CN116992907B - 一种物联网管理系统及方法 - Google Patents
一种物联网管理系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116992907B CN116992907B CN202310932567.1A CN202310932567A CN116992907B CN 116992907 B CN116992907 B CN 116992907B CN 202310932567 A CN202310932567 A CN 202310932567A CN 116992907 B CN116992907 B CN 116992907B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- internet
- things
- trigger
- triggering
- main body
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 22
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 abstract description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
- G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
- G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisious for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
- G16Y40/10—Detection; Monitoring
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
- G16Y40/60—Positioning; Navigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明涉及物联网监控技术领域，具体公开了一种物联网管理方法及系统，所述方法包括接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段；排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征；实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体；基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据。本发明通过接收管理人员上传触发距离，根据触发距离自动生成触发特征，根据触发特征实时对所有位置数据进行遍历匹配，从而快速定位异常位置。
Description
技术领域
本发明涉及物联网监控技术领域，具体涉及一种物联网管理系统及方法。
背景技术
物联网(Internet of Things，简称IoT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，随着科技的进步，物联网在生产领域逐渐普及。
在物联网架构中，人员和设备均视为同一子单元，人员的数据和设备的数据可以同步采集并识别，进而判断整个物联网系统的状态，尤其是人员脱岗现象。
现有的人员脱岗现象的监管方式是给工作人员划定一个工作范围，实时获取人员位置，一旦人员位置超出工作范围，就发出提示信息，这种方式的工作范围是固定的，当设备和员工的数量较多且经常变动时，很难界定工作范围，如何提供一种更加容易调节的脱岗监管方式是本发明技术方案想要解决的技术问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种物联网管理系统及方法，解决了如何在众多数据中快速地定位出现波动的时间段的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
提供了一种物联网管理方法，该方法包括：
接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段；
排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征；其中，所述触发特征含有由主体标签确定的索引；
实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体；
基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据。
作为本发明进一步的方案，所述接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段的步骤包括：
读取备案的物联端，同步确定各物联端的活动区域；
依次选取两个物联端对应的活动区域，显示活动区域，接收管理人员输入的触发距离；所述触发距离不小于两个活动区域的最短距离；
