WO2018227705A1 - 传感器数据的处理方法及装置 - Google Patents

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WO2018227705A1
WO2018227705A1 PCT/CN2017/093581 CN2017093581W WO2018227705A1 WO 2018227705 A1 WO2018227705 A1 WO 2018227705A1 CN 2017093581 W CN2017093581 W CN 2017093581W WO 2018227705 A1 WO2018227705 A1 WO 2018227705A1
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WO
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data
sensor
monitoring
folder
type
Prior art date
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PCT/CN2017/093581
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English (en)
French (fr)
Inventor
杜光东
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Shenzhen Shenglu IoT Communication Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Shenglu IoT Communication Technology Co Ltd
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/10—File systems; File servers
    • G06F16/13—File access structures, e.g. distributed indices
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/10—File systems; File servers
    • G06F16/16—File or folder operations, e.g. details of user interfaces specifically adapted to file systems

Definitions

  • the present invention relates to the field of data processing technologies, and in particular, to a method and an apparatus for processing sensor data.
  • the processing of data collected by sensors is particularly important.
  • the processing method of the data collected by the sensor generally uploads the data collected by the sensor to the server according to the order of the data sent by the sensor, and then processes the data in the server, and calls a certain sensor during the processing.
  • the data needs to be searched and classified according to keywords, which is equivalent to secondary classification, and the processing efficiency is low.
  • the embodiments of the present invention provide a method and a device for processing sensor data, so as to solve the problem that the efficiency of the secondary classification in the data processing of the existing sensor is low.
  • a first aspect of the embodiments of the present invention provides a method for processing sensor data, including:
  • receiving second data sent by the sensor where the second data includes monitoring data and a sensor identifier; the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor; The collection period of the first data is located in a preset inter-turn range, or the value of the first data exceeds a preset range;
  • a device for processing sensor data including:
  • an establishing unit configured to respectively establish corresponding folders for different types of sensors, wherein one type of the sensor corresponds to monitoring a monitoring index;
  • the receiving unit receives the second data sent by the sensor, where the second data includes monitoring data and a sensor identifier; and the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor;
  • an archiving unit according to the sensor identifier, archiving the monitoring data in the folder corresponding to the sensor;
  • the obtaining unit based on the monitoring data in the folder, analyzing the monitoring data corresponding to the sensor type according to the type of the sensor in the monitoring area, and acquiring an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type.
  • a third aspect of the embodiments of the present invention provides a processing device for sensor data, including: a memory, a processor, and a computer program stored in the memory and operable on the processor, wherein The processor executes the computer program to implement the following steps:
  • the second data includes monitoring data and a sensor identifier;
  • the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor;
  • the collection period of the first data is located in a preset inter-turn range, or the value of the first data exceeds a preset range;
  • the monitoring data corresponding to the sensor type is analyzed according to the type of the sensor in the monitoring area, and an abnormal trend of the monitoring index corresponding to the sensor type is obtained.
  • a fourth aspect of the embodiments of the present invention provides a computer readable storage medium, the computer readable storage
  • the storage medium stores a computer program, characterized in that the computer program is executed by the processor, and the following steps are implemented:
  • receiving second data sent by the sensor where the second data includes monitoring data and a sensor identifier; the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor; The collection period of the first data is located in a preset inter-turn range, or the value of the first data exceeds a preset range;
  • the monitoring data corresponding to the sensor type is analyzed according to the type of the sensor in the monitoring area, and the abnormal trend of the monitoring index corresponding to the sensor type is obtained.
  • the beneficial effects of the embodiment of the present invention compared with the prior art are:
  • the embodiment of the present invention archives the received second data in a folder corresponding to the identifier according to the sensor identifier, without first
  • the data is searched according to the keyword, and the data of a certain type of sensor is invoked, and the sensor data of the well-used folder in the folder is directly used according to the identifier of the sensor, and the data is analyzed according to the monitoring area to obtain the monitoring index.
  • the abnormal trend and high processing efficiency In addition, only the data in some folders can be processed according to actual needs, so as to obtain an abnormal trend of the corresponding monitoring indicators. Therefore, the data processing method is more flexible and the processing efficiency is further improved.
  • FIG. 1 is a flowchart showing an implementation of a method for processing sensor data according to Embodiment 1 of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic diagram of engraving of sensor acquisition and transmission data according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a specific flowchart of a method for processing sensor data provided by S103 in Embodiment 1 of the present invention
  • FIG. 4 is a flowchart showing an implementation of a method for processing sensor data according to Embodiment 3 of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart of an implementation of a method for processing sensor data according to Embodiment 4 of the present invention.
  • FIG. 6 is a structural block diagram of a device for processing sensor data according to Embodiment 5 of the present invention.
  • FIG. 7 is a structural block diagram of a device for processing sensor data according to Embodiment 6 of the present invention.
  • FIG. 8 is a structural block diagram of a device for processing sensor data according to Embodiment 7 of the present invention.
  • FIG. 9 is a structural block diagram of a device for processing sensor data according to Embodiment 8 of the present invention.
  • FIG. 10 is a schematic diagram of a device for processing sensor data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a flow chart showing an implementation of a method for processing sensor data according to Embodiment 1 of the present invention. As shown in FIG. 1, the processing method of the sensor data specifically includes the following steps S101 to S104.
  • S101 Create corresponding folders for different types of sensors, wherein one type of the sensor correspondingly monitors one monitoring indicator.
  • sensors may include a temperature sensor, a humidity sensor, and a pressure sensor, the temperature sensor corresponds to a monitoring temperature monitoring indicator, the humidity sensor corresponds to a monitoring humidity monitoring indicator, and the pressure sensor corresponds to a monitoring pressure monitoring indicator.
  • a temperature sensor corresponds to a monitoring temperature monitoring indicator
  • the humidity sensor corresponds to a monitoring humidity monitoring indicator
  • the pressure sensor corresponds to a monitoring pressure monitoring indicator.
  • S102 receiving second data sent by the sensor, where the second data includes monitoring data and a sensor identifier; the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor; The condition is that the collection time of the first data is in a preset inter-turn range, or the value of the first data is out of a preset range.
  • the first data collected by the sensor has a plurality of repeated or invalid data
  • the sensor filters the first data collected according to a preset condition to obtain the second data
  • the sensor sends the second data to the server, the server.
  • the second data includes monitoring data and corresponding sensor identification.
  • the sensor includes a temperature sensor, a humidity sensor, and a pressure sensor
  • the second data includes: temperature monitoring data and temperature sensor identification, humidity monitoring data and humidity sensor identification, pressure monitoring data, and pressure sensor identification.
  • the first data and the second data are both monitoring data, that is, data collected by the sensor, but only the second data is filtered from the first data.
  • the sensor may collect the first data periodically, and correspondingly, the sending of the data may also be implemented by means of periodic transmission.
  • the data acquisition interval is 1 second
  • the data transmission interval is 1 second.
  • the preset time can be the data transmission interval, and the second to third seconds are one of the preset time periods, during which data is collected and transmitted; the third to fourth seconds are not presets. Therefore, the data is not sent; the 5th to 6th seconds is one of the preset times, during which data is transmitted, but only the data sent is collected from the 5th to 6th seconds of the sensor. In order to avoid overlapping with the data transmitted from the second to third seconds described above, repeated transmission is caused.
  • the preset time can be from 2 seconds to 3 seconds and from 5 seconds to 6 seconds, and the preset conditions are not satisfied during the interval in which data is not required to be transmitted, such as 1st, 4th, and 7th.
  • the unit in Figure 2 is used for 1 second. It can be understood that the actual application can be adjusted according to the monitoring needs, for example, the unit is adjusted to 10 seconds or 1 minute.
  • the preset range may be different for different sections, such as pressure value, humidity value, temperature value, etc., which can be derived from historical statistics. It can be understood that the second data in the first data that exceeds the preset range is transmitted only when the value of the collected first data exceeds the preset range.
