燃气维修工程传感网络分平台与智慧燃气维修工程对象分平台相对应。

在一些实施例中，智慧燃气设备传感网络分平台可以将智慧燃气设备对象分平台上传的燃气设备的运行信息（例如，燃气设备的异常信息）发送至智慧燃气数据中心132。智慧燃气维修工程传感网络分平台可以将智慧燃气维修工程对象分平台上传的维修工程相关信息（例如，维修工程的进度）发送至智慧燃气数据中心132。

智慧燃气对象平台150可以是感知信息生成的功能平台。例如，智慧燃气对象平台150可以监控并生成燃气设备的运行信息（例如，燃气管道的异常信息），并通过智慧燃气传感网络平台140上传至智慧燃气数据中心132。

在一些实施例中，智慧燃气对象平台150可以包括智慧燃气设备对象分平台和智慧燃气维修工程对象分平台。

在一些实施例中，智慧燃气设备对象分平台可以被配置为各类燃气设备和监测设备。例如，燃气设备可以包括户内燃气设备（如燃气用户的燃气表）和管网设备（如燃气管道、阀控设备、储气罐）等；监测设备可以包括燃气流量计、压力传感器、温度传感器等。在一些实施例中，智慧燃气设备对象分平台可以获取燃气设备的运行信息和监测信息，并通过智慧燃气设备传感网络分平台发送至智慧燃气数据中心132。在一些实施例中，智慧燃气设备对象分平台还可以包括定位装置，其可以将出现故障或运行异常的设备的位置信息通过智慧燃气设备传感网络分平台上传至智慧燃气数据中心。

在一些实施例中，智慧燃气维护工程对象分平台可以包括各类维修设备等。例如，智慧燃气维护工程对象分平台可以包括工程维修组、维修车辆、维修器具、警报装置等。在一些实施例中，智慧燃气维护工程对象分平台可以通过智慧燃气维护工程传感网络分平台接收智慧燃气数据中心132下发的维修任务并进行维修任务的执行，同时，智慧燃气维修工程对象分平台可以将维修工程的执行情况（例如，维修工程的进度）通过智慧燃气维护工程传感网络分平台上传至智慧燃气数据中心132。

本说明书一些实施例基于智慧燃气维修人员管理物联网系统100，可以在户内设备、维修工程人员、燃气运营商、燃气用户间形成智慧燃气抢险维修管理信息运行闭环，实现抢险维修管理信息化和智慧化，确保管理有效。

需要注意的是，以上对于物联网系统100仅仅是为了说明的目的而提供，并不意图限制本说明书的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本说明书的描述，做出多种修改或变化。例如，物联网系统100还可以包括其它合适的一个或多个组件以实现类似或不同的功能。然而，变化和修改不会背离本说明书的范围。

图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气维修人员管理方法的示例性流程图。

在一些实施例中，流程200可以由智慧燃气安全管理平台130执行。如图2所示，流程200包括下述步骤：

步骤210，获取至少一个维修人员的维修人员信息，维修人员信息包括至少一个维修人员中每个维修人员的第一定位信息。

维修人员可以指维修团队中被分配执行维修任务的工作人员。例如，检查燃气泄漏点的工作人员、更换燃气设备部件或管道的工作人员等。

维修人员信息是指与维修人员相关的信息，维修人员信息可以包括维修人员的基本信息，例如，维修人员的姓名、工号、工龄、电话等。维修人员信息还可以包括历史的维修信息。例如，维修年限、擅长的维修领域（如，管道维修、燃气表维修）、客户的评价信息等。维修人员信息可以以文件、数据表等形式存储在智慧燃气数据中心。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以从智慧燃气数据中心获取维修人员信息并进行相应的分析处理。

在一些实施例中，维修人员信息还可以包括第一定位信息。第一定位信息可以指维修人员当前的位置信息。第一定位信息可以是维修人员所属的维修工程驻点。例如，维修人员的第一定位信息可以是城市A区域的维修驻点A1。在一些实施例中，第一定位信息还可以是维修人员的实时地理位置信息。例如，智慧燃气安全管理平台130可以通过定位装置（如智能手机的GPS装置）获取维修人员的实时位置信息。

步骤220，获取至少一个维修任务对应的第二定位信息。

维修任务可以指需要维修人员对燃气相关故障进行抢险或维修的作业。维修任务可以包括户内设备的维修任务、管网设备的维修任务等。在一些实施例中，维修任务可以根据燃气用户上报的燃气故障信息确定。例如，燃气用户上报的户内燃气表故障、用气故障、入户管道老化等。维修任务也可以根据智慧燃气设备对象分平台的燃气监测设备（例如，燃气流量计、压力传感器）获取的燃气设备（如燃气管道、阀控设备、燃气压缩机）运行的异常信息确定。例如，燃气管网的燃气管道破损、燃气泄漏等。

维修任务的信息可以包括维修任务的类型。例如，户内维修任务类型、管网维修任务类型。其中，维修任务的类型也可以基于维修的设备类型确定。例如，燃气表、燃气管道、燃气压缩机、储气罐等，相应的，维修任务的类型则可以是燃气表维修任务、燃气管道维修任务等。维修任务信息还可以包括维修任务的维修难度。维修难度可以基于预设的难度系数确定。例如，可以根据经验对不同维修任务类型的维修任务进行评估，并设置[0，1]区间的难度系数，难度系数的值越大，表示维修任务难度越大。维修任务信息还可以包括其它信息，例如，维修任务信息可以包括维修任务的维修人员需求数量、维修人员的能力要求等。

