本技术涉及智能监控领域,提出一种自动巡检时序数据的方法及系统。该方法采用滑动时间窗技术,从经过预处理的时序数据集中,依据预设步长提取连续数据片段,实现数据的高效监测与分析。
背景技术
智能监控离不开检测设备,在实际应用中,这些设备所采集的数据并非总是准确可靠的,可能会因设备故障、外界干扰或其他特殊原因出现异常数据。这些异常数据通常表现为数据缺失、数据重复、数据异常偏差,或长时间不发生变化等情况。异常数据的存在不仅会影响监控系统的准确性,还可能导致错误的分析结果,从而对决策过程造成负面影响。因此,及时准确地检测和处理异常数据对于保障监测系统的有效性和可靠性至关重要。
当前,大多数监测系统依赖于简单的阈值判断或人工干预来识别异常数据,这种方式既耗时又容易出错,难以满足大规模实时数据处理的需求。尤其是在智慧工地等复杂环境中,各类监测数据种类繁多、数据量巨大,传统的异常检测方法往往难以应对。此外,如何将检测到的异常数据进行有效的分类、存储,并生成可视化的分析报告,也是目前监测系统面临的一大挑战。
实现思路