根据预设的采集密度在两个活动区域中确定区域点；两个活动区域分别为第一区域和第二区域；
在第一区域中选取初始点，以触发距离为模长，在第二区域中选取目标点，连接所述初始点和所述目标点，得到特征线段；其中，所述初始点和所述目标点均包含于区域点；
获取两个物联端的名称，连接名称生成标签，根据所述标签统计所有特征线段。
作为本发明进一步的方案，所述获取两个物联端的名称，连接名称生成标签，根据所述标签统计所有特征线段的步骤包括：
根据预设的原点将特征线段转换为向量；
随机选取任意两个向量，计算两个向量的夹角；
将所述夹角与预设的夹角阈值进行比对，根据比对结果保留预设数量的特征向量。
作为本发明进一步的方案，所述排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征的步骤包括：
读取特征线段的主体标签，组合主体标签，得到组合标签表；所述组合标签表中的最大组合数由管理人员预先设置；
依次读取组合标签，读取组合标签的特征线段并二级组合，得到组合标签对应的特征线段表；
读取物联区地图，创建物联区图层，将所述特征线段插入物联区图层并根据预设的规则截取线段区域，得到触发特征；所述触发特征为图层的子集。
作为本发明进一步的方案，所述实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体的步骤包括：
根据预设的采集频率实时获取物联端的位置数据；
读取物联区图层，将所述位置数据映射至所述物联区图层，得到位置分布图；
依次读取触发特征，基于所述触发特征遍历所述位置分布图，确定匹配位置；
读取触发特征对应的特征线段的主体标签，确定触发主体。
作为本发明进一步的方案，所述依次读取触发特征，基于所述触发特征遍历所述位置分布图，确定匹配位置的步骤包括：
读取触发特征，根据所述触发特征的尺寸在位置分布图中确定图像单元；
随机选取像素对，根据预设的绝对误差公式计算数据对的绝对误差；
累计绝对误差，当累计值达到预设的误差阈值时，读取像素对的对数；
根据所述对数选取图像单元，获取图像单元的位置，作为匹配位置；
其中，所述绝对误差公式为：
其中，ε(i,j,s,t)为以点(i,j)为左顶点的图像单元中点(s,t)的图像值与触发特征中点(s,t)的图像值之间的绝对误差；Si,j(s,t)为以点(i,j)为左顶点的图像单元中点(s,t)的图像值；T(s,t)为触发特征中点(s,t)的图像值；为以点(i,j)为左顶点的图像单元的图像值均值；/>为触发特征的图像值均值；M和N为触发特征的尺寸。
作为本发明进一步的方案，所述基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据的步骤包括：
根据触发位置生成枪球控制指令，获取触发位置处的监控数据；
根据所述触发主体对监控数据进行验证，根据验证结果标记监控数据的数据单元。
本发明技术方案还提供了一种物联网管理系统，所述系统包括：
特征生成模块，用于接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段；
特征转换模块，用于排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征；其中，所述触发特征含有由主体标签确定的索引；
特征匹配模块，用于实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体；
数据采集模块，用于基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据。
作为本发明进一步的方案，所述特征生成模块包括：
区域确定单元，用于读取备案的物联端，同步确定各物联端的活动区域；
距离接收单元，用于依次选取两个物联端对应的活动区域，显示活动区域，接收管理人员输入的触发距离；所述触发距离不小于两个活动区域的最短距离；
区域点确定单元，用于根据预设的采集密度在两个活动区域中确定区域点；两个活动区域分别为第一区域和第二区域；
线段生成单元，用于在第一区域中选取初始点，以触发距离为模长，在第二区域中选取目标点，连接所述初始点和所述目标点，得到特征线段；其中，所述初始点和所述目标点均包含于区域点；
线段统计单元，用于获取两个物联端的名称，连接名称生成标签，根据所述标签统计所有特征线段。
作为本发明进一步的方案，所述特征转换模块包括：
第一组合单元，用于读取特征线段的主体标签，组合主体标签，得到组合标签表；所述组合标签表中的最大组合数由管理人员预先设置；
第二组合单元，用于依次读取组合标签，读取组合标签的特征线段并二级组合，得到组合标签对应的特征线段表；
区域截取单元，用于读取物联区地图，创建物联区图层，将所述特征线段插入物联区图层并根据预设的规则截取线段区域，得到触发特征；所述触发特征为图层的子集。
(三)有益效果
本发明提供了一种物联网管理系统及方法。与现有技术相比，具备以下有益效果：
本发明通过接收管理人员上传触发距离，根据触发距离自动生成触发特征，根据触发特征实时对所有位置数据进行遍历匹配，从而快速定位异常位置，通过一个数据处理器即可对整个物联区进行全局管控，当监管要求变化时，直接调节触发距离，即可完成设定，灵活度极高。
