TW202223682A - 開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統及其方法 - Google Patents

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Abstract

一種開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統及其方法,透過已訓練完成的影像辨識模型來辨識串流影像資料中包含的物件訊息,並且偵測串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,以便根據開放地理空間協會資料標準,將座標位置、影像取樣時間及接收時間嵌入物件訊息且轉換為時間空間序列的元資料,作為訓練告警模型的訓練資料,以及接收符合開放地理空間協會資料標準的串流資料並輸入至已訓練完成的告警模型以進行預測,當預測結果為異常時輸出告警訊息,用以達到提高告警精確性及訓練資料的相容性和可用性之技術功效。

Description

開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統及其方法
本發明涉及一種資料轉換應用系統及其方法,特別是開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統及其方法。
近年來,隨著人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的普及與蓬勃發展,各種結合人工智慧的應用便如雨後春筍般地湧出。然而,如何訓練出最具成效的人工智慧模型一直是各家廠商亟欲解決的問題之一。
一般而言,傳統訓練模型的方式是持續輸入訓練資料至模型中,並且根據評估指標判斷模型的成效。然而,由於訓練資料的格式不一,導致訓練資料的相容性和可用性均不足,往往使得已訓練完成的模型僅能適用於特定情況。另外,由於傳統的訓練資料並未結構化、標準化,同時也非時間空間序列的資料,因此將影響訓練出的模型之預測成效,故具有告警精確性及訓練資料的相容性和可用性不足之問題。
綜上所述,可知先前技術中長期以來一直存在告警精確性及訓練資料的相容性和可用性不足之問題,因此實有必要提出改進的技術手段,來解決此一問題。
本發明揭露一種開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統及其方法。
首先,本發明揭露一種開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統,此系統包含:辨識模組、轉換模組、訓練模組及告警模組。其中,辨識模組用以接收串流影像資料以提供已訓練完成的影像辨識模型進行辨識,並且根據辨識結果輸出串流影像資料中包含的物件訊息;轉換模組連接辨識模組,用以偵測串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,並且根據開放地理空間協會(Open Geospatial Consortium, OGC)資料標準,將座標位置、影像取樣時間及接收時間嵌入相應的物件訊息以轉換為時間空間序列的元資料(Metadata);訓練模組連接轉換模組,用以持續將符合開放地理空間協會資料標準的元資料輸入至告警模型作為訓練資料,並且計算與告警模型相應的評估指標,直到告警模型的評估指標皆符合預設值為止;以及告警模組連接訓練模組,用以接收符合開放地理空間協會資料標準的串流資料,並且將串流資料輸入至已訓練完成的告警模型以分析預測是否發生異常,若是,則產生告警訊息以進行輸出。
另外,本發明還揭露一種開放地理空間協會資料轉換標準化應用方法,其步驟包括:提供已訓練完成的影像辨識模型,用以接收串流影像資料以進行辨識,並且根據辨識結果輸出串流影像資料中包含的物件訊息;偵測串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,並且根據開放地理空間協會資料標準,將座標位置、影像取樣時間及接收時間嵌入相應的物件訊息以轉換為時間空間序列的元資料;持續將符合開放地理空間協會資料標準的元資料輸入至告警模型作為訓練資料,並且計算與告警模型相應的評估指標,直到告警模型的評估指標皆符合預設值為止;以及接收符合開放地理空間協會資料標準的串流資料,並且將串流資料輸入至已訓練完成的告警模型以分析預測是否發生異常,若是,則產生告警訊息以進行輸出。
