一种采用人工智能数据处理运维箱制造技术

本申请公开了一种采用人工智能数据处理运维箱，该运维箱包括：获取单元，用于获取待处理数据；处理器，用于将第一预设时长内的检测数据输入到预设的故障预测模型中，获得第一故障检测结果；将第二预设时长内的检测数据输入到预设的故障预测模型中，获得第二故障检测结果；将第一预设时长内的检测数据和第二预设时长内的检测数据均输入到预设的故障预测模型中，获得第三故障检测结果；确定第一预设时长第二预设时长之间的时间关系；基于时间关系、第一故障检测结果、第二故障检测结果和第三故障检测结果生成当前故障检测信息，并反馈当前故障检测信息。该运维箱能够提高数据处理结果的准确性。的准确性。的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种采用人工智能数据处理运维箱


[0001]本申请是关于智能运维箱，特别是关于一种采用人工智能数据处理运维箱。

技术介绍

[0002]智能运维箱，又称之为智能运维监测箱，被广泛应用于各类应用场景中，实现故障检测、故障分析等多种运维服务。智能运维箱拥有数据采集功能、远程控制功能，能够对前端设备进行实时的监测的同时能够精准区分市电、网络、设备故障种类，细化判断故障现象，支持市电异常、市电过压、欠压、非法取电、箱门意外开启等几十种故障现象的检测，箱体内有多种传感器，拥有烟雾、水浸报警。还具有防雨、防尘、耐老化等特点。可有效地提升视频故障运维效率，同时，也使得运维成本得到了极大的降低。
[0003]在相关技术中，运维箱在进行故障检测或是故障分析时，通常仅基于当前时间或者一段时间内采集到的监测数据进行处理，以得到分析结果。这种数据处理方式，不能保证最终得到的故障检测结果的准确性。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种采用人工智能数据处理运维箱，其能够提高运维箱的数据处理结果的准确性。
[0005]为实现上述目的，本申请的实施例提供了一种采用人工智能数据处理运维箱，该运维箱包括获取单元，用于获取待处理数据；所述待处理数据包括：第一预设时长内的检测数据和第二预设时长内的检测数据；处理器，用于将所述第一预设时长内的检测数据输入到预设的故障预测模型中，获得第一故障检测结果；将所述第二预设时长内的检测数据输入到所述预设的故障预测模型中，获得第二故障检测结果；将所述第一预设时长内的检测数据和所述第二预设时长内的检测数据均输入到所述预设的故障预测模型中，获得第三故障检测结果；确定所述第一预设时长和所述第二预设时长之间的时间关系；基于所述时间关系、所述第一故障检测结果、所述第二故障检测结果和所述第三故障检测结果生成当前故障检测信息，并反馈所述当前故障检测信息。
[0006]在本申请的一个或多个实施方式中，所述预设的故障预测模型的预设过程包括：获取训练数据集；所述训练数据集中包括：多个设备分别对应的检测数据以及多个设备分别对应的故障检测结果；根据所述训练数据集对初始的故障预测模型进行训练，获得训练好的故障预测模型。
[0007]在本申请的一个或多个实施方式中，所述第一故障检测结果包括：所述第一预设时长内，多个第一设备的故障检测结果；所述第二故障检测结果包括：所述第二预设时长内，多个第二设备的故障检测结果；所述第三故障检测结果包括：所述第三预设时长内，多个第三设备的故障检测结果；其中，所述多个第一设备中包括至少一个第一目标设备，所述多个第二设备中包括至少一个第二目标设备，所述多个第三设备中包括至少一个第三目标设备，所述第一目标设备在所述多个第二设备中存在相同设备，所述第二目标设备在所述
多个第三设备中存在相同设备，所述第三目标设备在所述多个第一设备、所述多个第二设备中均存在相同设备。
[0008]在本申请的一个或多个实施方式中，所述处理器进一步用于：若所述第一预设时长大于所述第二预设时长，则确定所述时间关系为第一时间关系；若所述第一预设时长小于所述第二预设时长，则确定所述时间关系为第二时间关系；若所述第一预设时长等于所述第二预设时长，且所述第一预设时长对应的各个时间与所述第二预设时长对应的各个时间之间没有重叠时间，则确定所述时间关系为第三时间关系。
[0009]在本申请的一个或多个实施方式中，所述处理器进一步用于：若所述时间关系为所述第一时间关系，判断所述第二目标设备在所述第二故障检测结果中的故障检测结果和在所述第三故障检测结果中的故障检测结果是否相同；若是，则基于所述第一故障检测结果和所述第三故障检测结果生成当前故障检测信息；若否，则基于所述第一故障检测结果和所述第二故障检测结果生成当前故障检测信息。
[0010]在本申请的一个或多个实施方式中，所述处理器进一步用于：若所述时间关系为所述第二时间关系，判断所述第一目标设备在所述第一故障检测结果中的故障检测结果和在所述第二故障检测结果中的故障检测结果是否相同；若是，则根据所述第二故障检测结果和所述第三故障检测结果生成当前故障检测信息；若否，则根据所述第一故障检测结果和所述第三故障检测结果生成当前故障检测信息。
[0011]在本申请的一个或多个实施方式中，所述处理器进一步用于：若所述时间关系为所述第三时间关系，判断所述第三目标设备在所述第三故障检测结果中的故障检测结果、与在所述第二故障检测结果中的故障检测结果和与在所述第一故障检测结果中的故障检测结果是否均相同；若是，则根据所述第一故障检测结果或者所述第二故障检测结果生成当前故障检测信息；若否，则根据所述第三故障检测结果生成当前故障检测信息。