值得一提的是，关于距离判断过程，还有一种方式就是直接确定多个条件，比如A端与B端的距离不超过a、A端与C端的距离不超过b等，当端口数量较多时，判断条件的数量极大，尤其是面对两种或两种以上的异常交互的情况，此时，需要多个嵌套式的if语句；虽然其原理更加简单，但是实际的操作过程难度较高，主要是条件设定过程的复杂性。
而本申请文件中提供的技术，将触发距离转换为图像特征，将所有判断条件集成在由机器完成的遍历匹配过程，只需要一个分类器，即可快速地定位目标位置及目标主体。
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。
图1为物联网管理方法的流程框图。
图2为物联网管理方法的第一子流程框图。
图3为物联网管理方法的第二子流程框图。
图4为物联网管理方法的第三子流程框图。
图5为物联网管理方法的第四子流程框图。
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，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，本领域普通技术人员在没有做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。
本申请实施例通过提供一种物联网管理系统及方法，解决了如何在众多数据中快速地定位出现波动的时间段的问题。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
图1示出了物联网管理方法的流程框图，本发明提供了一种物联网管理方法，该方法包括：
步骤S100：接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段；
本发明技术方案的目的是判断各个物联端的距离是否存在异常，所述物联端不仅包括电子设备，还包括携带智能设备的员工，在物联网系统中，这两者统称为物联端；在每项工作中，不同物联端之间的距离需要在一定的范围内，比如，在生产设备运行时，设备管理人员不能离开太远或者离开太远的时间较长，在机器角度，就是两个物联端的距离不能达到某一距离阈值，所述距离阈值称为触发距离。
所有物联端的距离限定关系(触发距离)由管理人员预先规定，并且可以随时调整；一般情况下，管理人员只会对生产设备及生产设备的辅助人员(设备)进行距离限定。
步骤S200：排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征；其中，所述触发特征含有由主体标签确定的索引；
管理人员上传触发距离后，本方法执行主体将触发距离转换为特征线段，所述特征线段与触发距离之间存在确定的比例尺，通过由物联区确定的图层表示所述特征线段，即可得到触发特征；所述触发特征为图像特征。
由于在上传触发距离时，需要同时上传触发距离的双方，因此，得到的特征线段以及触发特征中包含用于表示主体的主体标签。
步骤S300：实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体；
每个物联端中都具有定位模块，本方法执行主体通过定位模块实时获取物联端的位置数据，统计每个时刻获取到的所有位置数据，再结合物联区地图，可以得到一个全局图像；由上述内容中得到的触发特征遍历所述全局图像，可以确定与触发特征匹配的触发位置。
举例来说，如果全局图像中有两个物联端的距离大于触发距离，全局图像就会包含对应的触发特征，因此，在实际应用中，根据匹配到的触发特征，可以确定哪些位置、哪些主体的距离大于触发距离。
步骤S400：基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据；
枪球系统是现有的一种常见监控系统，枪球系统包括固定式摄像头(枪机)和转向式摄像头(球机)，由现有的枪球系统可以获取触发位置处的监控数据。
图2示出了物联网管理方法的第一子流程框图，所述接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段的步骤包括：
步骤S101：读取备案的物联端，同步确定各物联端的活动区域；
不同物联端的活动区域是不同的，生产设备的活动区域几乎是一个固定区域，工作人员的活动区域就是允许活动的范围(工作过程中)。
步骤S102：依次选取两个物联端对应的活动区域，显示活动区域，接收管理人员输入的触发距离；所述触发距离不小于两个活动区域的最短距离；
每两个物联端之间都存在触发距离，比如，两个生产设备的触发距离是一个几乎固定的数值，生产设备与员工之间是一个由点和区域确定的数值，员工与员工之间是一个由区域和区域确定的数值；显示活动区域，接收管理人员的键入信号或触屏信号，即可确定触发距离；所述触发距离不小于两个活动区域的最短距离，否则判定结果一直处于触发状态。
步骤S103：根据预设的采集密度在两个活动区域中确定区域点；两个活动区域分别为第一区域和第二区域；
步骤S104：在第一区域中选取初始点，以触发距离为模长，在第二区域中选取目标点，连接所述初始点和所述目标点，得到特征线段；其中，所述初始点和所述目标点均包含于区域点；