  • the senor only sends the second data that meets the preset condition in the first data, and correspondingly, the server only receives the second data that meets the preset condition in the first data, which can greatly reduce the server.
  • the amount of data actually processed can improve the efficiency of data processing.
  • S103 Archive the monitoring data in the folder corresponding to the sensor according to the sensor identifier.
  • the second data in S102 includes: temperature monitoring data a1 and temperature sensor identification P, temperature monitoring data a2 and temperature sensor identification P, temperature monitoring data a3 and temperature sensor identification P; humidity monitoring data M and humidity sensor Identification Q, humidity monitoring data b2 and humidity sensor identification Q, humidity monitoring data b3 and humidity sensor identification Q; pressure monitoring data cl and pressure sensor identification W, pressure monitoring data c2 and pressure sensor identification W, pressure monitoring data c3 and pressure sensor Mark W.
  • the corresponding folder, folder B and folder C have been created for the temperature sensor, humidity sensor and pressure sensor.
  • the second data in the a, a2 and a3 are archived in the folder A; according to the humidity sensor identification Q, the second data in the bl, b2 and b3 are archived in the folder B; Pressure sensor identification
  • the sensor identifiers P, Q, and W are for convenience of description only, and the present invention does not limit the sensor identifiers to be represented and distinguished by a single letter.
  • S104 Based on the monitoring data in the folder, analyze the monitoring data corresponding to the sensor type according to the type of the sensor in the monitoring area, and obtain an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type.
  • the received second data is archived in a folder corresponding to the identifier according to the identifier of the sensor, without searching from the first data of the sensor according to the keyword, and calling data of a certain type of sensor,
  • the sensor data that has been classified in the folder can be directly used according to the identifier of the sensor, and the root
  • the data is analyzed according to the monitoring area, and the abnormal trend of the monitoring index is obtained, and the processing efficiency is high.
  • only the data in some folders can be processed according to actual needs, thereby obtaining an abnormal trend of the corresponding monitoring indicators. Therefore, the data processing method is more flexible and the processing efficiency is further improved.
  • FIG. 3 is a specific flowchart of a method for processing sensor data provided by S103 in Embodiment 1 of the present invention. As shown in FIG. 3, the processing method of the sensor data specifically includes the following steps S301 to S303.
  • S301 Store the monitoring data in a document.
  • the server receives the monitoring data, and stores the received monitoring data in the document.
  • S302 classify the monitoring data according to the sensor identifier, and form a classification file with a sensor type to which the sensor identifier belongs.
  • the monitoring data stored in the document is classified into the sensor type to which the sensor identifier belongs according to the sensor identifier, and a corresponding classification file is formed.
  • the type of the file can be txt.
  • S303 Store the classification file in the corresponding folder.
  • the classification file in S302 is stored in the corresponding folder.
  • the corresponding folder A, the folder B, and the folder have been respectively established for the temperature sensor, the humidity sensor, and the pressure sensor.
  • the monitoring data of the temperature monitoring index stored in the document is classified into the temperature sensor identifier according to the temperature sensor identifier.
  • a classification file of the temperature sensor is formed, and the classification file of the temperature sensor is stored in the folder A.
  • the monitoring data is classified by a sensor identifier to form a corresponding classification file, and the classification standard is uniform and the accuracy is high.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an implementation of a method for processing sensor data according to Embodiment 3 of the present invention. As shown in FIG. 4, the processing method of the sensor data specifically includes the following steps S401 to S406.
  • S401 Create corresponding folders for different types of sensors, wherein one type of the sensor correspondingly monitors one monitoring indicator.
  • step S401 The execution process of step S401 is similar to the execution process of step S101 shown in FIG. 1, and details are not described herein again.
  • S402 Receive second data sent by the sensor, where the second data includes monitoring data and a sensor identifier; the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor; The condition is that the collection time of the first data is in a preset inter-turn range, or the value of the first data is out of a preset range.
  • step S402 is similar to the execution process of step S102 shown in FIG. 1, and details are not described herein again.
  • S403 Archive the monitoring data in the folder corresponding to the sensor according to the sensor identifier.
  • step S403 is similar to the execution process of step S103 shown in FIG. 1, and details are not described herein again.
  • S404 Based on the monitoring data in the folder, analyze the monitoring data corresponding to the sensor type according to the type of the sensor in the monitoring area, and obtain an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type.
  • step S404 is similar to the execution process of step S104 shown in FIG. 1, and details are not described herein again.
  • S405 The monitoring area is divided into a plurality of monitoring sub-areas.
  • the monitoring area may be divided into a bridge road monitoring sub-area, a bridge bottom monitoring sub-area, and a bridge monitoring sub-area.
  • S406 The monitoring data corresponding to the monitoring indicator of the sensor type included in the monitoring sub-area is retrieved based on the monitoring data in the folder, and the abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type is calculated.
  • the monitoring area is divided into three monitoring sub-areas, which are a monitoring sub-area M, a monitoring sub-area N, and a monitoring sub-area S.
  • the sensor types such as temperature sensors and pressure sensors
  • Monitor data calculate abnormal trends in temperature monitoring indicators and abnormal trends in pressure monitoring indicators.
  • the monitoring sub-area can be independently monitored by dividing the monitoring area into multiple monitoring sub-areas, and only the monitoring data of the part of the monitoring sub-area can be analyzed according to actual needs, and the processing efficiency is Further improve.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an implementation of a method for processing sensor data according to Embodiment 4 of the present invention.
  • Figure 5 As shown in the figure, the processing method of the sensor data specifically includes the following steps S501 to S506.
  • S501 Create corresponding folders for different types of sensors, wherein one type of the sensor corresponds to monitoring one monitoring indicator.
  • step S501 is similar to the execution process of step S401 shown in FIG. 4, and details are not described herein again.
  • S502 Receive second data sent by the sensor, where the second data includes monitoring data and a sensor identifier; the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor; The condition is that the collection time of the first data is in a preset inter-turn range, or the value of the first data is out of a preset range.
  • step S502 is similar to the execution process of step S402 shown in FIG. 4, and details are not described herein again.
  • S503 Archive the monitoring data in the folder corresponding to the sensor according to the sensor identifier.
  • step S503 is similar to the execution process of step S403 shown in FIG. 4, and details are not described herein again.
  • S504 Based on the monitoring data in the folder, analyze the monitoring data corresponding to the sensor type according to the type of the sensor in the monitoring area, and obtain an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type.
  • step S504 is similar to the execution process of step S404 shown in FIG. 4, and details are not described herein again.
  • S505 The monitoring area is divided into multiple monitoring sub-areas.
  • step S505 is similar to the execution process of step S405 shown in FIG. 4, and details are not described herein again.
  • S506 The monitoring data corresponding to the monitoring indicator of the sensor type included in the monitoring sub-area is retrieved based on the monitoring data in the folder, and an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type is calculated.
  • step S506 is similar to the execution process of step S406 shown in FIG. 4, and details are not described herein again.
  • S507 When the abnormal trend of the monitoring indicator is greater than or equal to a preset threshold ⁇ , calculating an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to each monitoring sub-area, and finding a monitoring agent that causes the monitoring indicator to be abnormal. Zone and send alert notifications.
  • the preset thresholds may be different.
  • a preset threshold ⁇ for example, the monitoring area temperature monitoring index is abnormal
  • the monitoring sub-area can be independently monitored by dividing the monitoring area into multiple monitoring sub-areas.
  • each monitoring sub-controller is calculated.
  • the abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the area may be used to find a monitoring sub-area that causes the abnormality of the monitoring index and automatically send an early warning notification, so as to quickly find a monitoring sub-area that causes an abnormality of the monitoring index, which is highly targeted and easy to correlate.
  • Staff take precautionary measures.
  • FIG. 6 is a block diagram showing the structure of a sensor data processing apparatus according to Embodiment 5 of the present invention.
  • the processing device for the sensor data comprises: an establishing unit 61, a receiving unit 62, an archiving unit 63 and an obtaining unit 64.
