CN116962669A - 一种监控设备用异物清除系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种监控设备用异物清除系统，涉及监控设备异物清除技术领域，包括数据采集模块、影响分析模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块；数据采集模块，采集监控设备用异物清除系统进行异物检测时的信息，包括环境干扰信息和数据传输信息，并将环境干扰信息和数据传输信息传递至影响分析模块。本发明在发现监控设备用异物清除系统进行异物检测时检测精度大概率受到影响时，提示工作人员及时对监控设备安排相关的检修，及时发现监控设备存在的问题，有效地防止监控设备用异物清除系统进行异物检测时出现误报或漏报的情况，提高监控设备用异物清除系统异物检测时的精度，进而提高监控设备用异物清除系统的运行效率。
Description
技术领域
本发明涉及监控设备异物清除技术领域，具体涉及一种监控设备用异物清除系统。
背景技术
监控设备用异物清除系统是指一种用于清除监控设备（如摄像头、镜头等）表面异物的系统。这些异物可能包括灰尘、污垢、水滴、蜘蛛网等。这些异物的存在可能会降低监控设备的图像质量，影响监控效果。该系统一般会配备一种清除机制，用于自动或远程清除检测到的异物或杂物。这可以是机械臂、气流喷射、刷子或其他适当的清理装置。
现有技术存在以下不足：
现有技术的监控设备用异物清除系统在使用过程中，需要预先对异物进行检测，判断出确实有异物存在时，再对异物进行清理，然而当监控设备用异物清除系统的异物检测精度降低时，系统无法及时发现，可能会出现误报或漏报的情况，误报是指系统错误地将非异物或杂物误认为是异物，而漏报是指系统未能正确检测到实际存在的异物，这可能会导致不必要的警报或无法及时清除潜在的问题。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明的目的是提供一种监控设备用异物清除系统，本发明在发现监控设备用异物清除系统进行异物检测时检测精度大概率受到影响时，提示工作人员及时对监控设备安排相关的检修，及时发现监控设备存在的问题，有效地防止监控设备用异物清除系统进行异物检测时出现误报或漏报的情况，提高监控设备用异物清除系统异物检测时的精度，进而提高监控设备用异物清除系统的运行效率，以解决上述背景技术中的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种监控设备用异物清除系统，包括数据采集模块、影响分析模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块；
数据采集模块，采集监控设备用异物清除系统进行异物检测时的信息，包括环境干扰信息和数据传输信息，并将环境干扰信息和数据传输信息传递至影响分析模块；
影响分析模块，将环境干扰信息和数据传输信息建立数据分析模型，生成精度影响指数，并将精度影响指数传递至数据集合建立模块；
数据集合建立模块，将监控设备用异物清除系统进行异物检测时生成的精度影响指数建立数据集合，并将数据集合传递至综合分析模块；
综合分析模块，对数据集合内生成的精度影响指数进行综合分析，判断监控设备用异物清除系统进行异物检测时的精度影响情况，并将分析的结果传递至预警模块。
优选的，环境干扰信息包括放大器噪声异常干扰时长和光照偏差频率系数，采集
后，数据采集模块将放大器噪声异常干扰时长和光照偏差频率系数分别标定为和
，数据传输信息包括监控摄像头数据传输波动系数，采集后，数据采集模块将监控摄像头数
据传输波动系数标定为。
优选的，放大器噪声异常干扰时长获取的逻辑如下：
S1、获取放大器运行时的最大低频噪声、最大射频噪声以及最大量化噪声，并将最
大低频噪声功率、最大射频噪声以及最大量化噪声分别标定为、以及；
S2、获取放大器运行T时间内的低频噪声、射频噪声以及量化噪声情况，并将低频
噪声、射频噪声以及量化噪声分别标定为、以及；
S3、将放大器运行时出现、以及的次数和对应
次数的时长进行统计，并将统计的结果分别标定为、以及，表示出现的时长，a表示出现的次数，a=1、2、3、4、……、A，A为正整数；表