本發明所揭露之系統與方法如上,與先前技術的差異在於本發明是透過已訓練完成的影像辨識模型來辨識串流影像資料中包含的物件訊息,並且偵測串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,以便根據開放地理空間協會資料標準,將座標位置、影像取樣時間及接收時間嵌入物件訊息且轉換為時間空間序列的元資料,作為訓練告警模型的訓練資料,以及接收符合開放地理空間協會資料標準的串流資料並輸入至已訓練完成的告警模型以進行預測,當預測結果為異常時輸出告警訊息。
透過上述的技術手段,本發明可以達成提高告警精確性及訓練資料的相容性和可用性之技術功效。
以下將配合圖式及實施例來詳細說明本發明之實施方式,藉此對本發明如何應用技術手段來解決技術問題並達成技術功效的實現過程能充分理解並據以實施。
首先,在說明本發明所揭露之開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統及其方法之前,先對本發明所自行定義的名詞作說明,本發明所述的「元資料」是指運用開放地理空間協會資料標準所轉換的時間空間序列資料,並且將其作為人工智慧模型的訓練資料。相較於一般人工智慧的訓練資料,元資料經過結構化與標準化,並且同時整合其它開放式資料(Open Data)。在實際實施上,經過元資料訓練出的模型可安裝於車載系統、智慧路燈之攝影機等等,以便透過人工智慧進行異常偵測與預測。
以下配合圖式對本發明開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統及其方法做進一步說明,請先參閱「第1圖」,「第1圖」為本發明開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統的系統方塊圖,此系統包含:辨識模組110、轉換模組120、訓練模組130及告警模組140。其中,辨識模組110用以接收串流影像資料以提供已訓練完成的影像辨識模型進行辨識,並且根據辨識結果輸出串流影像資料中包含的物件訊息(例如:行人、車輛等等)。在實際實施上,辨識模組110將同時記錄串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,以便在物件訊息為車輛時,根據位置及時間變化計算出相應各物件訊息的前車車距、前車超車方向、行進速度及行進方向等等;或在物件訊息為行人時,以相同方式計算出行人的行進速度及行進方向。另外,還可根據串流影像的像素對比及特徵向量計算出能見度。實際上,所述影像辨識模型可使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)、「RCNN(Region-based Convolutional Neural Network)」、「MASK-RCNN」、「YOLO」等等的演算法。
轉換模組120連接辨識模組110,用以偵測串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,並且根據開放地理空間協會資料標準,將座標位置、影像取樣時間及接收時間嵌入相應的物件訊息,以便轉換為時間空間序列的元資料。在實際實施上,所述元資料除了包含座標位置、影像取樣時間及接收時間之外,還可包含前車車距、前車超車方向、行進速度、行進方向、能見度、溫度、濕度及雨量等等。另外,所述座標位置可包含全球定位系統(Global Positioning System, GPS)或其相似系統的定位座標(如:經度及緯度),亦可包含辨識出的物件在影像中的X軸及Y軸的座標,以便根據座標判斷物件位置,或是根據座標變化計算出物件的速度與方向的變化。
訓練模組130連接轉換模組120,用以持續將符合開放地理空間協會資料標準的元資料輸入至告警模型作為訓練資料,並且計算與告警模型相應的評估指標,直到告警模型的評估指標皆符合預設值為止。所述告警模型與影像辨識模型同樣都是人工智慧的模型,但兩者的差別在於所述告警模型需要經過訓練資料進行訓練,而影像辨識模型則是已經訓練好的模型。在實際實施上,所述評估指標是用於評估人工智慧模型的成效好壞,其大致可分為迴歸與分類兩大類,以迴歸為例,可使用如:均方誤差(Mean Squared Error, MSE)、均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE)、平均絕對誤差(Mean Absolute Error, MAE)等等;以分類為例,可使用如:混淆矩陣、ROC曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)、曲線下面積(Area Under Curve, AUC)等等。