  • the specific functions of each unit are as follows:
  • the establishing unit 61 is configured to respectively establish corresponding folders for different kinds of sensors, wherein one type of the sensors correspondingly monitors one monitoring indicator.
  • the receiving unit 62 receives the second data sent by the sensor, where the second data includes monitoring data and a sensor identifier.
  • the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor; the preset condition is that the first data collection period is located in a preset inter-turn range, or the first data value Exceeding the preset range.
  • the archiving unit 63 archives the monitoring data in the folder corresponding to the sensor according to the sensor identifier.
  • the obtaining unit 64 analyzes the monitoring data corresponding to the sensor type according to the type of the sensor in the monitoring area, and acquires an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type, based on the monitoring data in the folder. .
  • all the received data is archived in a folder corresponding to the identifier according to the sensor identifier, without searching from the sensor database according to the keyword, and calling data of a certain type of sensor, directly according to the sensor
  • the identifier is corresponding to the sensor data that has been classified in the folder, and the data is analyzed according to the monitoring area, and the abnormal trend of the monitoring index is obtained, and the processing efficiency is high.
  • only the data in some folders can be processed according to actual needs, thereby obtaining an abnormal trend of the corresponding monitoring indicators, so the data processing method is more flexible and the processing efficiency is further improved.
  • the processing device of the sensor data includes: an establishing unit 61, a receiving unit 62, an archiving unit 63, and an obtaining unit 64.
  • the specific functions of each unit are as follows:
  • the establishing unit 61 is configured to respectively establish corresponding folders for different kinds of sensors, wherein one type of the sensors correspondingly monitors one monitoring indicator.
  • the receiving unit 62 receives the second data sent by the sensor, where the second data includes monitoring data and a sensor identifier.
  • the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor; the preset condition is that the first data collection period is located in a preset inter-turn range, or the first data value Exceeding the preset range.
  • the archiving unit 63 archives the monitoring data in the folder corresponding to the sensor according to the sensor identifier.
  • the filing unit 63 includes: a first storage subunit 631, a classification subunit 632, and a second storage subunit 633.
  • the first storage subunit 631 is configured to store the monitoring data in a document.
  • the classification sub-unit 632 is configured to classify the monitoring data according to the sensor identifier, and form a classification file with a sensor type to which the sensor identifier belongs.
  • the second storage subunit 633 is configured to store the classification file in the corresponding folder.
  • the obtaining unit 64 analyzes the monitoring data corresponding to the sensor type according to the type of the sensor in the monitoring area, and acquires an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type, based on the monitoring data in the folder. .
  • the monitoring data is classified by a sensor identifier to form a corresponding classification file, and the classification standard is uniform and the accuracy is high.
  • the processing device of the sensor data includes: an establishing unit 61, a receiving unit 62, an archiving unit 63, an obtaining unit 64, a dividing unit 71, and a calculating unit 72.
  • the specific functions of each unit are as follows:
  • the establishing unit 61 is configured to respectively create corresponding folders for different types of sensors, wherein one species The sensor of the class corresponds to monitoring a monitoring indicator.
  • the receiving unit 62 receives the second data sent by the sensor, where the second data includes monitoring data and a sensor identifier.
  • the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor; the preset condition is that the first data collection period is located in a preset inter-turn range, or the first data value Exceeding the preset range.
  • the archiving unit 63 archives the monitoring data in the folder corresponding to the sensor according to the sensor identifier.
  • the obtaining unit 64 analyzes the monitoring data corresponding to the sensor type according to the type of the sensor in the monitoring area, and acquires an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type, based on the monitoring data in the folder. .
  • the dividing unit 71 is configured to divide the monitoring area into multiple monitoring sub-areas.
  • the calculation unit 72 is configured to retrieve, according to the monitoring data in the folder, monitoring data of a sensor type corresponding to the monitoring indicator included in the monitoring sub-area, and calculate an abnormality of the monitoring indicator corresponding to the sensor type. trend.
  • the monitoring sub-area can be independently monitored by dividing the monitoring area into multiple monitoring sub-areas, and only the monitoring data of the part of the monitoring sub-area can be analyzed according to actual needs, and the processing efficiency is Further improve.
  • the processing device of the sensor data includes: an establishing unit 61, a receiving unit 62, an archiving unit 63, an obtaining unit 64, a dividing unit 71, a calculating unit 72, and a determining unit 81.
  • the specific functions of each unit are as follows:
  • the establishing unit 61 is configured to respectively establish corresponding folders for different kinds of sensors, wherein one type of the sensors correspondingly monitors one monitoring indicator.
  • the receiving unit 62 receives the second data sent by the sensor, where the second data includes monitoring data and a sensor identifier.
  • the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor; the preset condition is that the first data collection period is located in a preset inter-turn range, or the first data value Exceeding the preset range.
  • the archiving unit 63 archives the monitoring data in the folder corresponding to the sensor according to the sensor identifier.
  • the obtaining unit 64 analyzes the monitoring data corresponding to the sensor type according to the type of the sensor in the monitoring area, and acquires an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type, based on the monitoring data in the folder. .
  • the dividing unit 71 is configured to divide the monitoring area into multiple monitoring sub-areas.
  • the calculating unit 72 is configured to retrieve, according to the monitoring data in the folder, monitoring data of the sensor type corresponding to the monitoring indicator included in the monitoring sub-area, and calculate an abnormality of the monitoring indicator corresponding to the sensor type. trend.
  • the determining unit 81 is configured to: when the abnormal trend of the monitoring indicator is greater than or equal to a preset threshold, calculate an abnormal trend corresponding to the monitoring indicator in each monitoring sub-area, and find that the monitoring indicator is abnormal. Monitor sub-areas and send alert notifications.
  • the monitoring area is divided into multiple monitoring sub-areas, and the monitoring sub-area can be independently monitored.
  • each monitoring sub-controller is calculated.
  • the abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the area may be used to find a monitoring sub-area that causes the abnormality of the monitoring index and automatically send an early warning notification, so as to quickly find a monitoring sub-area that causes an abnormality of the monitoring index, which is highly targeted and easy to correlate.
  • Staff take precautionary measures.
  • first, second, etc. are used herein to describe the various elements, these elements should not be limited by these terms. These terms are only used to distinguish one element from another.
  • first storage subunit may also be referred to as a second storage subunit
  • second storage subunit may also be referred to as a first storage subunit without departing from the scope of the present invention.
  • the first storage subunit and the second storage subunit are two storage subunits, but they are not the same storage subunit.
  • the The processing device 10 of the sensor data of an embodiment comprises: a processor 100, a memory 110, and a computer program 120 stored in the memory 110 and operable on the processor 100, such as a method of adding a custom word segmentation.
  • the processor 100 executes the steps in the computer program 120 to implement the various method embodiments of adding the custom word segmentation described above, such as steps S101 to S104 shown in FIG.
  • the processor 100 executes the computer program 120 to implement the functions of the units in the various apparatus embodiments described above, such as the functions of the units 61 to 64 shown in FIG.
  • the computer program 120 may be divided into one or more modules/units, which are stored in the memory 110 and executed by the processor 100.
  • the one or more modules/units may be a series of computer program instructions that are capable of performing a particular function, and are used to describe the execution of the computer program 120 in the processing device 10 of the sensor data.
  • the computer program 120 can be divided into an establishing unit, a receiving unit, an archiving unit, and an obtaining unit, and the specific functions of each unit are as follows:
  • an establishing unit configured to respectively establish corresponding folders for different types of sensors, wherein one type of the sensor correspondingly monitors a monitoring indicator
  • the receiving unit receives the second data sent by the sensor, where the second data includes monitoring data and a sensor identifier, and the second data is data that meets a preset condition in the first data collected by the sensor;
  • the preset condition is that the collection period of the first data is in a preset inter-turn range, or the value of the first data exceeds a preset range;
  • an archiving unit according to the sensor identifier, archiving the monitoring data in the folder corresponding to the sensor;
  • the acquiring unit based on the monitoring data in the folder, analyzing the monitoring data corresponding to the sensor type according to the type of the sensor in the monitoring area, and acquiring an abnormal trend of the monitoring indicator corresponding to the sensor type.
