基于物联网的城市园林监测方法、装置和电子设备
申请人信息
- 申请人:深圳汉光电子技术有限公司
- 申请人地址:518000 广东省深圳市福田区梅林街道梅都社区中康路126号卓越梅林中心广场(南区)卓悦汇B1303
- 发明人: 深圳汉光电子技术有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于物联网的城市园林监测方法、装置和电子设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311686677.0 |
| 申请日 | 2023/12/11 |
| 公告号 | CN117390559A |
| 公开日 | 2024/1/12 |
| IPC主分类号 | G06F18/2431 |
| 权利人 | 深圳汉光电子技术有限公司 |
| 发明人 | 叶迁; 戴建宁; 朱晓 |
| 地址 | 广东省深圳市福田区梅林街道梅都社区中康路126号卓越梅林中心广场(南区)卓悦汇B1303 |
摘要文本
深圳汉光电子技术有限公司取得“一种透气窗帘布”专利技术，本申请公开了一种基于物联网的城市园林监测方法、装置和电子设备，其通过以城市中的各个位置的园林的传感器的数值之间的关联关系来整体性地进行园林的异常状态的判断，可以避免阈值设置的变化性问题，同时提高异常判断的准确性。并且，本申请还通过基于特征图中的各位置的特征值的类Softmax函数值进行聚类，并基于聚类结果来训练卷积神经网络中的块结构，可以使得卷积神经网络中的块结构与原始数据中的基于类别的预定模式相适配，提高了特征挖掘的准确性和有效性。
专利主权项内容
1.一种基于物联网的城市园林监测方法，其特征在于，包括：训练阶段，包括：获取待监测城市园林的各个监测点的各个传感器的读数数值作为训练数据，各个所述传感器经物联网相互连接；将各个所述监测点的各个所述传感器的读数数值排列为训练传感向量，并将各个所述监测点的训练传感向量进行样本维度上的排列以获得训练传感矩阵；使用深度卷积神经网络从所述训练传感矩阵获得训练传感特征图；计算所述训练传感特征图中各个位置的特征值的类Softmax分类函数值，所述类Softmax分类函数为取各个位置的特征值为幂的自然指数函数值除以取所述传感特征图中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值的加权和的结果；基于所述训练传感特征图中各个位置的特征值对应的类Softmax分类函数值对所述传感特征图中各个位置的特征值进行聚类，以获得具有多个类别区域的训练分类特征图；将所述类别区域在所述分类特征图中的位置传导到所述深度卷积神经网络中各层的相应区域，以确定所述卷积神经网络中对应所述多个类别区域的多个块结构；将所述具有多个类别区域的训练分类特征图通过分类器以获得分类损失函数值；以及基于所述分类损失函数值对所述深度卷积神经网络进行基于块结构的训练；以及预测阶段，包括：获取所述待监测城市园林的所有监测点的各个传感器的读数数值并构造为传感矩阵；将所述传感矩阵通过经训练阶段训练而成的所述深度卷积神经网络以获得传感特征图；获取所述待监测城市园林的待监测点的各个传感器的读数数值并构造为传感向量；以所述传感向量作为查询向量从所述传感特征图获得与所述传感向量匹配的分类特征向量；以及将所述分类特征向量通过分类器以获得所述待监测城市园林的待监测点的监测结果。