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。
2.如权利要求1所述的智慧楼宇的监控数据处理方法,其特征在于,所述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的步骤,包括:确定出每一个所述历史楼宇监控图像数据的采集时间信息;
基于所述采集时间信息,对所述至少一个历史楼宇监控图像数据进行分阶段的加载操作,以加载到监控数据分析网络中;
利用所述监控数据分析网络,分别将每一个阶段的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,每一个阶段的历史楼宇监控图像数据包括预设数量个历史楼宇监控图像数据。
3.如权利要求1所述的智慧楼宇的监控数据处理方法,其特征在于,所述监控数据分析网络包括多个监控数据分析子网络;
所述利用所述监控数据分析网络,分别将每一个阶段的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的步骤,包括:对于每一个所述历史楼宇监控图像数据:
利用每一个所述监控数据分析子网络,将所述历史楼宇监控图像数据分别进行楼宇异常分析操作,以输出每一个所述监控数据分析子网络对应的待处理楼宇异常分析信息;
对于每一个所述监控数据分析子网络,确定出所述监控数据分析子网络对应的分析真实性评估参数,以及,对所述分析真实性评估参数进行标记,以标记为所述监控数据分析子网络对应的重要性表征参数,所述分析真实性评估参数用于反映所述监控数据分析子网络的待处理楼宇异常分析信息的真实性高低;
依据每一个所述监控数据分析子网络对应的重要性表征参数,将所述多个监控数据分析子网络对应的待处理楼宇异常分析信息进行融合,以输出所述历史楼宇监控图像数据对应的楼宇异常分析信息。
4.如权利要求1所述的智慧楼宇的监控数据处理方法,其特征在于,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。
5.如权利要求1所述的智慧楼宇的监控数据处理方法,其特征在于,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。
6.如权利要求1所述的智慧楼宇的监控数据处理方法,其特征在于,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。
7.如权利要求6所述的智慧楼宇的监控数据处理方法,其特征在于,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:对于所述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。
8.一种智慧楼宇的监控数据处理系统,其特征在于,包括:
第一楼宇异常分析模块,用于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;
分析可靠度评估模块,用于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;
历史图像数据筛选模块,用于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;
网络优化处理模块,用于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;
第二楼宇异常分析模块,用于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。
9.如权利要求8所述的智慧楼宇的监控数据处理系统,其特征在于,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,所述分析可靠度评估模块具体用于: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。
10.如权利要求8所述的智慧楼宇的监控数据处理系统,其特征在于,所述网络优化处理模块具体用于: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。