一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备技术

本发明专利技术涉及一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备，其主要解决了大量接入不同种类设备统一管理时出现的设备状态监测和预警难题。该方法通过智能化分析前端设备的不同状态，能够有效地判断设备是否为假离线、出现潜在故障或者设定时间内无传输数据，进而提前预判设备问题并发出预警信号。本发明专利技术采用了深度学习技术，能够快速准确地识别和分类设备状态，具有高效性和可靠性。同时，本发明专利技术还提供了一种智能化的设备状态感知，方便用户对设备状态进行监测和管理，具有良好的用户体验。因此，该设备可广泛应用于智慧社区领域，为设备状态监测和维护提供了有效的技术支持，提高了设备运行效率和稳定性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备


[0001]本专利技术属于智慧社区领域，具体为一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备。

技术介绍

[0002]随着物联网技术的快速发展和智慧社区建设的推进，大量不同种类的设备被接入到社区中，如智慧安防小区、智能家居、公共安防设施、环境监测设备等。然而，这些设备的管理和维护却面临着许多挑战。
[0003]传统的设备监测方法主要是基于人工巡检，无法满足快速高效的设备管理需求。而传感器网络和互联网的快速发展为设备状态监测提供了新的技术手段，然而传感器采集的数据量庞大、类型复杂，对于如何准确高效地分析和处理这些数据，提取有效的信息，仍是一个重大难题。