在一些实施例中，维修任务信息还可以包括第二定位信息。第二定位信息可以指维修人员需要前往执行维修任务的目标位置。例如，燃气用户的家庭地址、需要维修的燃气管道的位置、出现故障的燃气储气罐的位置等。

在一些实施例中，第二定位信息可以基于燃气用户或燃气巡检人员上报的位置信息确定。例如，普通居民燃气用户预留的地址。第二定位信息还可以基于智慧燃气设备对象分平台自动上传的故障点的位置信息确定。关于智慧燃气设备对象分平台的相关内容参见图1及其描述。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以基于预设规则确定多个不同的维修任务。示例性的，智慧燃气安全管理平台130可以根据维修任务信息确定多个不同类型、不同维修难度、不同人数需求的维修任务。

步骤230，基于第一定位信息和第二定位信息，确定候选维修任务。

候选维修任务可以指待分配给相应维修人员的维修任务。不同的维修任务对维修人员的要求（如距离远近、能力水平等）不同，相应的，分配到不同的维修人员的候选维修任务、数量也会不同。例如，对于某个区域内发生的10起燃气故障所对应的10个维修任务，对于某个维修人员而言，其候选维修任务可以是该10个维修任务中的1个或多个。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以根据第一定位信息和第二定位信息，确定候选维修任务。示例性的，对于多个维修任务的某一个，可以以该维修任务的第二定位信息的所对应的位置作为圆心，基于预设的距离半径（例如，1km）确定圆形范围，一个或多个第一定位信息属于该圆形范围内时，即该圆形范围内存在维修人员，则该维修任务可以确定为该圆形范围内的维修人员的候选维修任务。

需要说明的是，预设的距离半径可以根据实际情况进行调整。例如，对于维修人员较为集中的区域（如市区），该距离半径可以较小（例如，500m），对于维修人员较为稀疏的区域（如郊区），该距离半径可以较大（例如，2km）。可以理解的是，智慧燃气安全管理平台130可以基于维修任务的第二定位信息和预设的距离半径对第一定位信息（维修人员）进行搜索或匹配，当匹配到一个或多个维修人员时，该维修任务则可以作为匹配到的维修人员的候选维修任务。此处仅作为示例，智慧燃气安全管理平台130也可以基于第一定位信息和预设的距离半径对第二定位信息进行搜索或匹配，以确定候选维修人员的候选维修任务，本说明书对此不作限定。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以基于成本预测模型确定多个维修人员的维修成本分数，并基于维修成本分数确定每个维修人员的候选维修任务。更多内容参见图3a及其描述。

步骤240，将候选维修任务发送至维修人员的用户终端。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以将候选维修任务发送到对应的维修人员的用户终端。用户终端可以是维修人员的信息接收装置（如手机、广播设备、报警装置）。示例性的，智慧燃气安全管理平台130可以获取候选维修任务的维修任务信息，通过智慧燃气维修工程传感网络分平台将不同的候选维修任务发送至智慧燃气维修工程对象分平台，相应的维修工程的维修人员可以通过用户终端接收候选维修任务信息，进而可以基于候选维修任务信息执行抢险、维修作业。

本说明书一些实施例，通过维修任务的第一定位信息和维修人员的第二定位信息，有助于快速匹配到维修人员所对应的候选维修任务，能够实现维修任务的快速响应。

图3a是根据本说明书一些实施例所示的确定候选维修任务对应的候选维修人员的方法的示例性流程图。

在一些实施例中，流程300可以由智慧燃气安全管理平台130执行。如图3a所示，流程300包括下述步骤：

步骤310，基于候选维修任务的任务数据、维修人员的历史维修数据，通过成本预测模型，确定每个维修人员的维修成本分数，成本预测模型为机器学习模型。

候选维修任务的任务数据可以包括维修任务的类型、维修难度等数据。更多内容参见图2的维修任务信息及其描述。

历史维修数据可以用于表征维修人员的历史维修任务的执行情况。例如，历史维修数据可以包括维修人员的历史维修次数、每次维修的时长、维修任务的类型、维修难度等。在一些实施例中，维修人员的历史维修数据可以基于维修人员的历史多个维修任务的任务数据及其执行的结果确定。

在一些实施例中，维修人员的历史维修数据还包括客户的反馈信息。其中，客户可以是燃气用户（例如，工业燃气用户、普通燃气用户）。客户的反馈信息可以表征维修人员执行维修任务后的结果优劣。反馈信息可以包括但不限于客户的评价信息（如文字评价）、图像信息（如上传的维修结果图像）等。

反馈信息还可以包括客户的满意度。满意度可以是[0，10]区间的数值，数值越大表示客户越满意。可以理解的是，维修人员完成维修任务后，客户的反馈信息（如满意度）也可以作为维修人员的后续分配维修任务的评估指标。示例性的，若维修人员对某种类型的维修任务执行完成后，客户反馈的满意度较高，则可以表征该维修人员对该类型的维修任务的处理效果较好，后续分配该类型的维修任务给该维修人员的概率则较大。