告警模組140連接訓練模組130,用以接收符合開放地理空間協會資料標準的串流資料,並且將所述串流資料輸入至已訓練完成的告警模型以分析預測是否發生異常,若是,則產生告警訊息以進行輸出。在實際實施上,告警模組140可預先儲存連結參數值,並且在產生告警訊息後,先載入所述連結參數值以與即時通訊程式的應用程式介面(Application Programming Interface, API)建立連結,再將此告警訊息傳送至即時通訊程式以生成相應的即時通訊信息,其中,所述連結參數值包含應用程式介面的統一資源標識符(Uniform Resource Identifier, URI)及授權權杖(Token)。
要補充說明的是,訓練模組130及告警模組140均可連線至氣象資料庫以根據座標位置及接收時間載入相應時間地點的溫度、濕度及雨量等資料,並且將載入的溫度、濕度及雨量以開放地理空間協會資料標準嵌入至相應的元資料及串流資料。舉例來說,訓練模組130會嵌入至元資料;告警模組140則會嵌入至符合開放地理空間協會資料標準的串流資料。
特別要說明的是,在實際實施上,本發明所述的模組皆可利用各種方式來實現,包含軟體、硬體或其任意組合,例如,在某些實施方式中,各模組可利用軟體及硬體或其中之一來實現,除此之外,本發明亦可部分地或完全地基於硬體來實現,例如,系統中的一個或多個模組可以透過積體電路晶片、系統單晶片(System on Chip, SoC)、複雜可程式邏輯裝置(Complex Programmable Logic Device, CPLD)、現場可程式邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)等來實現。本發明可以是系統、方法及/或電腦程式。電腦程式可以包括電腦可讀儲存媒體,其上載有用於使處理器實現本發明的各個方面的電腦可讀程式指令,電腦可讀儲存媒體可以是可以保持和儲存由指令執行設備使用的指令的有形設備。電腦可讀儲存媒體可以是但不限於電儲存設備、磁儲存設備、光儲存設備、電磁儲存設備、半導體儲存設備或上述的任意合適的組合。電腦可讀儲存媒體的更具體的例子(非窮舉的列表)包括:硬碟、隨機存取記憶體、唯讀記憶體、快閃記憶體、光碟、軟碟以及上述的任意合適的組合。此處所使用的電腦可讀儲存媒體不被解釋爲瞬時信號本身,諸如無線電波或者其它自由傳播的電磁波、通過波導或其它傳輸媒介傳播的電磁波(例如,通過光纖電纜的光信號)、或者通過電線傳輸的電信號。另外,此處所描述的電腦可讀程式指令可以從電腦可讀儲存媒體下載到各個計算/處理設備,或者通過網路,例如:網際網路、區域網路、廣域網路及/或無線網路下載到外部電腦設備或外部儲存設備。網路可以包括銅傳輸電纜、光纖傳輸、無線傳輸、路由器、防火牆、交換器、集線器及/或閘道器。每一個計算/處理設備中的網路卡或者網路介面從網路接收電腦可讀程式指令,並轉發此電腦可讀程式指令,以供儲存在各個計算/處理設備中的電腦可讀儲存媒體中。執行本發明操作的電腦程式指令可以是組合語言指令、指令集架構指令、機器指令、機器相關指令、微指令、韌體指令、或者以一種或多種程式語言的任意組合編寫的原始碼或目的碼(Object Code),所述程式語言包括物件導向的程式語言,如:Common Lisp、Python、C++、Objective-C、Smalltalk、Delphi、Java、Swift、C#、Perl、Ruby與PHP等,以及常規的程序式(Procedural)程式語言,如:C語言或類似的程式語言。所述電腦程式指令可以完全地在電腦上執行、部分地在電腦上執行、作爲一個獨立的軟體執行、部分在客戶端電腦上部分在遠端電腦上執行、或者完全在遠端電腦或伺服器上執行。
