[发明专利]位置预测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及位置预测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取带有设备信息的数据包，以得到初始数据包；对初始数据包进行解析，以得到解析结果；根据解析结果判断初始数据包是否是控制信号；若初始数据包不是控制信号，则将解析结果输入至位置预测模型内进行位置预测，以得到预测结果；根据预测结果对符合要求的位置数据打包，以得到目标数据；反馈目标数据至终端，以使得终端进行设备特技处理；其中，位置预测模型是通过设备的若干个历史运行参数信息作为样本集训练深度学习模型所得的。本发明实现对无轨载人游乐设备的实时监控，且基于深度学习的位置预测与特技触发的结合将误差控制在极小且允许的误差范围内，提高游客体验感。

技术领域

本发明涉及设备位置测算方法，更具体地说是指位置预测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

PLC、传感器等数据采集技术在大型游乐设备的部署越来越广泛，每天都会产生海量的实时状态数据，以实现对大型游乐设备的运行状况的监控；但通过各种信息采集设备获取的海量数据并没有得到充分有效分析利用，一方面是对设备运行状态不能得到及时全面了解，例如故障报警频繁出现的位置；另一方面是没能挖掘对设备有价值的信息，从而解决工程技术难题，降低设备成本，例如，大型无轨载人游乐设备通过无线网读取设备位置信息，并基于传统的触发方式，做出相应动作，断网情况下总控容易失去对设备当前位置的掌控，极端情况下，会对游客安全造成不利的影响，另外基于红外线触发特技的误差较大，导致游客游玩体验较差。

因此，有必要设计一种新的方法，实现对无轨载人游乐设备的实时监控，且提高游客的体验感。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供位置预测方法、装置、计算机设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：位置预测方法，包括：

获取带有设备信息的数据包，以得到初始数据包；

对所述初始数据包进行解析，以得到解析结果；

根据所述解析结果判断所述初始数据包是否是控制信号；

若所述初始数据包不是控制信号，则将所述解析结果输入至位置预测模型内进行位置预测，以得到预测结果；

根据所述预测结果对符合要求的位置数据打包，以得到目标数据；

反馈所述目标数据至终端，以使得终端进行设备特技处理；

其中，所述位置预测模型是通过设备的若干个历史运行参数信息作为样本集训练深度学习模型所得的。

其进一步技术方案为：所述位置预测模型是通过设备的若干个历史运行参数信息作为样本集训练深度学习模型所得的，包括：

获取设备的历史运行参数，并进行筛选，以得到样本集；

对样本集进行划分训练集、验证集以及测试集；

构建深度学习模型；

将训练集输入至深度学习模型内进行训练，以得到初始模型；

采用验证集对初始模型进行验证；

当初始模型验证成功时，采用测试集对初始模型进行测试；

当初始模型测试成功，则所述初始模型为位置预测模型。

其进一步技术方案为：所述将训练集输入至深度学习模型内进行训练，以得到初始模型，包括：

将所述训练集输入至深度学习模型内；

计算所述深度学习模型的重置门和更新门；

计算候选隐藏状态；