CN119416038A 智能锁信息监测方法及系统 （一脉通(深圳)智能科技有限公司）

道海滨社区N23区海天路15-3号卓越2通过分析算法提取和分析所述状态信息的关键使用门磁传感器和微动开关采集锁的开关状态ψ3所述实时监控异常开锁尝试的异常分数评估μ4数据预处理模块，连接所述数据采集模块，用于对状态信息进行所述特征提取和状态分析模块根据以下公式对状态信息进5[0003]本发明提供一种智能锁信息监测方法及系统以解决现有智能锁监测能力不足的j个状态6[0021]本发明提供的智能锁信息监测方法，通过多种传感器全面采集智能锁的状态信7能锁状态监测的全面性和准确性。采用机器学习和深度学习算法进行特征提取和状态分进一步优化了利用多种传感器采集智能锁状态信息8[0063]需要理解的是，门磁传感器和微动开关的结合使用可提高开关状态检测的可靠[0065]进一步地，环境温湿度的监测影响智能锁的长期稳定运行。本实施例选用[0066]本实施例采用双模定位方案，结合GPS和室内定位技术。室外定位采用ublox的9ψ[0077]本实施例采用连续小波变换(CWT)作为主要的变换算法，对状态信息的原始数据[0079]需要理解的是，数据归一化处理对于统一不同类型数据的尺度范围具有重要作处理模块被设计为一系列流水线式的处理单元，每个单元负责特定的预处理任务。采用捕捉不同维度间的关联性。为了处理可能存在的非线性关系，引入互信息(Mutual算公式中特征向量矩阵W的列向量是原始数据协方差矩阵的特征向量，按对应特征值大小成分。为了处理非线性数据，本实施例还引入了核主成分分析(KPCA)，采用径向基函数[0106]如图5所示，利用多变量分析方法分析并判断智能锁的工作状态和故障情况的步[0114]其中，αi为拉格朗日乘子，yi为类别标型(GMM)来表示各项参数的正常范围和变化趋势。GMM的组件数通过贝叶斯信息准则(BIC)[0116]进一步地，计算当前状态与正常状态模型之间的偏差。本实施例采用马氏距离(_δ||xi_x||2)。核参数δ和惩罚参数C通过网格搜索和交叉验证优化，搜索范围分别为[2择采用基尼指数，最小叶节点样本数设为5。为了提高模型的泛化能力，引入了自助聚合型采用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合结构，能够同时处理时序数据控关键性能指标(KPI)的变化趋势。其次，应用异常检测算法，如孤立森林(Isolation法动态更新，以适应环境变化。为了处理多维特征，引入了马氏距离(Mahalanobis于各分类器的输出构建基本概率分配(BPA)，通过Dempster组合规则融合多个传感器的证渐进式策略，从软锁定到硬锁定，最大限度降低误操作风险。告警系统利用消息队列(如[0157]为了解决智能锁长期运行中存在的性能退化、能耗增加以及用户体验下降等问[0165]具体地，本实施例首先通过分布式数据采集系统持续收集智能锁的长期运行数时之间。采集的数据经过本地预处理和压缩后，通过低功耗广域网(LPWAN)技术，如PrefixSpan)实现，能够发现频繁出现的行为序列。为了处理大规模数据，分析过程采用[0170]本实施例设计了一个全面的优化效果评估和用户反馈收集系统。评估过程采用[0173]为了解决智能家居设备间协作效率低、安全策略不统一以及用户体验割裂等问[0181]本实施例首先通过设计通用设备互联协议建立智能锁与其他智能家居设备的通信接口。该协议基于物联网标准协议MQTT(MessageQueuingTelemetryTransport)进行了一个基于事件驱动的场景联动引擎。引擎采用有向无环图(DAG)模型描述设备间的触发j个状态[0199]本实施例的数据采集模块100采用多传感器融合技术，集成了高精度MEMS加速度用冗余设计，关键传感器配备备用单元。数据采集过程中使用实时操作系统(RTOS)如[0200]进一步地，数据预处理模块200实现了一套复杂的信号处理流程。首先，采用[0202]可以理解的是，状态分析模块400基于状态信息计算公式构建了一个广义线性模