  • the processing device 10 of the sensor data may be a computing device such as a desktop computer, a notebook, a palmtop computer, and a cloud server.
  • the processing device of the sensor data may include, but is not limited to, the processor 100 and the memory 110. It will be understood by those skilled in the art that FIG. 10 is merely an example of the processing device 10 for sensor data, does not constitute a limitation of the processing device 10 for sensor data, may include more or less components than those illustrated, or may combine certain a component, or a different component, such as the sensor data
  • the processing device may also include an input output device, a network access device, a bus, and the like.
  • the processor 100 may be a central processing unit (CPU), or may be another general-purpose processor, a digital signal processor (DSP), or an application specific integrated circuit (Application Specific Integrated Circuit, ASIC), ready-to-use programmable gate array
  • CPU central processing unit
  • DSP digital signal processor
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • the general purpose processor may be a microprocessor or the processor or any conventional processor or the like.
  • the memory 110 may be an internal storage unit of the processing device 10 of the sensor data, such as a hard disk or memory of the processing device 10 of the sensor data.
  • the memory 110 may also be an external storage device of the processing device 10 of the sensor data, such as a plug-in hard disk equipped with the sensor data processing device 10, a smart memory card (SMC), a secure digital device. (Secure Digital, SD) card, flash card, etc.
  • SMC smart memory card
  • SD Secure Digital
  • flash card etc.
  • the memory 110 may also include an internal storage unit of the processing device 10 including the sensor data and an external storage device.
  • the memory 1 10 is for storing the computer program and other programs and data required by the processing device of the sensor data.
  • the memory 110 can also be used to temporarily store data that has been output or is about to be output.
  • each functional unit and module described above is exemplified. In practical applications, the above functions may be assigned differently according to needs.
  • the functional unit and the module are completed, that is, the internal structure of the device is divided into different functional units or modules to complete all or part of the functions described above.
  • Each functional unit and module in the embodiment may be integrated into one processing unit, or each unit may exist physically separately, or two or more units may be integrated into one unit, and the integrated unit may be implemented by hardware.
  • Formal implementation can also be implemented in the form of software functional units.
  • the disclosed apparatus and method for processing sensor data may be implemented in other manners.
  • the processing device embodiment of the sensor data described above is merely illustrative.
  • the division of the module or unit is only a logical function division, and the actual implementation may have another division manner, for example, multiple units.
  • components may be combined or integrated into another system, or some features may be omitted or not implemented.
  • the mutual coupling or direct coupling or communication connection shown or discussed may be an indirect coupling or communication connection through some interface, device or unit, and may be electrical, mechanical or otherwise.
  • the unit described as a separate component may or may not be physically distributed, and the component displayed as a unit may or may not be a physical unit, that is, may be located in one place, or may be distributed to multiple On the network unit. Some or all of the units may be selected according to actual needs to achieve the purpose of the solution of the embodiment.
  • the integrated module/unit if implemented in the form of a software functional unit and sold or used as a standalone product, may be stored in a computer readable storage medium. Based on such understanding, the present invention implements all or part of the processes in the foregoing embodiments, and may also be completed by a computer program to instruct related hardware.
  • the computer program may be stored in a computer readable storage medium. After the program is executed by the processor, the steps of the various method embodiments described above can be implemented.
  • the computer program comprises computer program code
  • the computer program code may be in the form of source code, object code form, executable file or some intermediate form.
  • the computer readable medium can include
  • Disk CD
  • computer memory Read-Only Memory (ROM), Random Access Memory (RAM), electrical carrier signals, telecommunications signals, and software distribution media.
  • ROM Read-Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • electrical carrier signals telecommunications signals
  • software distribution media the content contained in the computer readable medium may be appropriately increased or decreased according to the requirements of legislation and patent practice in a jurisdiction, for example, in some jurisdictions, according to legislation and patent practice, computer readable media Does not include electrical carrier signals and telecommunication signals.