技术实现思路

[0004]针对以上问题，本专利技术提出了一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备。该方法采用深度学习技术，通过对传感器数据和网络数据进行智能化分析，实现对前端设备状态的快速准确识别，能够有效地判断设备是否为假离线、出现潜在故障或者几天内无传输数据，提前预判设备问题并发出预警信号。该方法的优点在于高效准确地判断设备状态，提高了设备运行效率和稳定性，同时还降低了设备维护成本，提高了设备管理的智能化水平。本专利技术所提供的设备可广泛应用于智慧社区领域，为设备状态监测和维护提供了有效的技术支持，具有广泛的市场应用前景和经济效益。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备，包括：
[0006]使用深度学习算法对大量接入不同种类设备进行实时监测和分析，预测出设备的各种异常情况，包括但不限于假离线、潜在故障、无传输数据等，通过智能化分析前端设备的状态，从而提前预判设备故障并采取相应措施，确保设备的正常运行。
[0007]通过深度学习算法对社区内各种设备的不同状态进行智能化分析和处理，实现对设备的实时监测和管理。该系统能够有效地监测设备运行状态，并在设备出现异常情况时提供预警信号，从而及时采取措施进行维护和保养，提高设备的稳定性和可靠性。
[0008]利用深度学习算法对前端设备的状态进行实时监测和分析，生成预测模型，并结合历史数据和设备类型特征等因素，预测出设备故障的可能性及故障类型，并给出相应的预警和维修建议，从而实现设备故障预警和管理的自动化。
[0009]通过深度学习算法对社区内大量设备的实时状态进行监测和分析，预测出设备的异常情况，包括但不限于假离线、潜在故障和无传输数据等，根据预测结果生成预警信号，并自动触发相应的维修流程，实现对社区设备的自动化管理。
[0010]利用深度学习算法对设备的状态数据进行分析和挖掘，生成设备的故障特征，并结合历史故障数据和设备类型特征等因素，实现对设备故障类型的自动诊断和维修建议，提高设备故障处理效率和精度。
[0011]通过深度学习算法对设备的运行状态进行实时监测和分析，利用多元回归和时间序列分析等方法预测出设备可能出现的故障，并根据预测结果生成实时预警信号，以便及时采取措施进行设备维修或替换，从而保障社区设备的正常运行。
[0012]通过深度学习算法对设备的历史数据进行分析和挖掘，生成设备的故障特征，并结合模糊逻辑、神经网络等技术实现对设备故障的自动诊断和维修建议，以提高社区设备故障处理的效率和精度。
[0013]通过智能化的数据分析和可视化技术，对社区内各种设备进行实时监控和管理，实现设备状态的实时感知和预警，提供故障诊断和维修建议，从而保障社区设备的可靠运行。
[0014]通过深度学习算法对设备的生产和运行数据进行分析和挖掘，发现设备质量问题并采取相应措施，以确保社区设备的质量和性能符合要求，提高社区设备的稳定性和可靠性。
[0015]通过深度学习算法对大量设备的数据进行实时监测和分析，将数据可视化呈现，并提供多种功能，如设备状态实时监控、故障预警和诊断、设备质量分析和预测等，以方便社区运维人员进行设备管理和维护，提高社区设备运行效率和管理水平。
[0016]综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
[0017]本本专利技术提出的基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备，可以提高设备管理的智能化水平：传统的设备管理主要依靠人工巡检，难以满足快速高效的设备管理需求。本专利技术采用智能化分析方法，提高了设备管理的智能化水平，可以实现对前端设备状态的快速准确识别，能够有效地判断设备是否存在潜在故障，提高了设备运行效率和稳定性。降低设备维护成本：本专利技术通过提前预判设备问题并发出预警信号，可以及时采取有效的维修措施，避免了设备出现大规模故障带来的维修成本和时间上的浪费，降低了设备维护成本。提高设备管理的效率：本专利技术能够实现对大量不同种类设备的统一管理，可以高效地管理多个设备，降低了设备管理的人力成本。具有广泛的应用前景：本专利技术所提供的设备可广泛应用于智慧社区领域，为设备状态监测和维护提供了有效的技术支持，具有广泛的市场应用前景和经济效益。
附图说明
[0018]图1为本专利技术的状态感知流程图；
[0019]图2为本专利技术的社区数据传输流程图；
[0020]图3为本专利技术的深度学习训练流程图；
[0021]图4为本专利技术的设备主体图。
具体实施方式
[0022]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不
用于限定本专利技术。
[0023]实施例一
[0024]本实施方案中：使用深度学习算法对大量接入不同种类设备进行实时监测和分析，预测出设备的各种异常情况，包括但不限于假离线、潜在故障、无传输数据等，通过智能化分析前端设备的状态，从而提前预判设备故障并采取相应措施，确保设备的正常运行。
[0025]本实施例中，通过深度学习算法对社区内各种设备的不同状态进行智能化分析和处理，实现对设备的实时监测和管理。该系统能够有效地监测设备运行状态，并在设备出现异常情况时提供预警信号，从而及时采取措施进行维护和保养，提高设备的稳定性和可靠性。
[0026]更优的，利用深度学习算法对前端设备的状态进行实时监测和分析，生成预测模型，并结合历史数据和设备类型特征等因素，预测出设备故障的可能性及故障类型，并给出相应的预警和维修建议，从而实现设备故障预警和管理的自动化。
[0027]更优的，通过深度学习算法对社区内大量设备的实时状态进行监测和分析，预测出设备的异常情况，包括但不限于假离线、潜在故障和无传输数据等，根据预测结果生成预警信号，并自动触发相应的维修流程，实现对社区设备的自动化管理。
[0028]本实施例中，利用深度学习算法对设备的状态数据进行分析和挖掘，生成设备的故障特征，并结合历史故障数据和设备类型特征等因素，实现对设备故障类型的自动诊断和维修建议，提高设备故障处理效率和精度。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备，其特征在于，使用深度学习算法对大量接入不同种类设备进行实时监测和分析，预测出设备的各种异常情况，包括但不限于假离线、潜在故障、无传输数据等，通过智能化分析前端设备的状态，从而提前预判设备故障并采取相应措施，确保设备的正常运行。2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备，其特征在于：通过深度学习算法对社区内各种设备的不同状态进行智能化分析和处理，实现对设备的实时监测和管理。该系统能够有效地监测设备运行状态，并在设备出现异常情况时提供预警信号，从而及时采取措施进行维护和保养，提高设备的稳定性和可靠性。3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备，其特征在于：利用深度学习算法对前端设备的状态进行实时监测和分析，生成预测模型，并结合历史数据和设备类型特征等因素，预测出设备故障的可能性及故障类型，并给出相应的预警和维修建议，从而实现设备故障预警和管理的自动化。4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备，其特征在于：通过深度学习算法对社区内大量设备的实时状态进行监测和分析，预测出设备的异常情况，包括但不限于假离线、潜在故障和无传输数据等，根据预测结果生成预警信号，并自动触发相应的维修流程，实现对社区设备的自动化管理。5.如权利要求4所述的一种基于深度学习的智慧社区感知与传输设备状态检测预警方法及设备，其特征在于：利用深度学习算法对设备的状态数据进行分析和挖掘，生成设备的故障特征，并结合历史故障数据和设备类型特征等因素，实现对设备故障类型的自动诊断和维...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨勇，敖勇，张倩，杜书，夏平，
申请(专利权)人：成都合盛智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：