本申请公开了一种分组边缘采集方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述分组边缘采集方法包括：通过对各数据点进行周期测量，对各所述数据点进行分组，得到各采集组集；将各所述采集组集中的数据点分别划分为各子集，其中，所述子集中包括第一预设数目的数据点；依据各所述子集分别对应的配置系数与对应的上次采集时间以及所述子集对应的采集组集的配置系数，确定所述采集组集的采集时间；基于所述采集时间，对所述采集组集中的各数据点进行边缘采集。本申请解决了边缘采集系统的采集效率低的技术问题。率低的技术问题。率低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
分组边缘采集方法、装置、电子设备及可读存储介质
[0001]本申请涉及数据采集
，尤其涉及一种分组边缘采集方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]在现代化工业场景中，常常需要进行对大量工业设备的数据采集，目前应用到的数据点采集方法以单数据点采集为主,这种采集方法比较简单，但存在采集速度相对较慢,每采集一个周期遍历时间较长等缺点。单数据点采集方法无法满足实时性较高的边缘采集任务，面对工业设备中不同采集周期的各数据点，边缘采集策略的针对性也不强，从而进行边缘采集的实时性偏低且资源利用率也低，因此导致边缘采集系统的采集效率偏低。
技术实现思路
[0003]本申请的主要目的在于提供一种分组边缘采集方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在解决边缘采集系统的采集效率低的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本申请提供一种分组边缘采集方法，所述分组边缘采集方法包括：
[0005]通过对各数据点进行周期测量，对各所述数据点进行分组，得到各采集组集；
[0006]将各所述采集组集中的数据点分别划分为各子集，其中，所述子集中包括第一预设数目的数据点；
[0007]依据各所述子集分别对应的配置系数与对应的上次采集时间以及所述子集对应的采集组集的配置系数，确定所述采集组集的采集时间；
[0008]基于所述采集时间，对所述采集组集中的各数据点进行边缘采集。
[0009]可选地，所述通过对各数据点进行周期测量，对各所述数据点进行分组，得到各采集组集的步骤包括：
[0010]遍历各所述数据点并对各所述数据点进行周期测量，获得各所述数据点对应的周期、离散分布情况以及时延；
[0011]通过数据点分组模型根据各所述数据点对应的周期、离散分布情况以及时延，对各所述数据点进行分组，得到各所述采集组集，其中，所述数据点分组模型是通过具有分组标签的各数据点进行自学习训练得到。
[0012]可选地，各所述采集组集包括常规采集组集、突发采集组集以及高延时采集组集，所述通过数据点分组模型根据各所述数据点对应的周期、离散分布情况以及时延，对各所述数据点进行分组，得到各所述采集组集的步骤包括：
[0013]将各所述数据点中周期固定的数据点划分到所述常规采集组集；
[0014]将各所述数据点中周期不固定且采集时间的离散分布情况符合预设分布情况的数据点划分到所述突发采集组集；
[0015]将各所述数据点中响应时延大于预设时延的数据点划分到所述高延时采集组集。
[0016]可选地，所述常规采集组集中包括高频采集组集、正常采集组集以及低频采集组集，所述将各所述数据点中周期固定的数据点划分到所述常规采集组集的步骤包括：
[0017]获取所述高频采集组集、所述正常采集组集以及所述低频采集组集分别对应的周期范围；
[0018]基于各所述周期范围将所述常规采集组集中的各数据点进行分组，得到所述高频采集组集、所述正常采集组集以及所述低频采集组集，其中所述正常采集组集的周期小于所述低频采集组集的周期，且大于所述高频采集组集的周期。
[0019]可选地，所述子集对应的配置系数包括子集权重系数和优先阈值，所述采集组集对应的配置系数包括组集权重系数，所述依据各所述子集分别对应的配置系数与对应的上次采集时间以及所述子集对应的采集组集的配置系数，确定所述采集组集的采集时间的步骤包括：
[0020]根据当前时间与所述上次采集时间的时间差，确定各子集的采集间隔时间；
[0021]基于所述采集间隔时间、所述组集权重系数以及所述子集权重系数确定所述子集对应的采集优先值；
[0022]判断所述采集组集中是否存在第二预设数目的子集的采集优先值均大于所述优先阈值；
[0023]若存在，则将当前时间确定为所述采集组集的采集时间；
[0024]若不存在，则判断所述采集组集中的子集数目小于所述第二预设数目且所述采集组集中的子集的采集优先值均大于所述优先阈值；
[0025]若是，则将当前时间确定为所述采集组集的采集时间。
[0026]可选地，所述基于所述采集间隔时间、所述组集权重系数以及所述子集权重系数确定所述采集组集对应的采集优先值的步骤包括：
[0027]根据所述组集权重系数以及所述子集权重系数，确定权重系数积；
[0028]根据所述采集间隔时间与所述权重系数积的比值，确定所述采集优先值。