[0012]在本申请的一个或多个实施方式中，获取单元还用于：获取所述当前故障检测信息对应的修正故障检测信息；所述修正故障检测信息中包括：多个设备分别对应的检测数据以及多个设备分别对应的修正故障检测结果；所述处理器还用于：根据所述修正故障检测信息对所述预设的故障预测模型进行优化，获得优化的故障预测模型。
[0013]在本申请的一个或多个实施方式中，获取单元还用于：获取所述当前故障检测信息对应的修正故障检测信息；所述修正故障检测信息中包括：多个设备分别对应的检测数据以及多个设备分别对应的修正故障检测结果；从运维箱检测端获取参考故障检测信息和所述参考故障检测信息对应的修正故障检测信息；所述参考故障检测信息中包括：多个设备分别对应的参考检测数据以及多个设备分别对应的参考故障检测结果；所述参考故障检测信息对应的修正故障检测信息包括：多个设备分别对应的参考检测数据以及多个设备分别对应的修正参考故障检测结果；所述处理器进一步用于：根据所述修正故障检测信息、所述参考故障检测信息和所述参考故障检测信息对应的修正故障检测信息对所述预设的故障预测模型进行优化，获得优化的故障预测模型。
[0014]与现有技术相比，根据本申请实施方式的采用人工智能数据处理运维箱，结合多个不同的历史时间段内的数据和对应的人工智能处理模型（即故障预测模型）得到多个故障检测结果；再结合这多个故障检测结果确定最终的故障检测结果。其中，考虑到多个不同的历史时间段的时间关系对最终的故障检测结果带来的影响，在结合多个故障检测结果确
定最终的故障检测结果时，基于多个历史时间段之间的时间关系对多个故障检测结果进行整合。从而，在考虑到多个历史时间段的监测数据的基础上，还考虑到多个历史时间段之间的时间关系对检测结果的影响，能够提高最终得到的故障检测结果的准确性。因此，该运维箱能够实现提高数据处理结果的准确性。
[0015]以及，在多个历史时间段的时长关系已知的情况下，结合多个历史时间段之间的时间重叠关系对多个故障检测结果进行整合，也能够提高最终得到的故障检测结果的准确性。因此，该运维箱能够实现提高数据处理结果的准确性。
附图说明
[0016]图1是根据本申请一实施方式的运维箱网络的示例图；图2是根据本申请一实施方式的人工智能数据处理流程图；图3是根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种采用人工智能数据处理运维箱，其特征在于，该运维箱包括：获取单元，用于获取待处理数据；所述待处理数据包括：第一预设时长内的检测数据和第二预设时长内的检测数据；处理器，用于：将所述第一预设时长内的检测数据输入到预设的故障预测模型中，获得第一故障检测结果；将所述第二预设时长内的检测数据输入到所述预设的故障预测模型中，获得第二故障检测结果；将所述第一预设时长内的检测数据和所述第二预设时长内的检测数据均输入到所述预设的故障预测模型中，获得第三故障检测结果；确定所述第一预设时长和所述第二预设时长之间的时间关系；基于所述时间关系、所述第一故障检测结果、所述第二故障检测结果和所述第三故障检测结果生成当前故障检测信息，并反馈所述当前故障检测信息。2.根据权利要求1所述的采用人工智能数据处理运维箱，其特征在于，所述预设的故障预测模型的预设过程包括：获取训练数据集；所述训练数据集中包括：多个设备分别对应的检测数据以及多个设备分别对应的故障检测结果；根据所述训练数据集对初始的故障预测模型进行训练，获得训练好的故障预测模型。3.根据权利要求1所述的采用人工智能数据处理运维箱，其特征在于，所述第一故障检测结果包括：所述第一预设时长内，多个第一设备的故障检测结果；所述第二故障检测结果包括：所述第二预设时长内，多个第二设备的故障检测结果；所述第三故障检测结果包括：第三预设时长内，多个第三设备的故障检测结果；其中，所述多个第一设备中包括至少一个第一目标设备，所述多个第二设备中包括至少一个第二目标设备，所述多个第三设备中包括至少一个第三目标设备，所述第一目标设备在所述多个第二设备中存在相同设备，所述第二目标设备在所述多个第三设备中存在相同设备，所述第三目标设备在所述多个第一设备、所述多个第二设备中均存在相同设备。4.根据权利要求3所述的采用人工智能数据处理运维箱，其特征在于，所述处理器进一步用于：若所述第一预设时长大于所述第二预设时长，则确定所述时间关系为第一时间关系；若所述第一预设时长小于所述第二预设时长，则确定所述时间关系为第二时间关系；若所述第一预设时长等于所述第二预设时长，且所述第一预设时长对应的各个时间与所述第二预设时长对应的各个时间之间没有重叠时间，则确定所述时间关系为第三时间关系。5.根据权利要求4所述的采用人工智能数据处理运维箱，其特征在于，所述处理器进一步用于：若所述时间关系为所述第一时间关系，判断所述第二目标设备在所述第二故障检...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈芙辉，伍慧蓉，文卫疆，万俊翔，骆健儿，高辉，黎健，
申请(专利权)人：湖南警察学院，
类型：发明
国别省市：