本说明书一些实施例，结合客户的反馈信息，使得维修人员的历史维修数据更能反映维修人员的维修任务的执行情况，有助于进一步对维修人员的维修能力水平进行更合理的评估。

维修成本分数可以表征维修人员执行维修任务时所需要的维修成本。其可以表征人力、物力、时间等消耗的情况。维修成本分数可以是一个[0，1]区间内的数值，例如，0.6，数值越大表征需要消耗的成本越高。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以通过成本预测模型，确定每个维修人员的维修成本分数，其中，成本预测模型可以是训练好的机器学习模型。例如，成本预测模型可以包括深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）模型、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）模型或其他自定义的模型结构中的任意一种或组合。

在一些实施例中，如图3a所示，智慧燃气安全管理平台130可以将多个维修人员的历史维修数据311和多个候选维修任务的任务数据312输入至成本预测模型，基于成本预测模型输出维修人员的维修成本分数332。关于候选维修任务的相关内容参见图2及其描述。

其中，成本预测模型输出的维修人员的维修成本分数可以指每个维修人员对于各个候选维修任务的维修成本分数。在一些实施例中，维修成本分数可以是通过如下所示的成本向量矩阵的形式表示：

。

其中，成本向量矩阵的行数等于候选维修任务的数量，每一行代表一个候选维修任务，以及对于该候选维修任务，各个维修人员的维修成本分数，每一列表示预测的一个维修人员执行各项候选维修任务时的具体成本分数的值。示例性的，第一行（t1，0.2，0.5，0.6，0.1）中的第一个元素表示候选维修任务a，第二个元素至第五个元素，表示当前4个维修人员对于候选维修任务t1的维修成本分数分别为0.2，0.2，0.5，0.6，0.1。同理的，第二行表示该4个维修人员对于候选维修任务t2的维修成本分数分别为0.4，0.5，0.4，0.3，0.3。依此类推。

在一些实施例中，成本预测模型可以通过多组带有第一成本标签的第一训练样本进行训练获得。第一训练样本的每一组训练样本可以包括多个历史的样本候选维修任务的任务数据，以及多个维修人员的历史维修数据。第一成本标签可以基于该组训练样本中，每个样本维修人员执行样本候选维修任务的实际维修成本分数确定。第一成本标签可以基于人工等方式进行标注。

在训练初始的成本预测模型时，智慧燃气安全管理平台130可以将每组第一训练样本输入至成本预测模型。通过成本预测模型的处理，输出的维修人员的成本分数。智慧燃气安全管理平台130可以基于每组第一训练样本的第一成本标签和成本预测模型的输出构建损失函数，基于损失函数迭代更新成本预测模型的参数，直到预设条件被满足训练完成，得到训练好的成本预测模型。其中，预设条件可以是损失函数小于阈值、收敛，或训练周期达到阈值。

图3b是根据本说明书一些实施例所示的成本预测模型的示例性示意图。

在一些实施例中，如图3b所示，成本预测模型包括嵌入层和预测层。基于嵌入层对维修人员的历史维修数据进行处理，确定维修人员的历史维修向量；并基于预测层对历史维修向量和维修任务的任务数据进行处理，确定维修人员的维修成本分数。

历史维修向量可以用于表示维修人员的某个历史维修任务的维修情况。示例性的，历史维修向量可以采用向量（a，b，c，d）表示，其中，该向量的第一个元素至第四个元素分别表示维修任务的类型、维修任务的时长、维修任务的维修难度、客户的反馈的满意度。可以理解的是，一个维修人员可以有多个历史维修任务，相应的，该维修人员的多个历史维修任务的历史维修数据可以通过如下所示的维修向量矩阵进行表示：

。

其中，对于某个维修人员，该维修向量矩阵的行数表示该维修人员的历史维修任务的数量，每一行表示其中的一个历史维修任务所对应的历史维修向量。

在一些实施例中，如图3b所示，智慧燃气安全管理平台130可以将多个维修人员的历史维修数据311输入至嵌入层321，基于嵌入层321的处理，输出维修人员的历史维修向量331。需要说明的是，此处的维修人员的历史维修向量331可以是前述每个维修人员的维修向量矩阵的表示形式。

在一些实施例中，嵌入层可以通过多组带有第二标签的第一训练样本进行训练获得。第二标签可以基于每组第一训练样本中每组维修人员的历史数据所建构的维修人员的历史维修向量确定，其可以基于人工等方式进行标注。

在训练嵌入层时，智慧燃气安全管理平台130可以将每组第一训练样本输入嵌入层，得到维修人员的历史维修向量。关于嵌入层的训练方式，参见前述成本预测模型的训练方式，此处不再赘述。

在一些实施例中，如图3b所示，智慧燃气安全管理平台130可以将维修人员的历史维修向量331和候选维修任务的任务数据312输入至预测层322，基于预测层322的处理，输出对于各个候选维修任务的维修人员的维修成本分数332。