  • the embodiments described above are only used to explain the technical solutions of the present solution, and are not limited thereto; although the present solution has been described in detail with reference to the foregoing embodiments, those skilled in the art should understand that they can still implement the foregoing embodiments.

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Abstract

一种传感器数据的处理方法及装置。该方法包括：分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹，其中，一个种类的传感器对应监控一个监控指标(S101)；接收所述传感器发送的第二数据，所述第二数据包括监控数据和传感器标识；所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据；所述预设条件为第一数据的采集时间位于预设的时间范围，或所述第一数据的数值超出预设范围（S102）；根据所述传感器标识，将所述监控数据归档在所述传感器对应的所述文件夹中（S103）；基于所述文件夹中的所述监控数据，根据监控区域对所述监控数据进行分析，获取所述监控指标的异常趋势（S104）。该方法将接收到的第二数据归档在与标识相对应的文件夹中，可直接根据传感器的标识对应使用文件夹中已经分好类的传感器数据，根据监控区域对数据进行分析，获取监控指标的异常趋势，处理效率高。

Description

发明名称：传感器数据的处理方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及数据处理技术领域， 尤其涉及一种传感器数据的处理方法及装置。
背景技术
[0002] 目前， 智能监控已经成为互联网发展中的一项重要技术， 而智能监控一般需要 各种类别的传感器如温湿度传感器、 光照传感器和灰度传感器等。 在这个大数 据吋代， 对于传感器采集的数据的处理显得尤为重要。 目前对传感器采集的数 据的处理方法一般是按照传感器发送数据的吋间先后顺序将传感器采集到的数 据全部上传至服务器， 在服务器中再对其进行集中处理， 在处理过程中调用某 一种传感器的数据之前需要根据关键字进行搜索与归类， 相当于进行了二次分 类， 处理效率低。
[0003] 故， 有必要提出一种新的技术方案， 以解决上述问题。
技术问题
[0004] 鉴于此， 本发明实施例提供一种传感器数据的处理方法及装置， 以解决现有传 感器数据处理过程中需要进行二次分类存在的效率低的问题。
问题的解决方案
技术解决方案
[0005] 本发明实施例的第一方面， 提供了一种传感器数据的处理方法， 包括：
[0006] 分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类的所述传感器对 应监控一个监控指标；
[0007] 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和传感器标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预设条件 为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据的数值超出预 设范围；
[0008] 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所述文件夹中 [0009] 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种类对所述传感 器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监控指标的异常 趋势。
[0010] 第二方面， 提供了一种传感器数据的处理装置， 包括：
[0011] 建立单元， 用于分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类 的所述传感器对应监控一个监控指标；
[0012] 接收单元， 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和传 感器标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据；
[0013] 归档单元， 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所 述文件夹中；
[0014] 获取单元， 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种类 对所述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监控 指标的异常趋势。
[0015] 本发明实施例的第三方面提供了一种传感器数据的处理装置， 包括： 存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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吋实现以下步骤：
[0016] 分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类的所述传感器对 应监控一个监控指标；
[0017] 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和传感器标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预设条件 为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据的数值超出预 设范围；
[0018] 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所述文件夹中
[0019] 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种类对所述传感 器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监控指标的异常 趋势。
[0020] 本发明实施例的第四方面提供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， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行吋实现 以下步骤：
[0021] 分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类的所述传感器对 应监控一个监控指标；
[0022] 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和传感器标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预设条件 为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据的数值超出预 设范围；
[0023] 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所述文件夹中
[0024] 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种类对所述传感 器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监控指标的异常 趋势。
发明的有益效果
有益效果
[0025] 本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是： 本发明实施例根据传感器标 识将接收到的第二数据归档在与标识相对应的文件夹中， 无需从传感器的第一 数据中根据关键字搜索， 并调用某一种传感器的数据， 可直接根据传感器的标 识对应使用文件夹中已经分好类的传感器数据， 根据监控区域对所述数据进行 分析， 获取所述监控指标的异常趋势， 处理效率高。 另外， 可根据实际需要只 对部分文件夹中的数据进行处理， 从而获取相应监控指标的异常趋势。 因此数 据处理方式更灵活， 处理效率进一步提高。
对附图的简要说明
附图说明
[0026] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案， 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性 的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。 [0027] 图 1是本发明实施例一提供的传感器数据的处理方法的实现流程图；
[0028] 图 2是本发明实施例提供的传感器采集与发送数据的吋刻示意图；
[0029] 图 3是本发明实施例一中 S103提供的传感器数据的处理方法的具体流程图；
[0030] 图 4是本发明实施例三提供的传感器数据的处理方法的实现流程图；
[0031] 图 5是本发明实施例四提供的传感器数据的处理方法的实现流程图；
[0032] 图 6是本发明实施例五提供的传感器数据的处理装置的结构框图；
[0033] 图 7是本发明实施例六提供的传感器数据的处理装置的结构框图；
[0034] 图 8是本发明实施例七提供的传感器数据的处理装置的结构框图；
[0035] 图 9是本发明实施例八提供的传感器数据的处理装置的结构框图；
[0036] 图 10是本发明实施例提供的传感器数据的处理装置的示意图。
本发明的实施方式
[0037] 为使本发明的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合附图对本发明实施 方式作进一步地详细描述。
[0038] 现在将详细地参考具体实施例， 这些实施例的示例在附图中被示出。 在下面的 详细描述中示出了许多具体细节， 以便于提供对各种所描述的实施例的充分理 解。 但是， 对本领域的普通技术人员来讲显而易见的是， 各种所描述的实施例 可以没有在这些具体细节的情况下被实践。 在其他情况下， 没有详细地描述众 所周知的方法、 过程、 部件、 电路、 和网络， 从而不会不必要地使实施例的方 面晦涩难懂。
[0039] 实施例一
[0040] 图 1示出了本发明实施例一提供的传感器数据的处理方法的实现流程图。 如图 1 所示， 该传感器数据的处理方法具体包括如下步骤 S101至步骤 S104。
[0041] S101 : 分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类的所述传 感器对应监控一个监控指标。
[0042] 例如， 不同种类的传感器可以包括温度传感器、 湿度传感器和压力传感器， 温 度传感器对应监控温度监控指标， 湿度传感器对应监控湿度监控指标， 压力传 感器对应监控压力监控指标。 分别为温度传感器、 湿度传感器和压力传感器建 立对应的文件夹 、 文件夹 B和文件夹 。
[0043] S102: 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和传感器 标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预 设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据的数值 超出预设范围。
[0044] 其中， 传感器采集的第一数据中有很多重复的或者无效的数据， 所以传感器对 采集的第一数据按照预设条件进行筛选得到第二数据， 随后传感器向服务器发 送第二数据， 服务器接收到第二数据。 可以理解的是， 所述第二数据包括监控 数据和对应的传感器标识。 例如， 传感器包括温度传感器、 湿度传感器和压力 传感器， 则第二数据包括： 温度监控数据和温度传感器标识、 湿度监控数据和 湿度传感器标识、 压力监控数据和压力传感器标识。 需要说明的是， 第一数据 和第二数据都是监控数据， 即传感器采集的数据， 只是第二数据是从第一数据 中筛选出来的。