示出现的时长，b表示出现的次数，b=1、2、3、4、……、B，B为正整数；表示出现的时长，c表示出现的次数，c=1、2、3、4、……、C，C
为正整数；
S4、获取放大器噪声异常干扰时长，获取的表达式为：，式中，e1、e2、e3分别为低频噪声
异常干扰时长、射频噪声异常干扰时长以及量化噪声异常干扰时长的权重因子，取值分别
为0.7、1.5、2.4。
优选的，光照偏差频率系数获取的逻辑如下：
S1、获取监控设备用异物清除系统异物检测时的最佳光照强度范围，将最佳光照
强度范围标定为；
S2、获取T时间内监控设备用异物清除系统在不同时刻进行异物检测时的实际光
照强度，将实际光照强度标定为，y表示T时间内获取的实际光照强度的数量，y=1、2、3、
4、……、k，k为正整数；
S3、将不处于之间的实际光照强度标定为，并将建立数据
集合E，则，j表示不处于之间的实际光
照强度的数量，j=1、2、3、4、……、u，u为正整数；
S4、获取光照偏差频率系数，获取的表达式为：，式中，k表示T时间内获
取的实际光照强度的总数量，u表示T时间内获取的不处于之间的实际光照强度
的总数量。
优选的，监控摄像头数据传输波动系数获取的逻辑如下：
S1、获取T时间内不同时间段的监控摄像头数据传输速率，将监控摄像头数据传输
速率标定为，x表示不同时间段的监控摄像头数据传输速率的编号，x=1、2、3、4、……、
N，N为正整数；
S2、求出T时间内不同时间段的监控摄像头数据传输速率的标准差，将标准差标定
为s1，标准差s1的计算公式为：，其中，为不同时间段的监控摄
像头数据传输速率的平均值，；
S3、通过T时间内不同时间段的监控摄像头数据传输速率的标准差s1获取监控摄
像头数据传输波动系数。
优选的，影响分析模块获取到放大器噪声异常干扰时长、光照偏差频率系数以及监控摄像头数据传输波动系数后，建立数据分析模型，生成精度影响系数，依据的公式为：，式中，、、分别为放大
器噪声异常干扰时长、光照偏差频率系数以及监控摄像头数据传输波动系数的预设比例系数，且、、均大于0。
优选的，数据集合建立模块将监控设备用异物清除系统进行异物检测时生成的精
度影响指数建立数据集合，并将数据集合标定为V，则，，q为正整数。
优选的，计算若干个精度影响系数的平均值与标准差；
上述数据集合V内精度影响系数的平均值的计算公式为：
上述数据集合V内精度影响系数的标准差的计算公式为：
；式中，为数据集合内精度影响系数的平均值，s2为数据集合内精度影响系数的标准差；
将数据集合内精度影响系数的平均值和标准差s2分别与精度影响系数参考阈
值E1和标准差参考阈值E2进行比对，生成如下情况：
若，通过综合分析模块生成低精度影响信号，并将信号传递至预警模块，
不通过预警模块向监测移动终端发出预警提示；
若或者，通过综合分析模块生成高精度影响信号，并将信号传递
至预警模块，通过预警模块向监测移动终端发出预警提示。
在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
1、本发明通过对监控设备用异物清除系统异物检测时的情况进行分析，当发现监控设备用异物清除系统进行异物检测时检测精度大概率受到影响时，提示工作人员及时对监控设备安排相关的检修，及时发现监控设备存在的问题，有效地防止监控设备用异物清除系统进行异物检测时出现误报或漏报的情况，提高监控设备用异物清除系统异物检测时的精度，进而提高监控设备用异物清除系统的运行效率；
2、本发明通过对监控设备用异物清除系统异物检测时生成的精度影响系数建立数据集合，并对数据集合内的精度影响系数进行综合分析，判断监控设备用异物清除系统异物检测时检测精度受到的影响情况，如此可有效地避免单一数据分析出现的突发性异常情况，可有效地提高工作人员对预警提示的信任度，保障监控设备用异物清除系统高效地运行。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种监控设备用异物清除系统的模块示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
