[发明专利]一种监控系统报警信息过滤方法和系统

说明书

本发明公开了一种监控系统报警信息过滤方法和系统，获取历史报警信息和与事件结果相关的报警信息；根据报警信息属性相对于工作岗位的关联度进行首次标记；根据产生事件结果的原因，对报警信息进行辅助标记；根据辅助标记，筛除与事件结果无直接关系的报警信息得到有效报警信息；若有效报警信息的首次标记没有特别关注或一般关注，则重新进行首次标记；提取经过首次标记和辅助标记过的报警信息样本集,送入学习模型进行训练，生成分类模型；使用已知样本集对分类模型进入测试，若测试结果符合预期，则使用分类模型对未知报警信息进行处理并显示。本发明解决了如何在大量报警信息中智能过滤关键报警信息的问题。

技术领域

本发明涉及信息处理领域，具体涉及一种监控系统报警信息过滤方法和系统。

背景技术

现有的综合监控系统中常常会看到满屏的报警信息，造成报警泛滥，操作人员往往无法第一时间识别出哪个报警是最关键的报警，哪些报警是附属产生的报警，从而导致关键报警信息处理滞后。

综合监控系统中的报警信息类别可以分为：设备上报的本体故障报警、传感器检测报警（如烟感、温感、水泵的水位等）、设备上报数值超限或动作状态报警（如防淹门的动作状态、服务器的CPU占用率等）和网络中断报警。

从海量报警中找出有价值的报警进行显示，现有技术有两种解决思路：

1.通过设备建模，根据设备实时状态来判断报警是否有价值。但由于设备种类很多，且同一用途、不同品牌、不同型号的设备模型不一定可以通用，更为棘手的是综合监控系统中缺少设备的维保信息，难以建模。

2.通过对应的报警是否生成维修工单来判断报警是否有价值。但由于维修工单中的设备编号与综合监控系统中的设备编号不一致，系统难以自动判断；加之维修工单产生的时间一般都会大幅滞后于现场设备的报警，且同样缺少设备的维保信息，无法落地实现。

以上两种思路还有一个共同的问题，就是只针对了设备本体故障报警，而没有考虑另几类报警信息。

发明内容

通过报警本身的分类和预测方法来解决报警的过滤问题。

本发明所要解决的技术问题是监控系统中报警信息泛滥带来的不能准确有效的识别关键报警信息，目的在于提供一种监控系统报警信息过滤方法和系统，解决了如何在大量报警信息中智能过滤关键报警信息的问题。

本发明通过下述技术方案实现：

一方面，本发明一种监控系统报警信息过滤方法，包括以下步骤：S1：获取给定时间区间内的所有历史报警信息；S2：根据每条报警信息属性相对于工作岗位的关联度进行首次标记，所述首次标记根据关联度由小到大分为三个等级，分别为：无需关注、一般关注和特别关注；S3：获取与事件结果相关的报警信息，并将与事件结果相关的报警信息定义为事件相关报警信息，根据产生事件结果的原因，对所述事件相关报警信息进行辅助标记；S4：根据所述事件相关报警信息的辅助标记，筛除与所述事件结果无直接关系的报警信息，得到有效报警信息；S5：判断所述有效报警信息的首次标记，若所述有效报警信息的首次标记没有特别关注或一般关注，则根据每条有效报警信息属性相对于工作岗位的关联度重新进行首次标记，使得所述有效报警信息的首次标记至少有一个为特别关注或一般关注；S6：提取经过步骤S5首次标记和辅助标记过的报警信息样本集,将所述样本集送入学习模型进行训练，生成分类模型；S7：将通过人工进行首次标记和辅助标记的已知报警信息样本，送入所述分类模型进行测试，若测试结果准确率符合预期准确率，则使用所述分类模型对未知报警信息进行标记，并根据首次标记等级和辅助标记来显示报警信息。