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申请/专利权人：河南中联高科智能科技有限公司

摘要：本发明提供的一种智慧楼宇的监控数据处理方法及系统，涉及数据处理技术领域。在本发明中，在至少一个历史楼宇监控图像数据中，确定出分析可靠度评估参数与目标分析可靠度规则符合的第一历史楼宇监控图像数据，以及，提取到第一历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息；将第一历史楼宇监控图像数据作为典型数据，以及，将对应的楼宇异常真实信息作为典型数据的典型数据标识，对监控数据分析网络进行网络优化处理，以形成优化后的监控数据分析网络；利用优化后的监控数据分析网络，对当前楼宇监控图像数据进行楼宇异常分析操作，以输出楼宇异常分析信息。基于上述方法，可以提高楼宇异常分析的可靠度。

主权项：1.一种智慧楼宇的监控数据处理方法，其特征在于，包括：利用监控数据分析网络，将采集到的至少一个历史楼宇监控图像数据进行楼宇异常分析操作，以输出每一个所述历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常分析信息；对于每一个所述历史楼宇监控图像数据，依据所述楼宇异常分析信息，分析出所述历史楼宇监控图像数据对应的分析可靠度评估参数，所述分析可靠度评估参数用于反映利用所述监控数据分析网络将所述历史楼宇监控图像数据进行分析以输出正确楼宇异常信息的可靠性高低；在所述至少一个历史楼宇监控图像数据中，确定出对应的分析可靠度评估参数与目标分析可靠度规则符合的第一历史楼宇监控图像数据，以及，提取到所述第一历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息；将所述第一历史楼宇监控图像数据作为典型数据，以及，将所述第一历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息作为所述典型数据的典型数据标识，对所述监控数据分析网络进行网络优化处理，以形成优化后的监控数据分析网络；利用所述优化后的监控数据分析网络，对采集到的当前楼宇监控图像数据进行楼宇异常分析操作，以输出所述当前楼宇监控图像数据对应的楼宇异常分析信息；其中，所述监控数据分析网络用于在至少两个异常种类中进行分析评估；所述楼宇异常分析信息包括所述历史楼宇监控图像数据与每一个所述异常种类的匹配可能性表征参数；所述对于每一个所述历史楼宇监控图像数据，依据所述楼宇异常分析信息，分析出所述历史楼宇监控图像数据对应的分析可靠度评估参数的步骤，包括：依据所述历史楼宇监控图像数据与每一个所述异常种类的匹配可能性表征参数，分析出所述历史楼宇监控图像数据对应的参数分布不稳定系数；对所述参数分布不稳定系数进行标记，以标记为所述历史楼宇监控图像数据对应的分析可靠度评估参数；其中，所述将所述第一历史楼宇监控图像数据作为典型数据，以及，将所述第一历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息作为所述典型数据的典型数据标识，对所述监控数据分析网络进行网络优化处理，以形成优化后的监控数据分析网络的步骤，包括：在所述第一历史楼宇监控图像数据中，筛选出目标历史楼宇监控图像数据，所述目标历史楼宇监控图像数据的楼宇异常分析信息与所述目标历史楼宇监控图像数据的楼宇异常真实信息不一致；将所述目标历史楼宇监控图像数据进行强化操作，以输出对应的强化楼宇监控图像数据，以及，对所述目标历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息进行标记处理，以标记为所述强化楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息；将所述第一历史楼宇监控图像数据和所述强化楼宇监控图像数据作为典型数据，以及，将所述第一历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息和所述强化楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息作为所述典型数据对应的典型数据标识，以对所述监控数据分析网络进行网络优化处理，以形成优化后的监控数据分析网络；其中，所述将所述第一历史楼宇监控图像数据作为典型数据，以及，将所述第一历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息作为所述典型数据的典型数据标识，对所述监控数据分析网络进行网络优化处理，以形成优化后的监控数据分析网络的步骤，包括：提取到监督性典型图像数据和非监督性典型图像数据，所述监督性典型图像数据具有对应的典型数据标识，所述非监督性典型图像数据不具有对应的典型数据标识；将所述第一历史楼宇监控图像数据作为典型数据，以及，将所述第一历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常真实信息作为对应所述典型数据的典型数据标识，再与所述监督性典型图像数据一并将所述监控数据分析网络进行网络优化处理，以形成所述监控数据分析网络对应的候选监控数据分析网络；利用所述非监督性典型图像数据，将所述候选监控数据分析网络进行预设批次的网络优化处理，以形成优化后的监控数据分析网络；其中，所述预设批次等于A，所述利用所述非监督性典型图像数据，将所述候选监控数据分析网络进行预设批次的网络优化处理，以形成优化后的监控数据分析网络的步骤，包括：对于A个网络优化处理中的第1个网络优化处理，利用所述候选监控数据分析网络，将所述非监督性典型图像数据进行楼宇异常分析操作，以输出对应的第一楼宇异常分析信息，以及，对所述第一楼宇异常分析信息进行标记处理，以标记为所述非监督性典型图像数据对应的第一典型数据标识；依据具有所述第一典型数据标识的所述非监督性典型图像数据，将所述候选监控数据分析网络进行网络优化处理，以形成所述A个网络优化处理中第1个网络优化处理对应的第一监控数据分析网络；对于所述A个网络优化处理中的第a个网络优化处理，利用第b个网络优化处理对应的第一监控数据分析网络，将所述非监督性典型图像数据进行楼宇异常分析操作，以输出对应的第二楼宇异常分析信息，以及，对所述第二楼宇异常分析信息进行标记处理，以标记为所述非监督性典型图像数据对应的第二典型数据标识；依据具有所述第二典型数据标识的所述非监督性典型图像数据，将所述第b个网络优化处理对应的第一监控数据分析网络进行网络优化处理，以形成所述A个网络优化处理中第b个网络优化处理对应的第一监控数据分析网络，以形成优化后的监控数据分析网络，a-b=1。

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