基于数字化智慧平台的预警方法、装置、设备以及介质与流程

本发明涉及数据分析的，尤其是涉及一种基于数字化智慧平台的预警方法、装置、设备以及介质。

背景技术：

1、数字化智慧平台是专门服务于体育场地、剧场剧院和会展中心等运营方的一种全面而高效的运营管理工具，为体育场地、剧场剧院和会展中心等运营方对所运营的场地场馆进行更优、更便捷及更智能化的经营管理，旨在帮助企业实现资源整合、流程优化以及提升运营效率。数字智慧平台以信息技术为手段，智慧应用为支撑，能够实现内外资源的全面整合，做到基础设施网络化、建设管理精细化、服务功能专业化和产业发展智能化，依托平台能力归集各类业务数据。

2、相关技术中，数字化智慧平台具有安全监测功能，即通过实时将相关的监测值与预设的阈值进行对比，例如，场馆环境温度的监测值，从而实现自动报警功能。但上述方式中，当相关的监测值达到预设的阈值时，可能已经对场馆造成一定的影响，因此，需要数字化智慧平台具有一定的预警功能，以进一步保障场馆的安全运营。

技术实现思路

1、为了通过数字化智慧平台进行安全预警，提高数字化智慧平台的实用性和功能性，本技术提供一种基于数字化智慧平台的预警方法、装置、设备以及介质。

2、第一方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

3、一种基于数字化智慧平台的预警方法，所述基于数字化智慧平台的预警方法包括：

4、获取监测数据，基于预设的预警类型筛选所述监测数据，获得预警监测数据，所述预警监测数据包括实时预警监测数据和延迟预警监测数据；

5、对所述预警监测数据进行协同化处理，获得协同监测数据；

6、将所述协同监测数据输入预警模型，获得预警分析结果；

7、对所述预警分析结果进行一致性检验，根据检验结果进行预警提示。

8、通过采用上述技术方案，在数字化智慧平台的使用运行过程中，通过数字化智慧平台与其他系统的数据接口，获取监测数据，例如，监控系统的视频监控数据和环境监测系统的环境监测传感器数据等，数字化智慧平台获取的监测数据的数据量较为庞大，而在获取的监测数据中，并不是所有监测数据都用于进行安全预警，因此，基于预设的预警类型筛选监测数据，筛选得到与场馆安全相关的预警监测数据，以此避免对数字化智慧平台的所有监测数据都进行分析，极大降低了数据分析量，进而提高数字化智慧平台安全预警的提前性和效率，加强预警效果；对预警监测数据进行的协同化处理是指将若干预警监测数据结合以进行协同预警分析，例如，将温度监测数据、湿度监测数据和烟雾监测数据结合进行协同预警分析，以此提高火灾预警的准确性；通过预警模型，获得预警分析结果后，还要对预警分析结果进行一致性检验，即检验预警分析结果的数据出口是否与数字化智慧平台上的数据接口相同，降低出现预警错误的概率，基于此，实现了通过数字化智慧平台进行安全预警，提高数字化智慧平台的实用性和功能性的效果。

9、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述预警类型通过以下方式获取：

10、获取场馆功能类型信息，根据所述场馆功能类型信息，获取对应的预设风险类型；

11、获取历史监测数据，根据所述历史监测数据判断所述预设风险类型是否适应，根据判断结果，获得预警类型。

12、通过采用上述技术方案，数字化智慧平台可以应用在不同的场馆中，例如，体育场馆、剧场剧院和会展中心等，不同的场馆具有不同的应用功能，对应的不同场馆会产生的安全风险也是不同的，因此，对数字化智慧平台所能应用的场馆进行分析，判断不同的场馆会产生的安全风险类型，进而得到数字化智慧平台的每种场馆对应的预设风险类型，并且，每种预设风险类型均对应有监测数据类型，即要实现对预设风险类型的监测所需要的监测数据类型，因此，通过历史监测数据判断当前场馆所能监测数据是否与监测数据类型对应，并进一步对历史监测数据进行分析，判断监测数据类型是否正确，以此，提高预警类型的准确性，进而提高获取的预警监测数据的准确性。