[0029]可选地，所述基于所述采集时间，对所述采集组集中的各数据点进行边缘采集的步骤包括：
[0030]根据所述采集组集中各子集的采集优先值，确定各所述子集的采集顺序；
[0031]基于所述采集顺序与所述采集时间，对所述采集组集中各子集中的数据点依次进行边缘采集。
[0032]本申请还提供一种分组边缘采集装置，所述分组边缘采集装置应用于分组边缘采集设备，所述分组边缘采集装置包括：
[0033]采集分组模块，用于通过对各数据点进行周期测量，对各所述数据点进行分组，得到各采集组集；
[0034]子集划分模块，用于将各所述采集组集中的数据点分别划分为各子集，其中，所述子集中包括第一预设数目的数据点；
[0035]时间确定模块，用于依据各所述子集分别对应的配置系数与对应的上次采集时间以及所述子集对应的采集组集的配置系数，确定所述采集组集的采集时间；
[0036]边缘采集模块，用于基于所述采集时间，对所述采集组集中的各数据点进行边缘采集。
[0037]可选地，所述采集分组模块还用于：
[0038]遍历各所述数据点并对各所述数据点进行周期测量，获得各所述数据点对应的周期、离散分布情况以及时延；
[0039]通过数据点分组模型根据各所述数据点对应的周期、离散分布情况以及时延，对各所述数据点进行分组，得到各所述采集组集，其中，所述数据点分组模型是通过具有分组标签的各数据点进行自学习训练得到。
[0040]可选地，所述采集分组模块还用于：
[0041]将各所述数据点中周期固定的数据点划分到所述常规采集组集；
[0042]将各所述数据点中周期不固定且采集时间的离散分布情况符合预设分布情况的数据点划分到所述突发采集组集；
[0043]将各所述数据点中响应时延大于预设时延的数据点划分到所述高延时采集组集。
[0044]可选地，所述采集分组模块还用于：
[0045]获取所述高频采集组集、所述正常采集组集以及所述低频采集组集分别对应的周期范围；
[0046]基于各所述周期范围将所述常规采集组集中的各数据点进行分组，得到所述高频采集组集、所述正常采集组集以及所述低频采集组集，其中所述正常采集组集的周期小于所述低频采集组集的周期，且大于所述高频采集组集的周期。
[0047]可选地，所述时间确定模块还用于：
[0048]根据当前时间与所述上次采集时间的时间差，确定各子集的采集间隔时间；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种分组边缘采集方法，其特征在于，所述分组边缘采集方法包括：通过对各数据点进行周期测量，对各所述数据点进行分组，得到各采集组集；将各所述采集组集中的数据点分别划分为各子集，其中，所述子集中包括第一预设数目的数据点；依据各所述子集分别对应的配置系数与对应的上次采集时间以及所述子集对应的采集组集的配置系数，确定所述采集组集的采集时间；基于所述采集时间，对所述采集组集中的各数据点进行边缘采集。2.如权利要求1所述分组边缘采集方法，其特征在于，所述通过对各数据点进行周期测量，对各所述数据点进行分组，得到各采集组集的步骤包括：遍历各所述数据点并对各所述数据点进行周期测量，获得各所述数据点对应的周期、离散分布情况以及时延；通过数据点分组模型根据各所述数据点对应的周期、离散分布情况以及时延，对各所述数据点进行分组，得到各所述采集组集，其中，所述数据点分组模型是通过具有分组标签的各数据点进行自学习训练得到。3.如权利要求2所述分组边缘采集方法，其特征在于，各所述采集组集包括常规采集组集、突发采集组集以及高延时采集组集，所述通过数据点分组模型根据各所述数据点对应的周期、离散分布情况以及时延，对各所述数据点进行分组，得到各所述采集组集的步骤包括：将各所述数据点中周期固定的数据点划分到所述常规采集组集；将各所述数据点中周期不固定且采集时间的离散分布情况符合预设分布情况的数据点划分到所述突发采集组集；将各所述数据点中响应时延大于预设时延的数据点划分到所述高延时采集组集。4.如权利要求3所述分组边缘采集方法，其特征在于，所述常规采集组集中包括高频采集组集、正常采集组集以及低频采集组集，所述将各所述数据点中周期固定的数据点划分到所述常规采集组集的步骤包括：获取所述高频采集组集、所述正常采集组集以及所述低频采集组集分别对应的周期范围；基于各所述周期范围将所述常规采集组集中的各数据点进行分组，得到所述高频采集组集、所述正常采集组集以及所述低频采集组集，其中所述正常采集组集的周期小于所述低频采集组集的周期，且大于所述高频采集组集的周期。5.如权利要求1所述分组边缘采集方法，其特征在于，所述子集对应的配置系数包括子集权重系数和优先阈值，所述采集组集对应的配置系数包括组集权重系数，所述依据各所述子集分别对应的配置系数与对应的上次采集时间以及所述子集对应的采集组集的配置系数，确定所述采集...
【专利技术属性】
技术研发人员：程彪，王建，杨成元，臧泓润，
申请(专利权)人：山东有人物联网股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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