請參閱「第2A圖」至「第2C圖」,「第2A圖」至「第2C圖」為本發明開放地理空間協會資料轉換標準化應用方法的方法流程圖,其步驟包括:提供已訓練完成的影像辨識模型,用以接收串流影像資料以進行辨識,並且根據辨識結果輸出串流影像資料中包含的物件訊息(步驟210);偵測串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,並且根據開放地理空間協會資料標準,將座標位置、影像取樣時間及接收時間嵌入相應的物件訊息以轉換為時間空間序列的元資料(步驟220);持續將符合開放地理空間協會資料標準的元資料輸入至告警模型作為訓練資料,並且計算與告警模型相應的評估指標,直到告警模型的評估指標皆符合預設值為止(步驟230);以及接收符合開放地理空間協會資料標準的串流資料,並且將串流資料輸入至已訓練完成的告警模型以分析預測是否發生異常,若是,則產生告警訊息以進行輸出(步驟240)。透過上述步驟,即可透過已訓練完成的影像辨識模型來辨識串流影像資料中包含的物件訊息,並且偵測串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,以便根據開放地理空間協會資料標準,將座標位置、影像取樣時間及接收時間嵌入物件訊息且轉換為時間空間序列的元資料,作為訓練告警模型的訓練資料,以及接收符合開放地理空間協會資料標準的串流資料並輸入至已訓練完成的告警模型以進行預測,當預測結果為異常時輸出告警訊息。
在步驟220之後,還可如「第2B圖」所示意,連線至氣象資料庫以根據座標位置及接收時間載入相應時間地點的溫度、濕度及雨量,並且將載入的溫度、濕度及雨量以開放地理空間協會資料標準嵌入至相應的元資料及串流資料(步驟221);以及如「第2C圖」所示意,在步驟240之後,可預先儲存連結參數值,並且在產生告警訊息後,先載入連結參數值以與即時通訊程式的應用程式介面建立連結,再將所述告警訊息傳送至即時通訊程式以生成相應的即時通訊信息,其中,所述連結參數值包含應用程式介面的統一資源標識符及授權權杖(步驟250)。藉由整合不同來源且標準化及結構化的元資料,作為訓練人工智慧模型的訓練資料,進而提高人工智慧模型的預測成效。
以下配合「第3圖」及「第4圖」以實施例的方式進行如下說明,請先參閱「第3圖」,「第3圖」為應用本發明將串流影像資料轉換為符合開放地理空間協會資料標準的元資料之示意圖。假設在路況監控的情境下,拍攝路況的攝影機310會持續產生串流影像資料,這些串流影像資料同時包含全球定位系統或其相似系統所定位的座標(即:座標位置)。接著,將串流影像資料傳送至影像辨識模型320以辨識出其中的物件訊息,如:行人或車輛。同時,偵測串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,以便根據開放地理空間協會資料標準,將這些資料嵌入相應的物件訊息,並且執行OGC格式轉換330,將這些資料轉換為標準化及結構化的時間空間序列的元資料,再將元資料儲存至OGC資料庫340,用以作為後續訓練告警模型之用。另外,亦可連線至氣象資料庫350,下載與時間及位置相應的溫度、濕度及雨量,將這些資料與座標位置、影像取樣時間及接收時間一併作為符合OGC資料格式的元資料。如此一來,在預測車流量或車速是否異常時,便能夠同時考量氣候因素,大幅提高人工智慧的預測精確性。
請參閱「第4圖」,「第4圖」為應用本發明訓練告警模型以進行預測及告警之示意圖。前面提到,元資料會儲存至OGC資料庫340,用以作為後續訓練告警模型之用。因此,在訓練告警模型420時,會自OGC資料庫340載入符合開放地理空間協會資料標準的元資料,用以作為訓練資料並輸入至告警模型420以進行人工智慧的訓練,並且計算與告警模型420相應的評估指標,直到告警模型420的評估指標皆符合預設值為止。舉例來說,假設評估指標為混淆矩陣,假設準確率(即:預測正確的筆數佔所有樣本的比例)大於或等於預設值(如:95%)即代表符合預設值,反之,小於預設值則代表不符合預設值。當告警模型420訓練完成後,便可持續將OGC資料410輸入至已訓練好的告警模型420,用以判斷是否異常430,若是,則產生告警訊息440並進行輸出。在實際實施上,為了達到即時告警的目的,可預先儲存連結參數值,並且在產生告警訊息440後,先載入連結參數值以與即時通訊程式的應用程式介面建立連結,再將此告警訊息440傳送至即時通訊程式以生成相應的即時通訊信息。除此之外,亦可以通過簡訊、電子郵件或其相似通訊手段來傳送告警訊息440。
綜上所述,可知本發明與先前技術之間的差異在於透過已訓練完成的影像辨識模型來辨識串流影像資料中包含的物件訊息,並且偵測串流影像資料的座標位置、影像取樣時間及接收時間,以便根據開放地理空間協會資料標準,將座標位置、影像取樣時間及接收時間嵌入物件訊息且轉換為時間空間序列的元資料,作為訓練告警模型的訓練資料,以及接收符合開放地理空間協會資料標準的串流資料並輸入至已訓練完成的告警模型以進行預測,當預測結果為異常時輸出告警訊息,藉由此一技術手段可以解決先前技術所存在的問題,進而達成提高告警精確性及訓練資料的相容性和可用性之技術功效。