[0045] 传感器可以是周期性地采集第一数据， 对应地数据的发送也可以通过周期性发 送的方式来实现。 参考图 2， 数据采集的间隔吋间为 1秒， 数据发送的间隔吋间 为 1秒。 预设吋间可以是数据的发送吋间段， 第 2秒到第 3秒是预设吋间之一， 在 此期间进行数据的采集与发送； 第 3秒到第 4秒不属于预设吋间， 因此不发送数 据； 第 5秒到第 6秒是预设吋间之一， 在此期间进行数据的发送， 但只发送的数 据是从第 5秒到第 6秒传感器采集的， 这是为了避免和上述第 2秒到第 3秒发送的 数据重叠造成重复发送。 因此， 预设吋间可以是第 2秒到第 3秒以及第 5秒到第 6 秒， 在不需要发送数据的间隔期间如第 1秒、 第 4秒以及第 7秒就不满足预设条件 。 为了便于叙述， 图 2中的单位用的是 1秒， 可以理解的是， 实际应用中可以根 据监测需要进行调整， 例如将单位调整为 10秒或者 1分等。
[0046] 不同吋间段预设范围可能不同， 例如压力值、 湿度值、 温度值等均可以根据历 史统计数据得出。 可以理解的是， 只有当采集到的第一数据的数值超出预设范 围吋， 才将第一数据中超出预设范围的第二数据进行发送。
[0047] 在本发明实施例中， 传感器只发送第一数据中满足预设条件的第二数据， 对应 地， 服务器只接收第一数据中满足预设条件的第二数据， 可以大大减少服务器 实际处理的数据量， 能够提高数据处理的效率。
[0048] S103: 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所述文 件夹中。
[0049] 例如， S102中的第二数据包括： 温度监控数据 al和温度传感器标识 P， 温度监 控数据 a2和温度传感器标识 P， 温度监控数据 a3和温度传感器标识 P; 湿度监控 数据 M和湿度传感器标识 Q， 湿度监控数据 b2和湿度传感器标识 Q， 湿度监控数 据 b3和湿度传感器标识 Q; 压力监控数据 cl和压力传感器标识 W， 压力监控数据 c2和压力传感器标识 W， 压力监控数据 c3和压力传感器标识 W。 在 S101中已经分 别为温度传感器、 湿度传感器和压力传感器建立对应的文件夹 、 文件夹 B和文 件夹 C。
[0050] 根据温度传感器标识 P， 将第二数据中的 al、 a2和 a3归档在文件夹 A; 根据湿度 传感器标识 Q， 将第二数据中的 bl、 b2和 b3归档在文件夹 B;根据压力传感器标识
Q, 将第二数据中的 cl、 c2和 c3归档在文件夹 C。
[0051] 需要说明的是， 传感器标识 P、 Q和 W只是为了方便叙述， 本发明并不限定传感 器标识分别由单个字母进行表示和区分。
[0052] S104: 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种类对所 述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监控指标 的异常趋势。
[0053] 例如， 当前需要获取温度监控指标的异常趋势， 只需要根据监控区域中的温度 传感器对应的发送给服务器的温度指标监控数据进行分析， 则可以直接根据温 度传感器的标识找到对应的文件夹 A， 对文件夹 A中的温度指标监控数据进行分 析 （例如， 得到温度指标监控数据构成的折线图） 即可获取温度监控指标的异 常趋势。 在本发明实施例中， 可根据实际监控需要， 只对部分文件夹 （也可以 是全部文件夹） 中的数据进行处理， 从而获取相应监控指标的异常趋势， 获取 方式更灵活。
[0054] 本发明实施例根据传感器标识将接收到的第二数据归档在与标识相对应的文件 夹中， 无需从传感器的第一数据中根据关键字搜索， 并调用某一种传感器的数 据， 可直接根据传感器的标识对应使用文件夹中已经分好类的传感器数据， 根 据监控区域对所述数据进行分析， 获取所述监控指标的异常趋势， 处理效率高 。 另外， 可根据实际需要只对部分文件夹中的数据进行处理， 从而获取相应监 控指标的异常趋势。 因此数据处理方式更灵活， 处理效率进一步提高。
[0055] 实施例二
[0056] 作为本发明提供的实施例二， 图 3示出了本发明实施例一中 S103提供的传感器 数据的处理方法的具体流程图。 如图 3所示， 该传感器数据的处理方法具体包括 如下步骤 S301至步骤 S303。
[0057] S301 : 将所述监控数据存储在文档中。
[0058] 服务器接收监控数据， 将接收到的监控数据存储在文档中。
[0059] S302: 根据所述传感器标识对所述监控数据进行分类， 形成与所述传感器标识 所属的传感器种类的分类文件。
[0060] 由于所述监控数据和传感器标识是配对出现的， 根据所述传感器标识将文档中 存储的监控数据归为该传感器标识所属的传感器种类中， 形成对应的分类文件
。 例如， 文件的类型可以是 txt。
[0061] S303: 将所述分类文件存储在对应的所述文件夹中。
[0062] 将 S302中的分类文件存储在对应的文件夹中。
[0063] 例如， 已经分别为温度传感器、 湿度传感器和压力传感器建立对应的文件夹 A 、 文件夹 B和文件夹^ 根据温度传感器标识将文档中存储的温度监控指标的监 控数据归为温度传感器标识所属的传感器种类中， 形成温度传感器的分类文件 ， 将温度传感器的分类文件存储在文件夹 A中。
[0064] 在本发明实施例中， 通过传感器标识对所述监控数据进行分类形成对应的分类 文件， 分类标准统一， 准确度高。
[0065] 实施例三
[0066] 图 4示出了本发明实施例三提供的传感器数据的处理方法的实现流程图。 如图 4 所示， 该传感器数据的处理方法具体包括如下步骤 S401至步骤 S406。
[0067] S401 : 分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类的所述传 感器对应监控一个监控指标。
[0068] 步骤 S401的执行过程与图 1所示的步骤 S101的执行过程类似， 此处不再赘述。 [0069] S402: 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和传感器 标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预 设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据的数值 超出预设范围。
[0070] 步骤 S402的执行过程与图 1所示的步骤 S102的执行过程类似， 此处不再赘述。
[0071] S403: 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所述文 件夹中。
[0072] 步骤 S403的执行过程与图 1所示的步骤 S103的执行过程类似， 此处不再赘述。
[0073] S404: 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种类对所 述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监控指标 的异常趋势。
[0074] 步骤 S404的执行过程与图 1所示的步骤 S104的执行过程类似， 此处不再赘述。
[0075] S405: 将所述监控区域划分为多个监控子区域。
[0076] 例如， 监测路桥的健康状况吋， 可以将监控区域划分为桥路面监控子区域、 桥 底面监控子区域和桥墩监控子区域。
[0077] S406: 基于所述文件夹中的所述监控数据， 调取所述监控子区域包括的传感器 种类对应监控指标的监控数据， 并计算所述传感器种类对应监控指标的异常趋 势。
[0078] 例如， 将监控区域划分为三个监控子区域依次为监控子区域 M、 监控子区域 N 和监控子区域 S。 当根据实际情况， 需要对监控子区域 S进行监控吋， 基于所述 文件夹中的所述监控数据， 调取所述监控子区域包括的传感器种类 （例如温度 传感器和压力传感器） 对应监控指标的监控数据， 计算温度监控指标的异常趋 势和压力监控指标的异常趋势。
[0079] 在本发明实施例中， 通过将监控区域划分为多个监控子区域， 可以对监控子区 域进行独立监控， 且可以根据实际需要仅对部分监控子区域的监控数据进行分 析， 处理效率进一步提高。
[0080] 实施例四
[0081] 图 5示出了本发明实施例四提供的传感器数据的处理方法的实现流程图。 如图 5 所示， 该传感器数据的处理方法具体包括如下步骤 S501至步骤 S506。
[0082] S501 : 分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类的所述传 感器对应监控一个监控指标。
[0083] 步骤 S501的执行过程与图 4所示的步骤 S401的执行过程类似， 此处不再赘述。
[0084] S502: 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和传感器 标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预 设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据的数值 超出预设范围。
[0085] 步骤 S502的执行过程与图 4所示的步骤 S402的执行过程类似， 此处不再赘述。
[0086] S503: 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所述文 件夹中。
[0087] 步骤 S503的执行过程与图 4所示的步骤 S403的执行过程类似， 此处不再赘述。
[0088] S504: 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种类对所 述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监控指标 的异常趋势。
[0089] 步骤 S504的执行过程与图 4所示的步骤 S404的执行过程类似， 此处不再赘述。
[0090] S505: 将所述监控区域划分为多个监控子区域。
[0091 ] 步骤 S505的执行过程与图 4所示的步骤 S405的执行过程类似， 此处不再赘述。
[0092] S506: 基于所述文件夹中的所述监控数据， 调取所述监控子区域包括的传感器 种类对应监控指标的监控数据， 并计算所述传感器种类对应监控指标的异常趋 势。
[0093] 步骤 S506的执行过程与图 4所示的步骤 S406的执行过程类似， 此处不再赘述。
[0094] S507: 当所述监控指标的所述异常趋势大于或者等于预设的阈值吋， 计算各个 监控子区域对应的所述监测指标的异常趋势， 找出引发所述监控指标异常的监 控子区域并发送预警通知。
[0095] 其中， 在不同的吋间段， 预设的阈值可以不一样。 当所述监控指标的所述异常 趋势大于或者等于预设的阈值吋 （例如， 监控区域温度监控指标异常） ， 则计 算各个监控子区域对应的温度监测指标的异常趋势， 若只有一个监控子区域对 应的温度监测指标异常趋势明显， 则表明该监控子区域为引发所述监控指标异 常的监控子区域， 将该子区域的位置信息等发送预警通知给工作人员。
[0096] 本发明实施例通过将监控区域划分为多个监控子区域， 可以对监控子区域进行 独立监控， 当监控区域的监控指标异常趋势大于或者等于预设的阈值吋， 分别 计算各个监控子区域对应的所述监测指标的异常趋势， 可以找出引发所述监控 指标异常的监控子区域并自动发送预警通知， 达到快速找出引发监控指标异常 的监控子区域， 针对性强， 且便于相关工作人员采取预防措施。
[0097] 实施例五
[0098] 请参考图 6， 其示出了本发明实施例五提供的传感器数据的处理装置的结构框 图。 所述传感器数据的处理装置， 包括： 建立单元 61， 接收单元 62、 归档单元 6 3和获取单元 64。 其中， 各单元的具体功能如下：
[0099] 建立单元 61， 用于分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种 类的所述传感器对应监控一个监控指标。
[0100] 接收单元 62， 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和 传感器标识。 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据 的数值超出预设范围。
[0101] 归档单元 63， 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的 所述文件夹中。