本发明提供了如图1所示的一种监控设备用异物清除系统，包括数据采集模块、影响分析模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块；
数据采集模块，采集监控设备用异物清除系统进行异物检测时的信息，包括环境干扰信息和数据传输信息，并将环境干扰信息和数据传输信息传递至影响分析模块；
环境干扰信息包括放大器噪声异常干扰时长和光照偏差频率系数，采集后，数据
采集模块将放大器噪声异常干扰时长和光照偏差频率系数分别标定为和；
监控设备用异物清除系统进行异物检测时，通常使用各种传感器来检测目标物体的存在或特征，例如，光学传感器、声波传感器、热传感器等，放大器的设置可以增加传感器或探测器捕获的信号的强度，对于弱信号或远距离检测非常重要，因为传感器在接收到较弱的信号时可能无法提供足够的灵敏度，放大器可以将这些信号放大到更高的水平，以便后续的处理和分析，放大器还可以帮助调节传感器系统的动态范围，动态范围指的是传感器可以测量的最小和最大信号强度之间的范围，通过放大器的增益控制，可以扩大或压缩传感器系统的动态范围，使其适应不同强度的信号，因此，放大器成为了监控设备用异物清除系统中必不可少的设备之一；
当监控设备用异物清除系统中的放大器受到电子噪声干扰（包括低频噪声、射频噪声、量化噪声等）时，可能会对异物的检测精度造成以下严重的影响：
信噪比降低：电子噪声会与待检测的信号混合，导致信号与噪声的比例降低，从而降低了系统的信噪比，较低的信噪比会使目标信号与噪声之间的差异变得模糊，使得异物的检测变得困难，检测算法可能无法有效地区分目标信号和噪声，从而降低了检测精度；
误报率增加：电子噪声的存在可能导致放大器输出的波动增加，进而引起系统的误报，系统可能会将电子噪声错误地识别为真实的目标信号，从而导致误报的发生，这会增加系统的误报率，降低了对真实异物的准确检测；
动态范围受限：电子噪声的干扰可能使放大器的动态范围受限，动态范围是指放大器可以处理的最大和最小输入信号之间的差异范围，如果电子噪声的幅度超过了放大器的动态范围，那么较小的目标信号可能会被电子噪声淹没，无法被正确检测和分析；
信号失真：电子噪声的存在可能会导致放大器输出信号的失真，失真可能会改变信号的波形和频谱特征，使得目标信号的特征被扭曲或掩盖，从而影响异物的检测和分析，失真还可能导致误判和错误识别，降低检测的准确性和可靠性；
因此，获取放大器受到的电子噪声干扰情况，可及时发现电子噪声干扰对异物检测的精度影响；
放大器噪声异常干扰时长获取的逻辑如下：
S1、获取放大器运行时的最大低频噪声、最大射频噪声以及最大量化噪声，并将最
大低频噪声功率、最大射频噪声以及最大量化噪声分别标定为、以及；
需要说明的是，放大器的制造商通常会提供数据手册或规格书，其中包含了放大器的噪声参数，这些文档中通常会列出放大器的最大低频噪声、最大射频噪声和最大量化噪声等相关指标，通过查阅这些文档，可以获取放大器在不同频率范围内的噪声限制；
其次，需要说明的是，低频噪声、射频噪声以及量化噪声常见于放大器中，对放大器的影响较为突出，因此，采集放大器受到的低频噪声、射频噪声以及量化噪声数据信息对放大器受到的电子噪声干扰情况进行监测；
S2、获取放大器运行T时间内的低频噪声、射频噪声以及量化噪声情况，并将低频
噪声、射频噪声以及量化噪声分别标定为、以及；
需要说明的是，使用低频噪声测量仪器，如低频振荡器、低频噪声分析仪等，进行测量和分析，这些仪器可以帮助检测和测量低频范围内的噪声水平，通过将仪器连接到放大器的输入或输出端口，并进行测量，可以获得放大器受到的低频噪声的信息；使用射频扫描仪或频谱分析仪来检测和测量射频噪声的强度，这些设备可以扫描和监测特定频率范围内的射频信号，并显示其功率水平，通过将射频扫描仪置于放大器附近并进行扫描，可以获取放大器受到的射频噪声的信息；使用专业的信号分析和测量设备，如数字示波器或频谱分析仪，可以实时监测放大器输出信号中的量化噪声，这些设备能够捕捉和分析信号的细微变化，并提供相关的噪声参数，从而获取放大器受到的射频噪声的信息；
S3、将放大器运行时出现、以及的次数和对应
次数的时长进行统计，并将统计的结果分别标定为、以及，表示出现的时长，a表示出现的次数，a=1、2、3、4、……、A，A为正整数；表