雖然本發明以前述之實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何熟習相像技藝者,在不脫離本發明之精神和範圍內,當可作些許之更動與潤飾,因此本發明之專利保護範圍須視本說明書所附之申請專利範圍所界定者為準。
110:辨識模組 120:轉換模組 130:訓練模組 140:告警模組 310:攝影機 320:影像辨識模型 330:OGC格式轉換 340:OGC資料庫 350:氣象資料庫 410:OGC資料 420:告警模型 430:是否異常 440:告警訊息 步驟210:提供已訓練完成的一影像辨識模型,用以接收至少一串流影像資料以進行辨識,並且根據辨識結果輸出所述串流影像資料中包含的至少一物件訊息 步驟220:偵測所述串流影像資料的一座標位置、一影像取樣時間及一接收時間,並且根據一開放地理空間協會(Open Geospatial Consortium, OGC)資料標準,將該座標位置、該影像取樣時間及該接收時間嵌入相應的所述物件訊息以轉換為時間空間序列的一元資料(Metadata) 步驟221:連線至一氣象資料庫以根據該座標位置及該接收時間載入相應時間地點的一溫度、一濕度及一雨量,並且將載入的該溫度、該濕度及該雨量以該開放地理空間協會資料標準嵌入至相應的所述元資料及串流資料 步驟230:持續將符合該開放地理空間協會資料標準的所述元資料輸入至一告警模型作為訓練資料,並且計算與該告警模型相應的至少一評估指標,直到該告警模型的所述評估指標皆符合一預設值為止 步驟240:接收符合該開放地理空間協會資料標準的至少一串流資料,並且將所述串流資料輸入至已訓練完成的該告警模型以分析預測是否發生異常,若是,則產生一告警訊息以進行輸出 步驟250:預先儲存至少一連結參數值,並且在產生該告警訊息後,先載入所述連結參數值以與一即時通訊程式的一應用程式介面建立連結,再將該告警訊息傳送至該即時通訊程式以生成相應的一即時通訊信息的步驟,其中,所述連結參數值包含該應用程式介面的統一資源標識符(Uniform Resource Identifier, URI)及授權權杖(Token)
第1圖為本發明開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統的系統方塊圖。 第2A圖至第2C圖為本發明開放地理空間協會資料轉換標準化應用方法的方法流程圖。 第3圖為應用本發明將串流影像資料轉換為符合開放地理空間協會資料標準的元資料之示意圖。 第4圖為應用本發明訓練告警模型以進行預測及告警之示意圖。
110:辨識模組
120:轉換模組
130:訓練模組
140:告警模組

Claims (10)

  1. 一種開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統,該系統包含: 一辨識模組,用以接收至少一串流影像資料以提供已訓練完成的一影像辨識模型進行辨識,並且根據辨識結果輸出所述串流影像資料中包含的至少一物件訊息; 一轉換模組,連接該辨識模組,用以偵測所述串流影像資料的一座標位置、一影像取樣時間及一接收時間,並且根據一開放地理空間協會(Open Geospatial Consortium, OGC)資料標準,將該座標位置、該影像取樣時間及該接收時間嵌入相應的所述物件訊息以轉換為時間空間序列的一元資料(Metadata); 一訓練模組,連接該轉換模組,用以持續將符合該開放地理空間協會資料標準的所述元資料輸入至一告警模型作為訓練資料,並且計算與該告警模型相應的至少一評估指標,直到該告警模型的所述評估指標皆符合一預設值為止;以及 一告警模組,連接該訓練模組,用以接收符合該開放地理空間協會資料標準的至少一串流資料,並且將所述串流資料輸入至已訓練完成的該告警模型以分析預測是否發生異常,若是,則產生一告警訊息以進行輸出。
  2. 如請求項1之開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統,其中所述元資料更包含根據該座標位置、該影像取樣時間及該接收時間計算相應所述物件訊息的一前車車距、一前車超車方向、一行進速度及一行進方向至少其中之一,以及根據所述串流影像的像素對比及特徵向量計算出的一能見度。