[0102] 获取单元 64， 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种 类对所述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监 控指标的异常趋势。
[0103] 本发明实施例根据传感器标识将接收到的所有数据归档在与标识相对应的文件 夹中， 无需从传感器数据库中根据关键字搜索， 并调用某一种传感器的数据， 可直接根据传感器的标识对应使用文件夹中已经分好类的传感器数据， 根据监 控区域对所述数据进行分析， 获取所述监控指标的异常趋势， 处理效率高。 另 夕卜， 可根据实际需要只对部分文件夹中的数据进行处理， 从而获取相应监控指 标的异常趋势， 因此数据处理方式更灵活， 处理效率进一步提高。 [0104] 实施例六
[0105] 请参考图 7， 其示出了本发明实施例六提供的传感器数据的处理装置的结构框 图。 传感器数据的处理装置， 包括： 建立单元 61、 接收单元 62、 归档单元 63和 获取单元 64。 其中， 各单元的具体功能如下：
[0106] 建立单元 61， 用于分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种 类的所述传感器对应监控一个监控指标。
[0107] 接收单元 62， 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和 传感器标识。 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据 的数值超出预设范围。
[0108] 归档单元 63， 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的 所述文件夹中。
[0109] 归档单元 63包括： 第一存储子单元 631、 分类子单元 632和第二存储子单元 633
。 其中， 各个子单元的具体功能如下：
[0110] 第一存储子单元 631， 用于将所述监控数据存储在文档中。
[0111] 分类子单元 632， 用于根据所述传感器标识对所述监控数据进行分类， 形成与 所述传感器标识所属的传感器种类的分类文件。
[0112] 第二存储子单元 633， 用于将所述分类文件存储在对应的所述文件夹中。
[0113] 获取单元 64， 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种 类对所述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监 控指标的异常趋势。
[0114] 在本发明实施例中， 通过传感器标识对所述监控数据进行分类形成对应的分类 文件， 分类标准统一， 准确度高。
[0115] 实施例七
[0116] 请参考图 8， 其示出了本发明实施例七提供的传感器数据的处理装置的结构框 图。 传感器数据的处理装置， 包括： 建立单元 61、 接收单元 62、 归档单元 63、 获取单元 64、 划分单元 71和计算单元 72。 其中， 各单元的具体功能如下：
[0117] 建立单元 61， 用于分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种 类的所述传感器对应监控一个监控指标。
[0118] 接收单元 62， 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和 传感器标识。 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据 的数值超出预设范围。
[0119] 归档单元 63， 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的 所述文件夹中。
[0120] 获取单元 64， 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种 类对所述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监 控指标的异常趋势。
[0121] 划分单元 71， 用于将所述监控区域划分为多个监控子区域。
[0122] 计算单元 72， 用于基于所述文件夹中的所述监控数据， 调取所述监控子区域包 括的传感器种类对应监控指标的监控数据， 并计算所述传感器种类对应监控指 标的异常趋势。
[0123] 在本发明实施例中， 通过将监控区域划分为多个监控子区域， 可以对监控子区 域进行独立监控， 且可以根据实际需要仅对部分监控子区域的监控数据进行分 析， 处理效率进一步提高。
[0124] 实施例八
[0125] 请参考图 9， 其示出了本发明实施例八提供的传感器数据的处理装置的结构框 图。 传感器数据的处理装置， 包括： 建立单元 61、 接收单元 62、 归档单元 63、 获取单元 64、 划分单元 71、 计算单元 72和确定单元 81。 其中， 各单元的具体功 能如下：
[0126] 建立单元 61， 用于分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种 类的所述传感器对应监控一个监控指标。
[0127] 接收单元 62， 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和 传感器标识。 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所述预设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据 的数值超出预设范围。 [0128] 归档单元 63， 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的 所述文件夹中。
[0129] 获取单元 64， 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种 类对所述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监 控指标的异常趋势。
[0130] 划分单元 71， 用于将所述监控区域划分为多个监控子区域。
[0131] 计算单元 72， 用于基于所述文件夹中的所述监控数据， 调取所述监控子区域包 括的传感器种类对应监控指标的监控数据， 并计算所述传感器种类对应监控指 标的异常趋势。
[0132] 确定单元 81， 用于当所述监控指标的所述异常趋势大于或者等于预设的阈值吋 ， 计算各个监控子区域所述监测指标对应的异常趋势， 找出引发所述监控指标 异常的监控子区域并发送预警通知。
[0133] 本发明实施例通过将监控区域划分为多个监控子区域， 可以对监控子区域进行 独立监控， 当监控区域的监控指标异常趋势大于或者等于预设的阈值吋， 分别 计算各个监控子区域对应的所述监测指标的异常趋势， 可以找出引发所述监控 指标异常的监控子区域并自动发送预警通知， 达到快速找出引发监控指标异常 的监控子区域， 针对性强， 且便于相关工作人员采取预防措施。
[0134] 应当理解的是， 本文中虽然使用术语第一、 第二等描述各个元件， 但是这些元 件应该不受这些术语的限制。 这些术语仅被用于彼此区分元件。 例如， 第第一 存储子单元也可以称之为第二存储子单元， 第二存储子单元也可被称之为第一 存储子单元而不脱离本发明的范围。 第一存储子单元和第二存储子单元是两个 存储子单元， 但是它们不是相同的存储子单元。
[0135] 还应当理解的是， 上述本发明实施例序号仅仅为了描述， 不代表实施例的优劣
[0136] 还应当理解的是， 上述实施例中各步骤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， 而不应对本发明实施例的 实施过程构成任何限定。
[0137] 图 10是本发明实施例提供的传感器数据的处理装置的示意图。 如图 10所示， 该 实施例的传感器数据的处理装置 10包括： 处理器 100、 存储器 110以及存储在所 述存储器 110中并可在所述处理器 100上运行的计算机程序 120， 例如添加自定义 分词的方法程序。 所述处理器 100执行所述计算机程序 120吋实现上述各个添加 自定义分词的方法实施例中的步骤， 例如图 1所示的步骤 S101至 S104。 或者， 所 述处理器 100执行所述计算机程序 120吋实现上述各装置实施例中各单元的功能 ， 例如图 6所示单元 61至 64的功能。
[0138] 示例性的， 所述计算机程序 120可以被分割成一个或多个模块 /单元， 所述一个 或者多个模块 /单元被存储在所述存储器 110中， 并由所述处理器 100执行， 以完 成本发明。 所述一个或多个模块 /单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机 程序指令段， 该指令段用于描述所述计算机程序 120在所述传感器数据的处理装 置 10中的执行过程。 例如， 所述计算机程序 120可以被分割成建立单元、 接收单 元、 归档单元和获取单元， ， 各单元具体功能如下：
[0139] 建立单元， 用于分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类 的所述传感器对应监控一个监控指标；
[0140] 接收单元， 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和传 感器标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数据； 所 述预设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或所述第一数据的 数值超出预设范围；
[0141] 归档单元， 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所 述文件夹中；
[0142] 获取单元， 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种类 对所述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应的监控 指标的异常趋势。
[0143] 所述传感器数据的处理装置 10可以是桌上型计算机、 笔记本、 掌上电脑及云端 服务器等计算设备。 所述传感器数据的处理装置可包括， 但不仅限于， 处理器 1 00、 存储器 110。 本领域技术人员可以理解， 图 10仅仅是传感器数据的处理装置 10的示例， 并不构成对传感器数据的处理装置 10的限定， 可以包括比图示更多 或更少的部件， 或者组合某些部件， 或者不同的部件， 例如所述传感器数据的 处理装置还可以包括输入输出设备、 网络接入设备、 总线等。
[0144] 所称处理器 100可以是中央处理单元 (Central Processing Unit, CPU) , 还可以是 其他通用处理器、 数字信号处理器（Digital Signal Processor, DSP)、 专用集成电 路（Application Specific Integrated Circuit, ASIC)、 现成可编程门阵列
(Field-Programmable Gate Array , FPGA)或者其他可编程逻辑器件、 分立门或者 晶体管逻辑器件、 分立硬件组件等。 通用处理器可以是微处理器或者该处理器 也可以是任何常规的处理器等。
[0145] 所述存储器 110可以是所述传感器数据的处理装置 10的内部存储单元， 例如传 感器数据的处理装置 10的硬盘或内存。 所述存储器 110也可以是所述传感器数据 的处理装置 10的外部存储设备， 例如所述传感器数据的处理装置 10上配备的插 接式硬盘， 智能存储卡 （Smart Media Card, SMC) ， 安全数字 （Secure Digital, SD) 卡， 闪存卡 （Flash Card) 等。 进一步地， 所述存储器 110还可以既包括所 述传感器数据的处理装置 10的内部存储单元也包括外部存储设备。 所述存储器 1 10用于存储所述计算机程序以及所述传感器数据的处理装置所需的其他程序和 数据。 所述存储器 110还可以用于暂吋地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0146] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到， 为了描述的方便和简洁， 仅以上述各 功能单元、 模块的划分进行举例说明， 实际应用中， 可以根据需要而将上述功 能分配由不同的功能单元、 模块完成， 即将所述装置的内部结构划分成不同的 功能单元或模块， 以完成以上描述的全部或者部分功能。 实施例中的各功能单 元、 模块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， 上述集成的单元既可以采用硬件的 形式实现， 也可以采用软件功能单元的形式实现。 另外， 各功能单元、 模块的 具体名称也只是为了便于相互区分， 并不用于限制本申请的保护范围。 上述系 统中单元、 模块的具体工作过程， 可以参考前述方法实施例中的对应过程， 在 此不再赘述。