两个区域之间的距离确定过程非常简单，是一个嵌套循环过程，在一个区域内选取一个点，根据触发距离在另一个区域内遍历，可以得到多条符合要求的线段；然后，更换第一个区域中选定的点，重复上述过程，即可得到多条特征线段；如果其中一个区域对应生产设备(固定区域)，那么上述嵌套循环过程将会被简化。
其中，采集密度用于调节点位选取过程。
步骤S105：获取两个物联端的名称，连接名称生成标签，根据所述标签统计所有特征线段；
最后，在得到的特征线段中插入由两个物联端名称连接生成的标签，即可得到最终数据。
在本发明技术方案的一个实例中，所述获取两个物联端的名称，连接名称生成标签，根据所述标签统计所有特征线段的步骤包括：
根据预设的原点将特征线段转换为向量；
随机选取任意两个向量，计算两个向量的夹角；
将所述夹角与预设的夹角阈值进行比对，根据比对结果保留预设数量的特征向量。
在对上述内容进行说明之前，需要对概念的区别进行描述，所述特征线段与向量之间是不同的，特征线段的位置是一个重要的影响参数，而向量不存在位置概念，同一方向和模长、不同起点的向量是同一向量，基于这一原理，将所有的特征线段(数量较多)转换为向量，向量的模长均为触发距离，比对向量的角度，可以剔除大部分重复或相似度较高的向量；夹角越小，相似度越高。
具体的，两个相同向量或相似向量中保留(删除)哪一向量，这一保留(删除)规则由管理人员预先确定。
图3示出了物联网管理方法的第二子流程框图，所述排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征的步骤包括：
步骤S201：读取特征线段的主体标签，组合主体标签，得到组合标签表；所述组合标签表中的最大组合数由管理人员预先设置；
一个特征线段对应一个主体标签(包括两个主体)，很多情况下，多个触发距离可能同时发生，也即，有可能有多个员工离岗；因此，对主体标签进行自由组合，可以检测同时离岗的现象。
含有两个或两个以上的主体标签称为组合标签，组合标签的最大组合数用于调节检测能力，比如，最大组合数为三，那么最多能够检测到三个员工同时离岗的情况。
步骤S202：依次读取组合标签，读取组合标签的特征线段并二级组合，得到组合标签对应的特征线段表；
组合标签中的各个主体标签都对应着一个特征线段集，对两个特征线段集中的数据进行组合，可以得到特征线段表；可以想到，所述特征线段表中的数据量极大。
步骤S203：读取物联区地图，创建物联区图层，将所述特征线段插入物联区图层并根据预设的规则截取线段区域，得到触发特征；所述触发特征为图层的子集；
将特征线段集中的数据插入物联区图层，即可得到含有特征线段的图像，以特征线段的最大长度跨度和最大宽度跨度对得到的图像进行截取，即可得到子图像，称为触发特征。
图4为物联网管理方法的第三子流程框图，所述实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体的步骤包括：
步骤S301：根据预设的采集频率实时获取物联端的位置数据；
定位器定时上传物联端的位置数据。
步骤S302：读取物联区图层，将所述位置数据映射至所述物联区图层，得到位置分布图；
读取上述内容中生成的物联区图层，将位置数据插入所述物联区图层，可以得到含有位置的图像，称为位置分布图。
步骤S303：依次读取触发特征，基于所述触发特征遍历所述位置分布图，确定匹配位置；
读取上述的触发特征，在位置分布图中进行遍历匹配，可以得到匹配位置。
步骤S304：读取触发特征对应的特征线段的主体标签，确定触发主体；
与些同时，在得到匹配位置的同时，查询触发特征对应的主体标签，由主体标签查询触发主体。
也即，当匹配成功时，一方向记录匹配的位置，另一方面确定匹配的是哪一特征，由特征中的参数确定主体。
具体的，所述依次读取触发特征，基于所述触发特征遍历所述位置分布图，确定匹配位置的步骤包括：
读取触发特征，根据所述触发特征的尺寸在位置分布图中确定图像单元；
随机选取像素对，根据预设的绝对误差公式计算数据对的绝对误差；
累计绝对误差，当累计值达到预设的误差阈值时，读取像素对的对数；
根据所述对数选取图像单元，获取图像单元的位置，作为匹配位置；
上述内容对匹配过程进行了限定，由于触发特征的数量极多(多次组合，数据量极大)，匹配效率是非常重要的一项参数，因此，上述内容提供了一种效率极高的匹配方式，具体说明如下：
首先，根据触发特征在位置分布图中选取待比对的单元，称为图像单元；然后，依次计算对应像素的绝对误差，如果两个像素点的误差较小，那么累计值的增加速度较低，更慢达到阈值；如果达到阈值，则停止遍历；基于此，如果两个图像相同，那么累计值为零，直至遍历完成，遍历的数据对数就是图像的像素点数；如果两个图像的差异极大，那么遍历部分像素点，累计值即达到阈值，此时，无需再判断后续像素对，极大地提高了匹配效率。
最后，选取遍历的像素对的数量最大的子图像，就是最为匹配的子图像。
其中，所述绝对误差公式为：
其中，ε(i,j,s,t)为以点(i,j)为左顶点的图像单元中点(s,t)的图像值与触发特征中点(s,t)的图像值之间的绝对误差；Si,j(s,t)为以点(i,j)为左顶点的图像单元中点(s,t)的图像值；T(s,t)为触发特征中点(s,t)的图像值；为以点(i,j)为左顶点的图像单元的图像值均值；/>为触发特征的图像值均值；M和N为触发特征的尺寸。