示出现的时长，b表示出现的次数，b=1、2、3、4、……、B，B为正整数；表示出现的时长，c表示出现的次数，c=1、2、3、4、……、C，C
为正整数；
S4、获取放大器噪声异常干扰时长，获取的表达式为：，式中，e1、e2、e3分别为低频噪声
异常干扰时长、射频噪声异常干扰时长以及量化噪声异常干扰时长的权重因子，取值分别
为0.7、1.5、2.4，式中权重因子用于均衡各项数据在公式中的占比，从而促进计算结果的准
确性；
由表达式可知，放大器噪声异常干扰时长的表现值越大，表明监控设备用异物清除系统的异物检测精度受到的影响越大，反之则表明监控设备用异物清除系统的异物检测精度受到的影响越小；
光照强度较强或较弱都可能对监控设备用异物清除系统的异物检测精度产生严重的影响，以下是可能出现的影响：
光照强度较强时：
过曝影响：如果光照强度过高，可能会导致摄像头或传感器的图像过曝，使得图像中的细节丢失或不可辨认，这可能会导致异物的视觉特征无法被准确检测和识别；
高对比度问题：强烈的光照差异可能导致图像中的异物与背景之间的对比度增加，使得异物的边缘和细节难以分辨；
逆光问题：当光照强度较强且来自相机或传感器方向的光线较弱时，可能会出现逆光情况，使得异物在图像中的可见性降低；
光照强度较弱时：
信噪比降低：光照强度较弱时，接收到的光信号较弱，与环境噪声相比，信号的功率较低，从而降低了系统的信噪比，这可能导致异物的检测变得更加困难，影响系统的灵敏度和可靠性；
低对比度问题：光照较弱时，图像中的异物与背景之间的对比度降低，使得异物的边缘和细节变得模糊，难以准确地检测和识别；
误报增加：光照较弱时，系统可能会将环境中的噪声或其他物体错误地识别为异物，从而增加误报的发生率；
因此，获取监控设备用异物清除系统异物检测时的光照情况，可及时发现光照强度异常对异物检测的影响；
光照偏差频率系数获取的逻辑如下：
S1、获取监控设备用异物清除系统异物检测时的最佳光照强度范围，将最佳光照
强度范围标定为；
需要说明的是，通过在实际场景中进行实验测试，评估不同光照强度条件下系统的异物检测性能，在不同的光照条件下进行测试，记录检测结果和性能指标，例如准确率、漏报率和误报率，根据测试结果，确定异物检测时的最佳光照强度范围；
S2、获取T时间内监控设备用异物清除系统在不同时刻进行异物检测时的实际光
照强度，将实际光照强度标定为，y表示T时间内获取的实际光照强度的数量，y=1、2、3、
4、……、k，k为正整数；
需要说明的是，光照强度传感器是一种用于测量光照强度的设备，也被称为光敏传感器或光感应器，能够检测周围环境中的光线强度，并将其转换为电信号，通过光照强度传感器可实时获取监控设备用异物清除系统在不同时刻进行异物检测时的实际光照强度；
S3、将不处于之间的实际光照强度标定为，并将建立数据
集合E，则，j表示不处于之间的实际光
照强度的数量，j=1、2、3、4、……、u，u为正整数；
S4、获取光照偏差频率系数，获取的表达式为：，式中，k表示T时间内获
取的实际光照强度的总数量，u表示T时间内获取的不处于之间的实际光照强度
的总数量；
由表达式可知，光照偏差频率系数的表现值越大，表明监控设备用异物清除系统的异物检测精度受到的影响越大，反之则表明监控设备用异物清除系统的异物检测精度受到的影响越小；
数据传输信息包括监控摄像头数据传输波动系数，采集后，数据采集模块将监控
摄像头数据传输波动系数标定为；
当监控摄像头数据传输波动大时，可能会对异物检测精度造成以下严重影响：
数据丢失：摄像头传输数据的不稳定性可能导致数据丢失的情况，如果某些视频帧在传输过程中丢失，系统可能会错过重要的信息，从而无法准确检测到异物；
数据延迟：波动的数据传输速率可能导致数据的延迟，延迟会使得异物检测系统在实时性上受到影响，导致异物检测的结果不及时或无法及时响应检测到的异物；
图像质量下降：数据传输波动可能导致图像质量下降，例如图像模糊、失真或噪声增加，这会对异物检测算法的准确性产生负面影响，因为算法需要清晰、准确的图像来进行异物检测和分析；
检测误报或漏报：数据传输波动可能导致检测算法在处理图像时产生误报或漏报，例如，图像质量下降或数据丢失可能会导致算法将噪声或干扰物体错误地识别为异物，或者导致真实的异物被算法忽略；