13、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述历史监测数据判断所述预设风险类型是否适应，根据判断结果，获得预警类型，具体包括：

14、分析对应所述预设风险类型的所述历史监测数据，获得时效性分析结果；

15、分析对应所述时效性分析结果的所述历史监测数据，获得实时预警类型和延迟预警类型。

16、通过采用上述技术方案，数字化智慧平台的监测数据中，包括数据量较大的数据，例如，视频监控数据，以及受网络等因素影响导致数据延迟性较高的数据，例如，设备的能耗数据需要对设备进行能耗检测后才能获取，以及电子巡查系统中工作人员的位置信息需要实时的网络连接，若延迟可能性较高的数据实际发生了延迟现象，而预警分析仍对已经延迟的数据进行分析，则会导致预警错误和预警时效性降低的情况，因此，分析对应预设风险类型的历史监测数据，判断数据体量较大和延迟可能性较高的数据，对应该类数据体量较大和延迟可能性较高的数据，进行延迟预警分析，以此实现网络资源和预警分析资源的合理分配，提高预警分析的时效性，进而提高预警的正确性。

17、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述对所述预警监测数据进行协同化处理，获得协同监测数据，具体包括：

18、获取对应所述预警监测数据的采样频率，根据所述采样频率，对所述预警监测数据进行协同化处理，获得协同化监测数据和非协同化监测数据；

19、所述协同监测数据包括协同化监测数据和非协同化监测数据。

20、通过采用上述技术方案，为了确保预警的实时性，获取对应预警监测数据的采样频率，即数字化智慧平台获取相应的系统的监测数据的频率，通过对不同预警监测数据的采样频率进行分析，判断在当前的采样频率获取预警监测数据时，是否能够满足预警实时性要求，以此对于不满足预警实时性要求的预警监测数据进行协同化处理，即将多个同类型的预警监测数据合并关联，以此对合并关联后的预警监测数据进行协同预警分析，确保预警的实时性，进一步提高预警的准确性。

21、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述预警模型中设置有协同化阈值，所述将所述协同监测数据输入预警模型，获得预警分析结果，具体包括：

22、将所述协同监测数据输入预警模型，对所述非协同化监测数据进行预警分析，并基于所述协同化阈值对所述协同化监测数据进行预警分析，获得协同化预警分析结果和非协同化预警分析结果，所述预警分析结果包括协同化预警分析结果和非协同化预警分析结果。

23、通过采用上述技术方案，预警模型中设置有协同化阈值，该协同化阈值针对于协同化监测数据，该协同化监测数据用于在协同化监测数据的预警分析过程中，提前判断触发预警的阈值，例如，协同化监测数据为视频监控数据，该视频监控数据是用于监测场馆中的烟雾浓度的视频监控装置生成的数据，该视频监控数据经过处理后获得多个视频帧图像，对该视频监控数据的分析结果为每个视频帧图像中的烟雾浓度判断，对应该视频监控数据的正常的判断触发预警的阈值为每个视频帧图像中的烟雾浓度均为第一烟雾浓度数值，协同化阈值则为部分视频帧图像中的烟雾浓度均为第二烟雾浓度数值，该第二烟雾浓度数值高于第一烟雾浓度数值，基于此，通过协同化阈值的设定，提高对协同化监测数据的分析时效性。

24、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述对所述预警分析结果进行一致性检验，根据检验结果进行预警提示，具体包括：