图5为物联网管理方法的第四子流程框图，所述基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据的步骤包括：
步骤S401：根据触发位置生成枪球控制指令，获取触发位置处的监控数据；
步骤S402：根据所述触发主体对监控数据进行验证，根据验证结果标记监控数据的数据单元。
借助现有的枪球系统获取触发位置处的监控视频，然后对视频进行识别，通过触发主体可以对视频中各时刻的图像进行异常性判定，反馈匹配过程和图像识别过程的准确度，在监控数据中标记对应的视频帧。
本发明技术方案获取到监控数据后，需要上传至管理方，由管理方进行后续的识别。
作为本发明技术方案的一个优选实施例，本发明技术方案还提供了一种物联网管理系统，所述系统还包括：
特征生成模块，用于接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段；
特征转换模块，用于排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征；其中，所述触发特征含有由主体标签确定的索引；
特征匹配模块，用于实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体；
数据采集模块，用于基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据。
进一步的，所述特征生成模块包括：
区域确定单元，用于读取备案的物联端，同步确定各物联端的活动区域；
距离接收单元，用于依次选取两个物联端对应的活动区域，显示活动区域，接收管理人员输入的触发距离；所述触发距离不小于两个活动区域的最短距离；
区域点确定单元，用于根据预设的采集密度在两个活动区域中确定区域点；两个活动区域分别为第一区域和第二区域；
线段生成单元，用于在第一区域中选取初始点，以触发距离为模长，在第二区域中选取目标点，连接所述初始点和所述目标点，得到特征线段；其中，所述初始点和所述目标点均包含于区域点；
线段统计单元，用于获取两个物联端的名称，连接名称生成标签，根据所述标签统计所有特征线段。
具体的，所述特征转换模块包括：
第一组合单元，用于读取特征线段的主体标签，组合主体标签，得到组合标签表；所述组合标签表中的最大组合数由管理人员预先设置；
第二组合单元，用于依次读取组合标签，读取组合标签的特征线段并二级组合，得到组合标签对应的特征线段表；
区域截取单元，用于读取物联区地图，创建物联区图层，将所述特征线段插入物联区图层并根据预设的规则截取线段区域，得到触发特征；所述触发特征为图层的子集。
综上所述，与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
本发明通过接收管理人员上传触发距离，根据触发距离自动生成触发特征，根据触发特征实时对所有位置数据进行遍历匹配，从而快速定位异常位置，通过一个数据处理器即可对整个物联区进行全局管控，无须具体的对端与端之间进行限定，当监管要求变化时，直接调节触发距离，即可完成设定，灵活度极高。
需要说明的是，通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (5)
1.一种物联网管理方法，其特征在于，该方法包括：
接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段；
排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征；其中，所述触发特征含有由主体标签确定的索引；
实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体；
基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据；
所述接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段的步骤包括：
读取备案的物联端，同步确定各物联端的活动区域；
依次选取两个物联端对应的活动区域，显示活动区域，接收管理人员输入的触发距离；所述触发距离不小于两个活动区域的最短距离；
根据预设的采集密度在两个活动区域中确定区域点；两个活动区域分别为第一区域和第二区域；
在第一区域中选取初始点，以触发距离为模长，在第二区域中选取目标点，连接所述初始点和所述目标点，得到特征线段；其中，所述初始点和所述目标点均包含于区域点；
获取两个物联端的名称，连接名称生成标签，根据所述标签统计所有特征线段；
所述排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征的步骤包括：
读取特征线段的主体标签，组合主体标签，得到组合标签表；所述组合标签表中的最大组合数由管理人员预先设置；
依次读取组合标签，读取组合标签的特征线段并二级组合，得到组合标签对应的特征线段表；
读取物联区地图，创建物联区图层，将所述特征线段插入物联区图层并根据预设的规则截取线段区域，得到触发特征；所述触发特征为图层的子集；
