[发明专利]计量检定流水线的启停控制方法、系统、终端和存储介质

权利要求书

1.一种计量检定流水线的启停控制方法，其特征在于，包括：

获取激光传感器的历史数据，并将激光传感器的历史数据分成N组数据，并将所述N组数据分别输入到预设的决策树模型，获得N个训练后的决策树模型，其中，N≥1；

将所述N个训练后的决策树模型采用随机森林算法，构建成第二决策树模型；

获取激光传感器的实时数据，将所述实时数据输入第二决策树模型，并根据第二决策数模型的输出结果，判断检测区域是否存在人员，若是，则停止启动检定流水线，若否，则启动计量检定流水线。

2.根据权利要求1所述的计量检定流水线的启停控制方法，其特征在于，所述激光传感器的历史数据和实时数据，包括：激光传感器在预设的时间内，检测到人员的次数和时长。

3.根据权利要求1所述的计量检定流水线的启停控制方法，其特征在于，所述预设的决策树模型，具体为：

根据基尼指数最小化准则，递归进行特征选择生成二叉决策树模型，公式如下：

Gini＝2p(1-p)

其中，P为概率，Gini为基尼系数。

4.根据权利要求3所述的计量检定流水线的启停控制方法，其特征在于，所述基尼系数，具体公式如下：

其中，D为待分类数据集，A为分类特征，D1和D2为分类结果，Gini为基尼系数。

5.根据权利要求1所述的权利要求1所述的计量检定流水线的启停控制方法，其特征在于，所述获取激光传感器的历史数据，并将激光传感器的历史数据分成N组数据，并将所述N组数据分别输入到预设的决策树模型，获得N个训练后的决策树模型，其中，N≥1，具体为：

根据所述历史数据，计算现有特征对所述历史数据的基尼指数，对每一个特征A，对其可能取的每一个值a，根据A＞a的结果为“是”或“否”，将所述历史数据分为D1和D2两个部分；

在所有可能的特征A以及所有可能的切分点a中，选择基尼指数最小的为特征和对应的切分点为最优特征，以该特征为结点，分为两个子结点，将训练数据按照特征分到两个子结点中取；

对两个子结点依次进行递归进行，直到将训练数据区分开。

6.根据权利要求1所述的计量检定流水线的启停控制方法，所述随机森林算法，具体采用如下公式：

其中，x为待分类点，F(x)为随机森林分类结果，f_i(x)为各个决策树的输出结果。

7.一种计量检定流水线的启停控制系统，其特征在于，包括：训练模块、构建模块和判断模块，其中，

所述训练模块，用于获取激光传感器的历史数据，并将激光传感器的历史数据分成N组数据，并将所述N组数据分别输入到预设的决策树模型，获得N个训练后的决策树模型，其中，N≥1；

所述构建模块，用于将所述N个训练后的决策树模型采用随机森林算法，构建成第二决策树模型；

所述判断模块，用于获取激光传感器的实时数据，将所述数据输入训练后的决策树模型，并根据第二决策数模型的输出结果，判断检测区域是否存在人员，若是，则停止启动检定流水线，若否，则启动计量检定流水线。

8.根据权利要求7所述的计量检定流水线的启停控制方法，其特征在于，所述激光传感器的历史数据和实时数据，包括：激光传感器在预设的时间内，检测到人员的次数和时长。

9.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6任一项所述的计量检定流水线的启停控制方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的计量检定流水线的启停控制方法。