  3. 如請求項1之開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統,其中該訓練模組及該告警模組用以連線至一氣象資料庫以根據該座標位置及該接收時間載入相應時間地點的一溫度、一濕度及一雨量,並且將載入的該溫度、該濕度及該雨量以該開放地理空間協會資料標準嵌入至相應的所述元資料及所述串流資料。
  4. 如請求項1之開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統,其中所述評估指標包含均方誤差(Mean Squared Error, MSE)、均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE)、平均絕對誤差(Mean Absolute Error, MAE)、混淆矩陣、ROC曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)、曲線下面積(Area Under Curve, AUC)至少其中一。
  5. 如請求項1之開放地理空間協會資料轉換標準化應用系統,其中該告警模組用以預先儲存至少一連結參數值,並且在產生該告警訊息後,先載入所述連結參數值以與一即時通訊程式的一應用程式介面建立連結,再將該告警訊息傳送至該即時通訊程式以生成相應的一即時通訊信息,其中,所述連結參數值包含該應用程式介面的統一資源標識符(Uniform Resource Identifier, URI)及授權權杖(Token)。
  6. 一種開放地理空間協會資料轉換標準化應用方法,其步驟包括: 提供已訓練完成的一影像辨識模型,用以接收至少一串流影像資料以進行辨識,並且根據辨識結果輸出所述串流影像資料中包含的至少一物件訊息; 偵測所述串流影像資料的一座標位置、一影像取樣時間及一接收時間,並且根據一開放地理空間協會(Open Geospatial Consortium, OGC)資料標準,將該座標位置、該影像取樣時間及該接收時間嵌入相應的所述物件訊息以轉換為時間空間序列的一元資料(Metadata); 持續將符合該開放地理空間協會資料標準的所述元資料輸入至一告警模型作為訓練資料,並且計算與該告警模型相應的至少一評估指標,直到該告警模型的所述評估指標皆符合一預設值為止;以及 接收符合該開放地理空間協會資料標準的至少一串流資料,並且將所述串流資料輸入至已訓練完成的該告警模型以分析預測是否發生異常,若是,則產生一告警訊息以進行輸出。
  7. 如請求項6之開放地理空間協會資料轉換標準化應用方法,其中所述元資料更包含根據該座標位置、該影像取樣時間及該接收時間計算相應所述物件訊息的一前車車距、一前車超車方向、一行進速度及一行進方向至少其中之一,以及根據所述串流影像的像素對比及特徵向量計算出的一能見度。
  8. 如請求項6之開放地理空間協會資料轉換標準化應用方法,其中該方法更包含連線至一氣象資料庫以根據該座標位置及該接收時間載入相應時間地點的一溫度、一濕度及一雨量,並且將載入的該溫度、該濕度及該雨量以該開放地理空間協會資料標準嵌入至相應的所述元資料及所述串流資料的步驟。
  9. 如請求項6之開放地理空間協會資料轉換標準化應用方法,其中所述評估指標包含均方誤差(Mean Squared Error, MSE)、均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE)、平均絕對誤差(Mean Absolute Error, MAE)、混淆矩陣、ROC曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)、曲線下面積(Area Under Curve, AUC)至少其中一。
  10. 如請求項6之開放地理空間協會資料轉換標準化應用方法,其中該方法更包含預先儲存至少一連結參數值,並且在產生該告警訊息後,先載入所述連結參數值以與一即時通訊程式的一應用程式介面建立連結,再將該告警訊息傳送至該即時通訊程式以生成相應的一即時通訊信息的步驟,其中,所述連結參數值包含該應用程式介面的統一資源標識符(Uniform Resource Identifier, URI)及授權權杖(Token)。
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