所述实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体的步骤包括：
根据预设的采集频率实时获取物联端的位置数据；
读取物联区图层，将所述位置数据映射至所述物联区图层，得到位置分布图；
依次读取触发特征，基于所述触发特征遍历所述位置分布图，确定匹配位置；
读取触发特征对应的特征线段的主体标签，确定触发主体。
2.如权利要求1所述的物联网管理方法，其特征在于，所述获取两个物联端的名称，连接名称生成标签，根据所述标签统计所有特征线段的步骤包括：
根据预设的原点将特征线段转换为向量；
随机选取任意两个向量，计算两个向量的夹角；
将所述夹角与预设的夹角阈值进行比对，根据比对结果保留预设数量的特征向量。
3.如权利要求1所述的物联网管理方法，其特征在于，所述依次读取触发特征，基于所述触发特征遍历所述位置分布图，确定匹配位置的步骤包括：
读取触发特征，根据所述触发特征的尺寸在位置分布图中确定图像单元；
随机选取像素对，根据预设的绝对误差公式计算像素对的绝对误差；
累计绝对误差，当累计值达到预设的误差阈值时，读取像素对的对数；
根据所述对数选取图像单元，获取图像单元的位置，作为匹配位置；
其中，所述绝对误差公式为：
其中，ε(i,j,s,t)为以点(i,j)为左顶点的图像单元中点(s,t)的图像值与触发特征中点(s,t)的图像值之间的绝对误差；Si,j(s,t)为以点(i,j)为左顶点的图像单元中点(s,t)的图像值；T(s,t)为触发特征中点(s,t)的图像值；为以点(i,j)为左顶点的图像单元的图像值均值；/>为触发特征的图像值均值；M和N为触发特征的尺寸。
4.如权利要求1至3任一项所述的物联网管理方法，其特征在于，所述基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据的步骤包括：
根据触发位置生成枪球控制指令，获取触发位置处的监控数据；
根据所述触发主体对监控数据进行验证，根据验证结果标记监控数据的数据单元。
5.一种物联网管理系统，其特征在于，所述系统包括：
特征生成模块，用于接收管理人员上传的含有主体标签的触发距离，将所述含有主体标签的触发距离转换为特征线段；
特征转换模块，用于排列所述特征线段，插入由物联区确定的图层中，得到触发特征；其中，所述触发特征含有由主体标签确定的索引；
特征匹配模块，用于实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体；
数据采集模块，用于基于预设的枪球系统读取触发位置及触发主体的监控数据；
所述特征生成模块包括：
区域确定单元，用于读取备案的物联端，同步确定各物联端的活动区域；
距离接收单元，用于依次选取两个物联端对应的活动区域，显示活动区域，接收管理人员输入的触发距离；所述触发距离不小于两个活动区域的最短距离；
区域点确定单元，用于根据预设的采集密度在两个活动区域中确定区域点；两个活动区域分别为第一区域和第二区域；
线段生成单元，用于在第一区域中选取初始点，以触发距离为模长，在第二区域中选取目标点，连接所述初始点和所述目标点，得到特征线段；其中，所述初始点和所述目标点均包含于区域点；
线段统计单元，用于获取两个物联端的名称，连接名称生成标签，根据所述标签统计所有特征线段；
所述特征转换模块包括：
第一组合单元，用于读取特征线段的主体标签，组合主体标签，得到组合标签表；所述组合标签表中的最大组合数由管理人员预先设置；
第二组合单元，用于依次读取组合标签，读取组合标签的特征线段并二级组合，得到组合标签对应的特征线段表；
区域截取单元，用于读取物联区地图，创建物联区图层，将所述特征线段插入物联区图层并根据预设的规则截取线段区域，得到触发特征；所述触发特征为图层的子集；
所述实时获取并统计物联端的位置数据，根据所述触发特征定位触发位置及触发主体的内容包括：
根据预设的采集频率实时获取物联端的位置数据；
读取物联区图层，将所述位置数据映射至所述物联区图层，得到位置分布图；
依次读取触发特征，基于所述触发特征遍历所述位置分布图，确定匹配位置；
读取触发特征对应的特征线段的主体标签，确定触发主体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310932567.1A CN116992907B (zh) | 2023-07-27 | 2023-07-27 | 一种物联网管理系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310932567.1A CN116992907B (zh) | 2023-07-27 | 2023-07-27 | 一种物联网管理系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116992907A CN116992907A (zh) | 2023-11-03 |
| CN116992907B true CN116992907B (zh) | 2024-03-29 |
Family
ID=88522644