因此，获取监控设备用异物清除系统异物检测时的监控摄像头数据传输情况，可及时发现监控摄像头数据传输异常对异物检测的影响；
监控摄像头数据传输波动系数获取的逻辑如下：
S1、获取T时间内不同时间段（时间段内的时间相等）的监控摄像头数据传输速率，
将监控摄像头数据传输速率标定为，x表示不同时间段的监控摄像头数据传输速率的
编号，x=1、2、3、4、……、N，N为正整数；
需要说明的是，PRTG是一种全功能的网络监控工具，它提供实时的网络流量监控功能，通过PRTG来监控与监控摄像头相关的网络设备或接口，可获取实时的数据传输速率信息；
S2、求出T时间内不同时间段的监控摄像头数据传输速率的标准差，将标准差标定
为s1，标准差s1的计算公式为：，其中，为不同时间段的监控摄
像头数据传输速率的平均值，；
S3、通过T时间内不同时间段的监控摄像头数据传输速率的标准差s1获取监控摄
像头数据传输波动系数；
需要说明的是，监控摄像头数据传输速率的标准差s1越小，表明监控摄像头数据传输速率的波动越小，监控摄像头数据传输速率的标准差s1越大，表明监控摄像头数据传输速率的波动越大；
影响分析模块，将环境干扰信息和数据传输信息建立数据分析模型，生成精度影响指数，并将精度影响指数传递至数据集合建立模块；
影响分析模块获取到放大器噪声异常干扰时长、光照偏差频率系数以及
监控摄像头数据传输波动系数后，建立数据分析模型，生成精度影响系数，依据
的公式为：，式中，、、分别为放大器噪声异
常干扰时长、光照偏差频率系数以及监控摄像头数据传输波动系数的预设
比例系数，且、、均大于0；
由公式可知，在T时间内，放大器噪声异常干扰时长越长、光照偏差频率系数越大、
监控摄像头数据传输波动系数越大，即精度影响系数的表现值越大，表明监控设备用
异物清除系统的异物检测精度受到的影响越大，在T时间内，放大器噪声异常干扰时长越
短、光照偏差频率系数越小、监控摄像头数据传输波动系数越小，即精度影响系数的表
现值越小，表明监控设备用异物清除系统的异物检测精度受到的影响越小；
数据集合建立模块，将监控设备用异物清除系统进行异物检测时生成的精度影响指数建立数据集合，并将数据集合传递至综合分析模块；
数据集合建立模块将监控设备用异物清除系统进行异物检测时生成的精度影响
指数建立数据集合，并将数据集合标定为V，则，，q为正整数；
综合分析模块，对数据集合内生成的精度影响指数进行综合分析，判断监控设备用异物清除系统进行异物检测时的精度影响情况，并将分析的结果传递至预警模块；
计算若干个精度影响系数的平均值与标准差；
上述数据集合V内精度影响系数的平均值的计算公式为：
上述数据集合V内精度影响系数的标准差的计算公式为：
；式中，为数据集合内精度影响系数的平均值，s2为数据集合内精度影响系数的标准差；
将数据集合内精度影响系数的平均值和标准差s2分别与精度影响系数参考阈
值E1和标准差参考阈值E2进行比对，生成如下情况：
若，表明数据集合内的精度影响系数普遍存在精度影响系数小于精度影
响系数参考阈值的情况，表明监控设备用异物清除系统进行异物检测时并没有出现精度影
响系数大于等于异常评估指数参考阈值的情况或者突发性出现异常评估指数大于等于异
常评估指数参考阈值的情况，通过综合分析模块生成低精度影响信号，并将信号传递至预
警模块，不通过预警模块向监测移动终端发出预警提示；
若或者，表明数据集合内的精度影响系数并非普遍存在精度影响
系数小于精度影响系数参考阈值的情况，表明监控设备用异物清除系统进行异物检测时出
现异常评估指数大于等于异常评估指数参考阈值的情况相对比较频繁，通过综合分析模块
生成高精度影响信号，并将信号传递至预警模块，通过预警模块向监测移动终端发出预警
提示，通过监测移动终端提示工作人员监控设备用异物清除系统进行异物检测时检测精度
受到影响的概率很大，需要及时进行检修；
本发明通过对监控设备用异物清除系统异物检测时的情况进行分析，当发现监控设备用异物清除系统进行异物检测时检测精度大概率受到影响时，提示工作人员及时对监控设备安排相关的检修，及时发现监控设备存在的问题，有效地防止监控设备用异物清除系统进行异物检测时出现误报或漏报的情况，提高监控设备用异物清除系统异物检测时的精度，进而提高监控设备用异物清除系统的运行效率；
本发明通过对监控设备用异物清除系统异物检测时生成的精度影响系数建立数据集合，并对数据集合内的精度影响系数进行综合分析，判断监控设备用异物清除系统异物检测时检测精度受到的影响情况，如此可有效地避免单一数据分析出现的突发性异常情况，可有效地提高工作人员对预警提示的信任度，保障监控设备用异物清除系统高效地运行。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，a-b，a-c，b-c，或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通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，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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。另一点，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方案的目的。
另外，在本申请各个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。
所述功能如果以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。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分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，包括若干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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种监控设备用异物清除系统，其特征在于，包括数据采集模块、影响分析模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块；
数据采集模块，采集监控设备用异物清除系统进行异物检测时的信息，包括环境干扰信息和数据传输信息，并将环境干扰信息和数据传输信息传递至影响分析模块；
影响分析模块，将环境干扰信息和数据传输信息建立数据分析模型，生成精度影响指数，并将精度影响指数传递至数据集合建立模块；
数据集合建立模块，将监控设备用异物清除系统进行异物检测时生成的精度影响指数建立数据集合，并将数据集合传递至综合分析模块；
综合分析模块，对数据集合内生成的精度影响指数进行综合分析，判断监控设备用异物清除系统进行异物检测时的精度影响情况，并将分析的结果传递至预警模块。
2.根据权利要求1所述的一种监控设备用异物清除系统，其特征在于，环境干扰信息包括放大器噪声异常干扰时长和光照偏差频率系数，采集后，数据采集模块将放大器噪声异常干扰时长和光照偏差频率系数分别标定为和/>，数据传输信息包括监控摄像头数据传输波动系数，采集后，数据采集模块将监控摄像头数据传输波动系数标定为/>。
3.根据权利要求2所述的一种监控设备用异物清除系统，其特征在于，放大器噪声异常干扰时长获取的逻辑如下：
S1、获取放大器运行时的最大低频噪声、最大射频噪声以及最大量化噪声，并将最大低频噪声功率、最大射频噪声以及最大量化噪声分别标定为、/>以及/>；
S2、获取放大器运行T时间内的低频噪声、射频噪声以及量化噪声情况，并将低频噪声、射频噪声以及量化噪声分别标定为、/>以及/>；
S3、将放大器运行时出现、/>以及/>的次数和对应次数的时长进行统计，并将统计的结果分别标定为/>、/>以及/>，/>表示出现的时长，a表示出现/>的次数，a=1、2、3、4、……、A，A为正整数；/>表示出现/>的时长，b表示出现/>的次数，b=1、2、3、4、……、B，B为正整数；表示出现/>的时长，c表示出现/>的次数，c=1、2、3、4、……、C，C为正整数；