在一些实施例中，预测层可以通过多组带有第一成本标签的第二训练样本进行训练获得。第二训练样本可以包括多组维修人员的历史维修向量和候选维修任务的任务数据。其中，每组维修人员的历史维修向量可以基于第一训练样本中的每组维修人员的历史数据建构而成，该组训练样本的标签则可以是相应的第一训练样本对应的第一成本标签。如此可以减少设置第二训练样本和对应的训练标签所导致的人力和时间成本，提高训练的效率。第一成本标签可以基于人工等方式进行标注。

在训练预测层时，智慧燃气安全管理平台130可以将每组第二训练样本输入预测层，得到各个候选维修任务对于每个维修人员的成本分数。关于预测层的训练方式，参见前述成本预测模型的训练方式，此处不再赘述。

在一些实施例中，预测层的输入还包括每个维修任务与每个维修人员的距离（此处称之为任务距离），其中，输入的每一个样本任务距离对应于维修人员的历史维修向量331中的维修人员和候选维修任务的任务数据312中的维修任务之间的距离。

任务距离可以基于第一定位信息和第二定位信息确定。示例性的，智慧燃气安全管理平台130可以计算第一定位信息和第二定位信息之间直线距离确定任务距离。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130还可以基于第一定位信息所对应的第一位置（如坐标）以及第二定位所对应的第二位置，通过地图（如电子地图），以第一位置作为出发点，第二位置作为目的地，并根据该出发点到该目的地之间的路径（如行走路劲、驾驶路径）的长度确定。

如图3b所示，智慧燃气安全管理平台130可以将维修人员的历史维修向量331、候选维修任务的任务数据312、维修人员与每个候选维修任务的距离313输入至预测层322，基于预测层322的处理，输出对于各个候选维修任务的维修人员的维修成本分数332。

在训练预测层时，预测层的第二训练样本还包括多组样本任务距离，预测层的训练标签为第二成本标签。其中，每组样本任务距离为每组第二训练样本中的维修任务与每个维修人员的距离。第二成本标签可以基于该组训练样本中，每个维修人员历史上实际执行候选维修任务的维修成本。第二成本标签可以基于人工等方式进行标注。关于预测层的训练方式，参见前述成本预测模型的训练方式，此处不再赘述。

需要说明的是，第二成本标签可以与第一成本标签不同，在引入任务距离的情况下，可以考虑任务距离的远近带来的成本，例如，交通成本、时间成本等。预测层所确定的维修人员的成本分数则可以更加精确。

本说明书一些实施例，通过考虑距离因素作为成本预测模型（如预测层）的输入，使成本预测模型输出结果更符合实际情况，有助于提高成本预测模型预测的准确度。

在一些实施例中，嵌入层和预测层可以基于多组带有训练标签的第一训练样本进行联合训练获得。其中，训练标签可以是第一成本标签；当第一训练样本包括上述训练预测层时的样本任务距离时，训练标签则可以是相应的第二成本标签。训练标签可以基于人工等方式进行标注。

在对嵌入层和预测层进行联合训练时，智慧燃气安全管理平台130可以将每组第一训练样本输入至嵌入层，得到维修人员的历史维修向量；将维修人员的历史维修向量作为训练样本输入至预测层，得到维修人员的成本分数。基于每组第一训练样本对应的训练标签和预测层的输出构建损失函数，基于损失函数同步迭代更新嵌入层和预测层的参数，直到预设条件被满足训练完成，得到训练好的嵌入层和预测层。其中，预设条件可以是损失函数小于阈值、收敛，或训练周期达到阈值。

本说明书一些实施例，通过使用成本模型，可以比较快速地基于维修人员的历史数据和当前的维修任务数据，预测每个维修任务相对于不同维修人员的维修成本分数，进而更有针对性得将维修任务推送至目标维修人员。

步骤320，基于维修成本分数，确定候选维修任务对应的候选维修人员。

候选维修人员可以指与候选维修任务相匹配的一个或多个备选维修人员。例如，当前维修人员数量为20个，某个候选维修任务的候选维修人员可以是其中的5个维修人员。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以基于各个候选维修任务及其多个维修人员对于该候选维修任务的维修成本分数，确定各候选维修任务对应的候选维修人员。示例性的，可以预设成本分数阈值，例如，0.5，对于某一个候选维修任务，智慧燃气安全管理平台130可以将维修成本分数小于该成本分数阈值的维修人员确定为该候选维修任务对应的候选维修人员。

步骤330，将候选维修任务发送至候选维修人员的用户终端。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以将成本分数低于成本分数阈值（例如，0.5）的候选维修任务发送到对应的候选维修人员的用户终端。更多内容参见图2及其描述。

在本说明书一些实施例，通过维修成本分数确定每个维修任务对应的候选维修人员，可以结合维修人员的维修成本的情况进行维修任务的分配，有助于减少后续维修需要的人力、物力、时间等资源的消耗。

图4a是根据本说明书一些实施例所示的确定维修人员的推荐维修任务的方法的示例性流程图。

在一些实施例中，流程400可以由智慧燃气安全管理平台130执行。如图4a所示，流程400包括下述步骤：

步骤410，基于候选维修任务，确定维修人员的推荐维修任务。

推荐任务可以指与维修人员较为匹配的候选维修任务，即，较为适合维修人员去执行的候选维修任务。例如，维修人员A当前的候选维修任务为5个，其中的1个候选维修任务的类型、难度等相对于其它的4个候选维修任务而言，与维修人员A较为匹配，则该候选维修任务可以为维修人员A的推荐维修任务。需要说明的是，推荐维修任务包括但不限于1个，其可以是多个，如前述的5个候选维修任务中，推荐维修任务可以是其中的2个、3个等。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以基于建模或各类分析方法确定每个维修人员的推荐维修任务。例如，可以分析各维修人员的历史维修数据，并统计出各维修人员对应的维修能力范围内的维修任务的类型、难度等，并筛选出当前多个维修任务中与其能力匹配的维修任务作为推荐维修任务。

图4b是根据本说明书一些实施例所示的任务匹配模型的示例性示意图。

在一些实施例中，如图4b所示，智慧燃气安全管理平台130可以基于维修人员与每个候选维修任务的距离、每个候选维修任务的任务数据和维修人员的历史维修数据，通过任务匹配模型，确定每个候选维修任务与维修人员的匹配分数，并基于匹配分数确定每个维修人员的推荐维修任务。

任务匹配模型可以指用于确定维修人员的推荐维修任务的模型。在一些实施例中，任务匹配模型可以是训练好的机器学习模型，例如，任务匹配模型可以包括深度神经网络（DNN）模型、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）模型或其它自定义的模型结构中的任意一种或组合。

在一些实施例中，如图4b所示，智慧燃气安全管理平台130可以将维修人员与每个候选维修任务的距离313、候选维修任务的任务数据312和维修人员的历史维修数据311输入至任务匹配模型421，基于任务匹配模型421的处理，确定每个候选维修任务与维修人员的匹配分数431。

其中，某个候选维修任务与某个维修人员的匹配分数可以是[0，10]区间的值，值越大，表示该候选维修任务与该维修人员越匹配。

任务匹配模型输出的每个候选维修任务与维修人员的匹配分数可以表征多个候选维修任务中的每一个候选维修任务与多个维修人员间的匹配分数。在一些实施例中，任务匹配模型输出的匹配分数可以是通过如下所示的分数向量矩阵的形式表示：

。

其中，分数向量矩阵的行数等于候选维修任务的数量，其中，每一行代表一个候选维修任务，以及各个维修人员与该候选维修任务的匹配分数。示例性的，第一行（a，3，5，6，1）中的第一个元素表示候选维修任务a，第二个元素至第五个元素，表示当前4个维修人员对于候选维修任务a的匹配分数，分别为3，2，5，6，1。同理的，第二行表示该4个维修人员对于候选维修任务b的匹配分数分别为4，6，4，3，3。依此类推。可以理解的是，该分数向量矩阵可以表明：对于多个候选维修任务，所有的维修人员中的每一个维修人员与每一个候选维修任务的匹配分数的高低。

在一些实施例中，任务匹配模型可以通过多组带有第一分数标签的第三训练样本进行训练获得。第三训练样本的每一组训练样本可以包括维修人员与每个候选维修任务的距离以及每个候选维修任务的任务数据。第一分数标签可以基于该组训练样本中，每个候选维修任务与各个维修人员的实际匹配分数确定。例如，对于某个样本候选维修任务，可以根据该候选维修任务的任务数据确定其类型、难度、维修经验需求等，对实际每个维修人员进行评估后，确定其对于该候选维修任务的匹配分数。相应的，对于每一组训练样本中的多个候选维修任务，其第一分数标签可以是匹配分数的矩阵形式表示。示例性的，第一分数标签的行数可以基于第三训练样本中每一组训练样本的候选维修任务数量确定（每组训练样本包括5个候选维修任务，则行数为5），第一分数标签的列数可以基于预设的维修人员数量确定（例如，维修机构的总维修人员数量为20，则列数为21，其中每行的第一个元素为候选维修任务的标识）。第一分数标签可以基于人工等方式进行标注。

在训练初始的任务匹配模型时，智慧燃气安全管理平台130可以将每组第三训练样本输入至任务匹配模型。通过任务匹配模型的处理，输出每个候选维修任务与维修人员的匹配分数。智慧燃气安全管理平台130可以基于每组第三训练样本的第一分数标签和任务匹配模型的输出构建损失函数，基于损失函数迭代更新任务匹配模型的参数，直到预设条件被满足训练完成，得到训练好的任务匹配模型。其中，预设条件可以是损失函数小于阈值、收敛，或训练周期达到阈值。

在一些实施例中，任务匹配模型的输入还包括维修成本分数。其中，维修成本分数可以基于成本预测模型确定。关于成本预测模型的相关内容参见图3a及其描述。

在一些实施例中，如图4b所示，智慧燃气安全管理平台130可以将维修人员与每个候选维修任务的距离313、候选维修任务的任务数据312、维修人员的历史维修数据311以及维修人员的维修成本分数332输入至任务匹配模型421，基于任务匹配模型421的处理，确定每个候选维修任务与维修人员的匹配分数431。

在一些实施例中，在训练任务匹配模型时，第三训练样本还可以包括样本维修成本分数。每组训练样本的标签可以是第二分数标签。示例性的，可以在第一分数标签的基础上，同时结合每个样本候选维修任务对应的各维修人员的样本成本分数，进行匹配分数的人工评估，进而对第一分数标签进行调整，以确定第二分数标签。可以理解的是，在引入维修成本分数后，任务匹配模型的输出的匹配分数结果更加准确，第二分数标签则可以进行相应的调整。第二分数标签可以基于人工等方式进行标注。

在训练初始的任务匹配模型时，智慧燃气安全管理平台130可以将每组带有第二分数标签的第三训练样本输入至任务匹配模型。通过任务匹配模型的处理，输出每个候选维修任务与维修人员的匹配分数。关于任务匹配模型的训练方式，参见前文的任务匹配模型的训练方式，此处不再赘述。

在一些实施例中，任务匹配模型的输入还包括维修组数据，维修组数据可以包括每个维修任务对维修人员的需求人数、当前维修任务已匹配维修人员的人数以及已匹配维修人员的维修成本分数。

如图4b所示，智慧燃气安全管理平台130可以将维修人员与每个候选维修任务的距离313、候选维修任务的任务数据312、维修人员的历史维修数据311、维修人员的维修成本分数332以及维修组数据415输入至任务匹配模型421，基于任务匹配模型421的处理，确定每个候选维修任务与维修人员的匹配分数431。

需要说明的是，对于不同的维修任务，其需要的维修人员数量可以不同，多个维修人员可以形成一个维修组。其中，维修组的人员数量可以基于不同的维修任务的类型、维修难度等确定。例如，对于维修难度较大（例如，大于维修难度系数大于0.5）的维修任务，需要至少n（n大于等于2）个的维修人员参与维修作业，该n个维修人员形成针对该维修任务的维修组。关于维修难度参见图2及其描述。

在一些实施例中，可以考虑维修组内的人员的能力值、经验值等的分布，将经验丰富、能力值较高的候选维修人员与相对经验欠缺、能力值需要提升的维修人员进行组合，并指导维修组内的维修人员，以提升整个维修团队的维修能力水平。

需要说明的是，维修人员的能力值、经验值等综合评估可以基于该维修人员的成本分数确定。例如，对于需要维修组参与的维修任务，智慧燃气安全管理平台130可以获取该维修任务当前已匹配的多个维修人员的成本分数，以及待匹配的多个维修人员中每一个维修人员的成本分数，当已匹配维修人员与待匹配维修人员所构成的整个维修组的成本分数的平均值在维修组成本阈值范围内时，前述的待匹配维修人员的匹配分数越高，即越容易被分配到维修组。

示例性的，维修任务t6需要3个维修人员，当前维修组的已匹配人员数为1个，其维修成本分数为0.1，预设的维修组成本阈值范围为区间[0.4，0.5]，考虑到最终的维修组内3个维修人员的能力值、经验值的均衡性，可以分配成本分数较高的维修人员进入维修组，生成多个候选维修组。例如，另外的两个维修人员m1和维修人员m2的成本分数分别为0.6和0.7，则该候选维修组的成本分数的平均值V_avg=（0.1+0.5+0.6）/3=0.4。该平均值在预设的维修组成本阈值范围内，则维修人员m1和维修人员m2的匹配分较高。

需要说明的是，当存在多个候选维修人员符合前述条件时，可以生成多个候选维修组，智慧燃气安全管理平台130可以多个候选维修组的成本分数的平均值进行排序，并选择成本分数的平均值最低的候选维修组作为最终的维修组。

在一些实施例中，在训练任务匹配模型时，第三训练样本还可以包括多组样本维修组数据。每组训练样本的标签可以是第三分数标签，第三分数标签为每个候选维修人员的对于每组样本维修任务的匹配分数。示例性的，对于每组样本维修组内的已匹配维修人员的成本分数，基于候选的多个维修人员中的每个候选维修人员的成本分数与已匹配的维修人员的成本分数进行评估，评估的方法则可以是前述使得该样本维修组的最终的成本分数的平均值在预设的维修组成本阈值范围内，以每个候选维修人员的匹配分数，进而确定第三分数标签。第三分数标签可以基于人工等方式进行标注。

在训练初始的任务匹配模型时，智慧燃气安全管理平台130可以将每组带有第三分数标签的第三训练样本输入至任务匹配模型。通过任务匹配模型的处理，输出每个候选维修任务与维修人员的匹配分数。关于任务匹配模型的训练方式，参见前文的任务匹配模型的训练方式，此处不再赘述。

在一些实施例中，维修人员可以根据显示于用户终端的多个候选维修任务进行选择，智慧燃气安全管理平台130可以对多个不同的候选维修人员进行筛选，并根据整个维修组的成本分数的平均值满足预设的维修组成本阈值范围内的维修人员作为最终的维修组内的成员。其中，对于多个满足前述条件的候选维修人员，可以是随机选择，也可以根据候选维修人员选择的时间先后顺序确定。本说明书对此不作限定。可以理解的是，考虑候选维修人员的意愿，在不影响维修任务很好完成的情况下，可以使得维修任务的匹配更加人性化。