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310932567.1A Active CN116992907B (zh) | 2023-07-27 | 2023-07-27 | 一种物联网管理系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116992907B (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101466272B1 (ko) * | 2013-06-27 | 2014-11-27 | 삼성중공업 주식회사 | 승선자 모니터링 방법 및 장치 |
| US10966059B1 (en) * | 2020-07-16 | 2021-03-30 | Siemens Industry, Inc. | Location tracking and distance monitoring system and associated method |
| CN113256166A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-08-13 | 鑫安利中（北京）科技有限公司 | 基于物联网的安全管理系统及管理方法 |
| CN113343961A (zh) * | 2021-08-07 | 2021-09-03 | 深圳市同富信息技术有限公司 | 一种用户行为监控方法、系统和计算机设备 |
| CN113673855A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-19 | 上海中电兴华智能科技有限公司 | 一种物联网高风险作业关键要素联动风险感知与管控系统 |
| CN113807279A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-17 | 成都民航空管科技发展有限公司 | 一种基于机器视觉的管制员值班状态检测系统及方法 |
| KR20220064026A (ko) * | 2020-11-11 | 2022-05-18 | (주)덱스타 | 실시간 작업자 실내위치 측위방법 |
| CN115665649A (zh) * | 2022-09-21 | 2023-01-31 | 珠海优特电力科技股份有限公司 | 作业人员的监控方法、系统、服务器和机器可读存储介质 |
| CN115797864A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-03-14 | 孙力 | 一种应用于智慧社区的安全管理系统 |
| CN116229036A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-06-06 | 山东国研自动化有限公司 | 数据采集系统、方法、计算机设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-07-27 CN CN202310932567.1A patent/CN116992907B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101466272B1 (ko) * | 2013-06-27 | 2014-11-27 | 삼성중공업 주식회사 | 승선자 모니터링 방법 및 장치 |
| US10966059B1 (en) * | 2020-07-16 | 2021-03-30 | Siemens Industry, Inc. | Location tracking and distance monitoring system and associated method |
| KR20220064026A (ko) * | 2020-11-11 | 2022-05-18 | (주)덱스타 | 실시간 작업자 실내위치 측위방법 |
| CN113256166A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-08-13 | 鑫安利中（北京）科技有限公司 | 基于物联网的安全管理系统及管理方法 |
| CN113343961A (zh) * | 2021-08-07 | 2021-09-03 | 深圳市同富信息技术有限公司 | 一种用户行为监控方法、系统和计算机设备 |
| CN113673855A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-19 | 上海中电兴华智能科技有限公司 | 一种物联网高风险作业关键要素联动风险感知与管控系统 |
| CN113807279A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-17 | 成都民航空管科技发展有限公司 | 一种基于机器视觉的管制员值班状态检测系统及方法 |
| CN115665649A (zh) * | 2022-09-21 | 2023-01-31 | 珠海优特电力科技股份有限公司 | 作业人员的监控方法、系统、服务器和机器可读存储介质 |