S4、获取放大器噪声异常干扰时长，获取的表达式为：，式中，e1、e2、e3分别为低频噪声异常干扰时长、射频噪声异常干扰时长以及量化噪声异常干扰时长的权重因子，取值分别为0.7、1.5、2.4。
4.根据权利要求3所述的一种监控设备用异物清除系统，其特征在于，光照偏差频率系数获取的逻辑如下：
S1、获取监控设备用异物清除系统异物检测时的最佳光照强度范围，将最佳光照强度范围标定为；
S2、获取T时间内监控设备用异物清除系统在不同时刻进行异物检测时的实际光照强度，将实际光照强度标定为，y表示T时间内获取的实际光照强度的数量，y=1、2、3、4、……、k，k为正整数；
S3、将不处于/>之间的实际光照强度标定为/>，并将/>建立数据集合E，则/>，j表示/>不处于/>之间的实际光照强度的数量，j=1、2、3、4、……、u，u为正整数；
S4、获取光照偏差频率系数，获取的表达式为：，式中，k表示T时间内获取的实际光照强度的总数量，u表示T时间内获取的不处于/>之间的实际光照强度的总数量。
5.根据权利要求4所述的一种监控设备用异物清除系统，其特征在于，监控摄像头数据传输波动系数获取的逻辑如下：
S1、获取T时间内不同时间段的监控摄像头数据传输速率，将监控摄像头数据传输速率标定为，x表示不同时间段的监控摄像头数据传输速率的编号，x=1、2、3、4、……、N，N为正整数；
S2、求出T时间内不同时间段的监控摄像头数据传输速率的标准差，将标准差标定为s1，标准差s1的计算公式为：，其中，/>为不同时间段的监控摄像头数据传输速率的平均值，/>；
S3、通过T时间内不同时间段的监控摄像头数据传输速率的标准差s1获取监控摄像头数据传输波动系数。
6.根据权利要求5所述的一种监控设备用异物清除系统，其特征在于，影响分析模块获取到放大器噪声异常干扰时长、光照偏差频率系数/>以及监控摄像头数据传输波动系数/>后，建立数据分析模型，生成精度影响系数/>，依据的公式为：，式中，/>、/>、/>分别为放大器噪声异常干扰时长、光照偏差频率系数/>以及监控摄像头数据传输波动系数/>的预设比例系数，且、/>、/>均大于0。
7.根据权利要求6所述的一种监控设备用异物清除系统，其特征在于，数据集合建立模块将监控设备用异物清除系统进行异物检测时生成的精度影响指数建立数据集合，并将数据集合标定为V，则，/>，q为正整数。
8.根据权利要求7所述的一种监控设备用异物清除系统，其特征在于，计算若干个精度影响系数的平均值与标准差；
上述数据集合V内精度影响系数的平均值的计算公式为：
上述数据集合V内精度影响系数的标准差的计算公式为：；式中，/>为数据集合内精度影响系数的平均值，s2为数据集合内精度影响系数的标准差；
将数据集合内精度影响系数的平均值和标准差s2分别与精度影响系数参考阈值E1和标准差参考阈值E2进行比对，生成如下情况：
若，通过综合分析模块生成低精度影响信号，并将信号传递至预警模块，不通过预警模块向监测移动终端发出预警提示；
若或者/>，通过综合分析模块生成高精度影响信号，并将信号传递至预警模块，通过预警模块向监测移动终端发出预警提示。
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| CN202311003411.1A CN116962669A (zh) | 2023-08-10 | 2023-08-10 | 一种监控设备用异物清除系统 |
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| CN117405177A (zh) * | 2023-12-15 | 2024-01-16 | 国网山东省电力公司济南供电公司 | 电缆隧道有害气体泄漏预警方法、系统、设备及介质 |
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| CN117405177B (zh) * | 2023-12-15 | 2024-04-26 | 国网山东省电力公司济南供电公司 | 电缆隧道有害气体泄漏预警方法、系统、设备及介质 |
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