本说明书一些实施例，通过将维修组数据作为任务匹配模型的输入，可以充分考虑维修人员之间的配合、学习、指导情况，使任务匹配模型输出更符合实际情况和维修组成员的成长需求。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以基于任务匹配模型确定的匹配分数，确定维修人员的推荐维修任务。示例性的，对于多个候选维修任务中的每一个候选维修任务，智慧燃气安全管理平台130可以对所有候选维修人员的匹配分数进行排序（例如，降序），并获取将排名靠前的n各匹配分数所对应的n个候选维修人员，进而，将该候选维修任务的作为该n个维修人员的推荐维修任务。其中n可以是预设的数量，例如，n为2。此处仅作为示例。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以通过满足预设匹配条件的维修任务确定为推荐维修任务。更多关于推荐维修任务的确定方式参见图5及其描述。

步骤420，将推荐维修任务推送至维修人员的用户终端。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以将推荐维修任务发送到对应的维修人员的用户终端。更多内容参见图2及其描述。

本说明书一些实施例，通过维修任务与维修人员间的匹配分数，确定维修人员的推荐任务，有助于维修任务的确定、分配和推送更有针对性；另外，基于任务匹配模型自动化地对确定任务匹配分数，考虑维修任务信息以及维修人员的距离、维修成本、维修组等多方面因素，有助于提高确定维修任务匹配分数的效率，同时也使得结果更加准确和人性化。

图5是根据本说明书一些实施例所示的又一确定维修人员的推荐维修任务的方法的示例性流程图。

在一些实施例中，流程500可以由智慧燃气安全管理平台130执行。如图5所示，流程500包括下述步骤：

步骤510，获取每个维修人员的匹配分数。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以获取基于任务匹配模型确定的每个候选维修任务与维修人员的匹配分数。关于任务匹配模型的相关内容参见图5及其描述。

步骤520，响应于匹配分数满足预设匹配条件，确定满足预设匹配条件的候选维修任务为推荐维修任务。

预设匹配条件可以是基于各种规则确定的条件，用于判断某个候选维修任务是否为某个维修人员的推荐维修任务。

在一些实施例中，对于某个维修人员的多个候选维修任务，预设匹配条件可以是所有候选维修任务中匹配分数最高。示例性的，对于维修人员m的4个候选维修任务分别为候选维修任务t1、候选维修任务t2、候选维修任务t3、候选维修任务t4，匹配分数分别为8、6、6、9，其中，候选维修任务t4的匹配分数最高，智慧燃气安全管理平台130可以将候选维修任务t4确定为维修人员m的推荐维修任务。

在一些实施例中，预设匹配条件可以是匹配分数大于预设的第一阈值。例如，第一阈值可以是6。第一阈值可以基于预设规则进行确定。例如，可以根据整个维修团队的平均维修水平、候选维修任务的平均难度等设置第一阈值，预设匹配条件可以是匹配分数大于第一阈值。示例性的，第一阈值为7，对于前述维修人员m的4个候选维修任务，匹配分数大于第一阈值的候选维修任务t1和t4则为维修人员m的推荐维修任务。

上述的预设匹配条件，仅作为示例，并不旨在于限定。例如，当某个候选维修任务的需求人数为1个时，预设匹配条件还可以包括：推荐维修任务与维修人员一一对应。

在一些实施例中，预设匹配条件包括匹配分数大于第二阈值，其中第二阈值为每个维修人员的预设匹配分数阈值，第二阈值相关于每个维修人员的历史维修数据。

第二阈值可以基于每个维修人员的实际情况确定。不同的维修人员对应不同的第二阈值。在一些实施例中，根据每个维修人员的历史维修数据，对于维修经验、能力水平高的优秀维修人员，可以降低其第二阈值的上限，以便扩大其推荐任务的匹配范围。例如，维修人员m1的第二阈值为6，维修人员m2相较于维修人员m1更优秀，则维修人员m2所对应的第二阈值可以为小于6的值（例如，5）。

本说明书一些实施例，通过根据不同的维修人员的维修经验、能力水平等实际情况确定第二阈值，可以实现扩大经验丰富、能力水平高的维修人员的推荐任务范围，有助于更多的维修任务有机会得到优秀维修人员的参与和指导。

本说明书一些实施例，通过预先设定规则条件，可以快速准确地基于匹配分数大小，筛选出符合条件的候选维修任务作为维修人员的推荐维修任务。

应当注意的是，上述有关流程200、流程300、流程400、流程500的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行前述的智慧燃气维修人员管理方法。

应当注意的是，上述有关流程的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件（当前或之后附加于本说明书中的）也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (8)

1.一种智慧燃气维修人员管理方法，其特征在于，基于智慧燃气维修人员管理物联网系统的智慧燃气安全管理平台实现，所述方法包括：

获取至少一个维修人员的维修人员信息，所述维修人员信息包括每个所述维修人员的第一定位信息以及每个所述维修人员的历史维修数据；

获取至少一个维修任务对应的第二定位信息；

基于所述第一定位信息和所述第二定位信息，确定候选维修任务；

将所述候选维修任务发送至所述维修人员的用户终端；其中包括：

基于所述维修人员与每个所述候选维修任务的距离、每个所述候选维修任务的任务数据、所述历史维修数据、所述维修人员的维修成本分数、维修组数据，通过任务匹配模型，确定每个所述候选维修任务与所述维修人员的匹配分数，所述任务匹配模型为机器学习模型；

其中，所述维修成本分数基于成本预测模型确定，所述成本预测模型包括嵌入层和预测层；所述嵌入层的输入包括所述历史维修数据，输出所述维修人员的历史维修向量；所述预测层的输入包括所述历史维修向量和所述维修任务的任务数据，输出所述维修成本分数；所述历史维修数据至少包括客户的反馈信息；

所述维修组数据包括每个所述维修任务对所述维修人员的需求人数、当前维修任务的已匹配维修人员的人数，以及所述已匹配维修人员的所述维修成本分数；

基于所述匹配分数，确定所述维修人员的推荐维修任务；

将所述推荐维修任务推送至所述维修人员的所述用户终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智慧燃气维修人员管理物联网系统还包括：

智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气传感网络平台、智慧燃气对象平台；

所述智慧燃气对象平台用于获取燃气设备安全信息，并将所述燃气设备安全信息通过所述智慧燃气传感网络平台传递至所述智慧燃气安全管理平台。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述智慧燃气用户平台包括燃气用户分平台、监管用户分平台；

所述智慧燃气服务平台包括与所述燃气用户分平台对应的智慧用气服务分平台、与所述监管用户分平台对应的智慧监管服务分平台；

所述智慧燃气安全管理平台包括智慧燃气抢险维修管理分平台、智慧燃气数据中心；其中，所述智慧燃气抢险维修管理分平台包括设备安全监测管理模块、安全报警管理模块、工单派遣管理模块、材料管理模块；

所述智慧燃气传感网络平台包括智慧燃气设备传感网络分平台、智慧燃气维修工程传感网络分平台；

所述智慧燃气对象平台包括智慧燃气设备对象分平台、智慧燃气维修工程对象分平台；

所述将所述候选维修任务发送至所述维修人员的用户终端包括：

基于所述智慧燃气传感网络平台将所述燃气维修人员的所述候选维修任务反馈至所述智慧燃气维修工程对象分平台。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述候选维修任务发送至所述维修人员的用户终端包括：

基于所述维修成本分数，确定所述候选维修任务对应的候选维修人员；

将所述候选维修任务发送至所述候选维修人员的所述用户终端。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配分数，确定所述维修人员的所述推荐维修任务包括：

响应于所述匹配分数满足预设匹配条件，确定满足所述预设匹配条件的所述候选维修任务为所述推荐维修任务。

6.一种智慧燃气维修人员管理物联网系统，其特征在于，包括：智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气传感网络平台、智慧燃气对象平台；

所述智慧燃气对象平台用于获取燃气设备安全信息，并将所述燃气设备安全信息通过所述智慧燃气传感网络平台传递至所述智慧燃气安全管理平台；

所述智慧燃气安全管理平台被配置为用于：

获取至少一个维修人员的维修人员信息，所述维修人员信息包括每个所述维修人员的第一定位信息以及每个所述维修人员的历史维修数据；

获取至少一个维修任务对应的第二定位信息；

基于所述第一定位信息和所述第二定位信息，确定候选维修任务；

将所述候选维修任务发送至所述维修人员的用户终端；其中包括：

基于所述维修人员与每个所述候选维修任务的距离、每个所述候选维修任务的任务数据、所述历史维修数据、所述维修人员的维修成本分数、维修组数据，通过任务匹配模型，确定每个所述候选维修任务与所述维修人员的匹配分数，所述任务匹配模型为机器学习模型；

其中，所述维修成本分数基于成本预测模型确定，所述成本预测模型包括嵌入层和预测层；所述嵌入层的输入包括所述历史维修数据，输出所述维修人员的历史维修向量；所述预测层的输入包括所述历史维修向量和所述维修任务的任务数据，输出所述维修成本分数；所述历史维修数据至少包括客户的反馈信息；

所述维修组数据包括每个所述维修任务对所述维修人员的需求人数、当前维修任务的已匹配维修人员的人数，以及所述已匹配维修人员的所述维修成本分数；

基于所述匹配分数，确定所述维修人员的推荐维修任务；

将所述推荐维修任务推送至所述维修人员的所述用户终端。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述智慧燃气用户平台包括燃气用户分平台、监管用户分平台；

所述智慧燃气服务平台包括与所述燃气用户分平台对应的智慧用气服务分平台、与所述监管用户分平台对应的智慧监管服务分平台；

所述智慧燃气安全管理平台包括智慧燃气抢险维修管理分平台、智慧燃气数据中心；其中，所述智慧燃气抢险维修管理分平台包括设备安全监测管理模块、安全报警管理模块、工单派遣管理模块、材料管理模块；

所述智慧燃气传感网络平台包括智慧燃气设备传感网络分平台、智慧燃气维修工程传感网络分平台；

所述智慧燃气对象平台包括智慧燃气设备对象分平台、智慧燃气维修工程对象分平台；

所述将所述候选维修任务发送至所述维修人员的用户终端包括：

基于所述智慧燃气传感网络平台将所述燃气维修人员的所述候选维修任务反馈至所述智慧燃气维修工程对象分平台。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求1至5任一项所述的智慧燃气维修人员管理方法。

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