[0147] 在上述实施例中， 对各个实施例的描述都各有侧重， 某个实施例中没有详述或 记载的部分， 可以参见其它实施例的相关描述。
[0148] 本领域普通技术人员可以意识到， 结合本文中所公幵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发明的范围。
[0149] 在本发明所提供的实施例中， 应该理解到， 所揭露的传感器数据的处理装置和 方法， 可以通过其它的方式实现。 例如， 以上所描述传感器数据的处理装置实 施例仅仅是示意性的， 例如， 所述模块或单元的划分， 仅仅为一种逻辑功能划 分， 实际实现吋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讯连接可以是通过一些接口， 装置或单元 的间接耦合或通讯连接， 可以是电性， 机械或其它的形式。
[0150] 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幵的， 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。
[0151] 所述集成的模块 /单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售 或使用吋， 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， 本发 明实现上述实施例方法中的全部或部分流程， 也可以通过计算机程序来指令相 关的硬件来完成， 所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中， 该计 算机程序在被处理器执行吋， 可实现上述各个方法实施例的步骤。 。 其中， 所 述计算机程序包括计算机程序代码， 所述计算机程序代码可以为源代码形式、 对象代码形式、 可执行文件或某些中间形式等。 所述计算机可读介质可以包括
： 能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、 记录介质、 u盘、 移动硬盘
、 磁碟、 光盘、 计算机存储器、 只读存储器 （ROM, Read-Only Memory) 、 随 机存取存储器 （RAM, Random Access Memory) 、 电载波信号、 电信信号以及 软件分发介质等。 需要说明的是， 所述计算机可读介质包含的内容可以根据司 法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减， 例如在某些司法管辖区， 根据立法和专利实践， 计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。 以上所述实施例仅用以说明本方案的技术方案， 而非对其限制； 尽管参照前述 实施例对本方案进行了详细的说明， 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方案各 实施例技术方案的精神和范围， 均应包含在本方案的保护范围之内。

Claims

权利要求书
[权利要求 1] 一种传感器数据的处理方法， 其特征在于， 包括：
分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类的所述 传感器对应监控一个监控指标；
接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控数据和传感 器标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预设条件的数 据； 所述预设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋间范围， 或 所述第一数据的数值超出预设范围；
根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所述 文件夹中；
基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传感器种类对 所述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感器种类对应 的监控指标的异常趋势。
[权利要求 2] 如权利要求 1所述的数据处理方法， 其特征在于， 所述根据所述传感 器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器对应的所述文件夹中， 包 括：
将所述监控数据存储在文档中；
根据所述传感器标识对所述监控数据进行分类， 形成与所述传感器标 识所属的传感器种类的分类文件；
分别将所述分类文件存储在所述传感器对应的所述文件夹中。
[权利要求 3] 如权利要求 1所述的数据处理方法， 其特征在于， 还包括：
将所述监控区域划分为多个监控子区域；
基于所述文件夹中的所述监控数据， 调取所述监控子区域包括的传感 器种类对应监控指标的监控数据， 并计算所述传感器种类对应监控指 标的异常趋势。
[权利要求 4] 如权利要求 3所述的数据处理方法， 其特征在于， 还包括：
当所述监控指标的所述异常趋势大于或者等于预设的阈值吋， 计算各 个监控子区域对应的所述监测指标的异常趋势， 找出引发所述监控指 标异常的监控子区域并发送预警通知。
[权利要求 5] —种传感器数据的处理装置， 其特征在于， 包括：
建立单元， 用于分别为不同种类的传感器建立对应的文件夹， 其中， 一个种类的所述传感器对应监控一个监控指标； 接收单元， 接收所述传感器发送的第二数据， 所述第二数据包括监控 数据和传感器标识； 所述第二数据为传感器采集的第一数据中满足预 设条件的数据； 所述预设条件为所述第一数据的采集吋间位于预设吋 间范围， 或所述第一数据的数值超出预设范围； 归档单元， 根据所述传感器标识， 将所述监控数据归档在所述传感器 对应的所述文件夹中；
获取单元， 基于所述文件夹中的所述监控数据， 根据监控区域中的传 感器种类对所述传感器种类对应的监控数据进行分析， 获取所述传感 器种类对应的监控指标的异常趋势。
[权利要求 6] 如权利要求 5所述的传感器数据的处理装置， 其特征在于， 所述归档 单元包括：
第一存储子单元， 用于将所述监控数据存储在文档中；
分类子单元， 用于根据所述传感器标识对所述监控数据进行分类， 形 成与所述传感器标识所属的传感器种类的分类文件；
第二存储子单元， 用于将所述分类文件存储在对应的所述文件夹中。
[权利要求 7] 如权利要求 5所述的传感器数据的处理装置， 其特征在于， 还包括： 划分单元， 用于将所述监控区域划分为多个监控子区域；
计算单元， 用于基于所述文件夹中的所述监控数据， 调取所述监控子 区域包括的传感器种类对应监控指标的监控数据， 并计算所述传感器 种类对应监控指标的异常趋势。
[权利要求 8] 如权利要求 7所述的传感器数据的处理装置， 其特征在于， 还包括： 确定单元， 用于当所述监控指标的所述异常趋势大于或者等于预设的 阈值吋， 计算各个监控子区域所述监测指标对应的异常趋势， 找出引 发所述监控指标异常的监控子区域并发送预警通知。
[权利要求 9] 一种传感器数据的处理装置， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存 储器中并可在所述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吋实现如权利要求 1至 5任一项所述传感器数 据的处理方法的步骤。
[权利要求 10] —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， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行吋实现如权利要求 1 至 5任一项所述传感器数据的处理方法的步骤。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108363369B (zh) * 2018-01-30 2020-09-04 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 地铁环境监控方法、装置、可读存储介质及计算机设备
CN111382774B (zh) * 2018-12-31 2024-06-04 华为技术有限公司 一种数据处理方法及装置
CN110838074A (zh) * 2019-11-15 2020-02-25 天地（常州）自动化股份有限公司 一种分析方法及装置
CN111651503B (zh) * 2020-06-03 2022-12-23 南方电网科学研究院有限责任公司 一种配电网数据异常识别方法、系统及终端设备
CN112667628A (zh) * 2020-07-03 2021-04-16 杭州星迈科技有限公司 一种大规模监控数据的存储方法、系统和可穿戴设备
CN113340357B (zh) * 2021-07-05 2022-09-30 山东国稳电气有限公司 一种gis设备状态在线监测系统
CN113486126A (zh) * 2021-07-20 2021-10-08 西安地球环境创新研究院 一种地下水大数据平台

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103776970A (zh) * 2014-01-15 2014-05-07 中国矿业大学 一种基于多传感器的区域二氧化碳浓度检测装置及其方法
US20150199032A1 (en) * 2012-12-07 2015-07-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor environments
CN105318909A (zh) * 2015-05-28 2016-02-10 北京卫星环境工程研究所 大型振动台系统健康监测装置
CN105843806A (zh) * 2015-01-12 2016-08-10 宏达国际电子股份有限公司 电子装置与分类方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104034361A (zh) * 2014-06-06 2014-09-10 上海大学 一种大批量传感器质量检验方法
CN104992533A (zh) * 2015-07-18 2015-10-21 深圳市勘察研究院有限公司 水气压力传感器监测预警预报系统
CN105203147A (zh) * 2015-09-25 2015-12-30 河海大学 基于teds的水下机器人检测系统及其识别与校准方法
CN105278879A (zh) * 2015-10-14 2016-01-27 珠海格力电器股份有限公司 监控数据的处理方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150199032A1 (en) * 2012-12-07 2015-07-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor environments
CN103776970A (zh) * 2014-01-15 2014-05-07 中国矿业大学 一种基于多传感器的区域二氧化碳浓度检测装置及其方法
CN105843806A (zh) * 2015-01-12 2016-08-10 宏达国际电子股份有限公司 电子装置与分类方法
CN105318909A (zh) * 2015-05-28 2016-02-10 北京卫星环境工程研究所 大型振动台系统健康监测装置

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