25、获取数据关联校验信息，基于所述数据关联校验信息对所述预警分析结果进行一致性检验，获得检验结果；

26、根据所述检验结果进行预警提示。

27、通过采用上述技术方案，数据关联校验信息是指每个预警分析结果与对应的数据接口的关联信息，当判断达到预警标准需要触发预警功能时，需要根据每个预警分析结果对应的数据关联校验信息，判断预警分析结果对应的数据接口是否正确，避免将触发预警的数据类型标记在不需要触发预警的数据类型上，导致发生不良后果，以此提高数字化智慧平台的实用性和准确性。

28、第二方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

29、一种基于数字化智慧平台的预警装置，所述基于数字化智慧平台的预警装置包括：

30、数据筛选模块，用于获取监测数据，基于预设的预警类型筛选所述监测数据，获得预警监测数据，所述预警监测数据包括实时预警监测数据和延迟预警监测数据；

31、协同处理模块，用于对所述预警监测数据进行协同化处理，获得协同监测数据；

32、预警分析模块，用于将所述协同监测数据输入预警模型，获得预警分析结果；

33、检验提示模块，用于对所述预警分析结果进行一致性检验，根据检验结果进行预警提示。

34、可选的，所述基于数字化智慧平台的预警装置还包括：

35、风险类型获取模块，用于获取场馆功能类型信息，根据所述场馆功能类型信息，获取对应的预设风险类型；

36、预警类型获取模块，用于获取历史监测数据，根据所述历史监测数据判断所述预设风险类型是否适应，根据判断结果，获得预警类型。

37、第三方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

38、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于数字化智慧平台的预警方法的步骤。

39、第四方面，本技术的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

40、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于数字化智慧平台的预警方法的步骤。

41、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

42、1、在数字化智慧平台的使用运行过程中，通过数字化智慧平台与其他系统的数据接口，获取监测数据，例如，监控系统的视频监控数据和环境监测系统的环境监测传感器数据等，数字化智慧平台获取的监测数据的数据量较为庞大，而在获取的监测数据中，并不是所有监测数据都用于进行安全预警，因此，基于预设的预警类型筛选监测数据，筛选得到与场馆安全相关的预警监测数据，以此避免对数字化智慧平台的所有监测数据都进行分析，极大降低了数据分析量，进而提高数字化智慧平台安全预警的提前性和效率，加强预警效果；对预警监测数据进行的协同化处理是指将若干预警监测数据结合以进行协同预警分析，例如，将温度监测数据、湿度监测数据和烟雾监测数据结合进行协同预警分析，以此提高火灾预警的准确性；通过预警模型，获得预警分析结果后，还要对预警分析结果进行一致性检验，即检验预警分析结果的数据出口是否与数字化智慧平台上的数据接口相同，降低出现预警错误的概率，基于此，实现了通过数字化智慧平台进行安全预警，提高数字化智慧平台的实用性和功能性的效果；

43、2、数字化智慧平台的监测数据中，包括数据量较大的数据，例如，视频监控数据，以及受网络等因素影响导致数据延迟性较高的数据，例如，设备的能耗数据需要对设备进行能耗检测后才能获取，以及电子巡查系统中工作人员的位置信息需要实时的网络连接，若延迟可能性较高的数据实际发生了延迟现象，而预警分析仍对已经延迟的数据进行分析，则会导致预警错误和预警时效性降低的情况，因此，分析对应预设风险类型的历史监测数据，判断数据体量较大和延迟可能性较高的数据，对应该类数据体量较大和延迟可能性较高的数据，进行延迟预警分析，以此实现网络资源和预警分析资源的合理分配，提高预警分析的时效性，进而提高预警的正确性；

44、3、为了确保预警的实时性，获取对应预警监测数据的采样频率，即数字化智慧平台获取相应的系统的监测数据的频率，通过对不同预警监测数据的采样频率进行分析，判断在当前的采样频率获取预警监测数据时，是否能够满足预警实时性要求，以此对于不满足预警实时性要求的预警监测数据进行协同化处理，即将多个同类型的预警监测数据合并关联，以此对合并关联后的预警监测数据进行协同预警分析，确保预警的实时性，进一步提高预警的准确性。