| CN115797864A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-03-14 | 孙力 | 一种应用于智慧社区的安全管理系统 |
| CN116229036A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-06-06 | 山东国研自动化有限公司 | 数据采集系统、方法、计算机设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116992907A (zh) | 2023-11-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110378165B (zh) | 二维码识别方法、二维码定位识别模型建立方法及其装置 | |
| CN110853033A (zh) | 基于帧间相似度的视频检测方法和装置 | |
| JP6211407B2 (ja) | 画像検索システム、画像検索装置、検索サーバ装置、画像検索方法、及び画像検索プログラム | |
| CN108234927A (zh) | 视频追踪方法和系统 | |
| CN110705530B (zh) | 双目活体识别同一人脸框的方法、装置、设备及存储介质 | |
| KR101119084B1 (ko) | 메타데이터를 이용한 영상관리 시스템 및 그 방법 | |
| CN110991297A (zh) | 一种基于场景监控的目标定位方法及系统 | |
| WO2017046838A1 (ja) | 特定人物検知システムおよび特定人物検知方法 | |
| CN112561986A (zh) | 巡检机器人云台的二次对准方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN114462646B (zh) | 一种基于接触网安全巡检的杆号牌识别方法及系统 | |
| CN111739056A (zh) | 一种轨迹追踪系统 | |
| CN115509225A (zh) | 位置校正方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN116797977A (zh) | 巡检机器人动态目标识别与测温方法、装置和存储介质 | |
| CN116992907B (zh) | 一种物联网管理系统及方法 | |
| JP6943183B2 (ja) | 位置特定装置、位置特定方法、位置特定プログラムおよびカメラ装置 | |
| CN116563841B (zh) | 配电网设备标识牌的检测方法、检测装置和电子设备 | |
| CN111738259A (zh) | 一种杆塔状态检测方法及装置 | |
| CN112153320A (zh) | 一种物品尺寸的测量方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN110287929B (zh) | 群体区域中目标的数量确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111275183B (zh) | 视觉任务的处理方法、装置和电子系统 | |
| CN115278017A (zh) | 红外智能拍摄方法及装置、红外热成像设备、介质 | |
| CN114095725A (zh) | 一种判断摄像头是否异常的方法和系统 | |
| CN116912517B (zh) | 相机视野边界的检测方法及装置 | |
| CN116542858B (zh) | 一种基于空间轨迹的数据拼接分析系统 | |
| CN113449567B (zh) | 一种人脸温度检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20240306 Address after: Room 202, 2nd Floor, Building 17, Science and Technology Innovation Park, No.1 Gangwan, Jintang Road, High tech Zone, Zhuhai City, Guangdong Province, 519000 Applicant after: Zhuhai Haoyu Technology Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 501, 5th Floor, Building 14, Yard 7, Dijin Road, Haidian District, Beijing, 100080 (F-195) Applicant before: Beijing Ruilin Light Technology Co.,Ltd. Country or region before: China |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |