[发明专利]基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法

权利要求书

1.一种基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤S100建立分布式环境模拟环境数据模型；

步骤S200使用传感器在分布式环境中获取数据，并对数据进行分类预处理；

步骤S300将分类信息传递到相应的模拟模型中，依据模型进行实施检测，判断是否安全，若安全进行下一步判定，在不安全时进行预警；

步骤S400对模拟模型中安全数据收集再次挖掘关联规则，结合实际安全情况，将未报警但是却非安全情况数据汇总，依据汇总信息修正步骤S100中数据模型。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，步骤S100建立分布式环境模拟环境数据模型包括如下步骤：

步骤S101首先建立分布式环境数据库，所述环境数据库包括人工安全信息库，环境安全信息库，物流信息安全库；

步骤S102通过互联网或者线下方式导入预设设备信息、环境信息和人员信息；

步骤S103挖掘关联规则，绘制设备信息关联图、环境信息关联图和人员信息关联图。

步骤S104进一步剔除关联度较低数据，建立各自的数据模型，即安全评价模型。

3.根据权利要求2所述的基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，所述挖掘关联规则采用图挖掘的方式。

4.根据权利要求3所述的基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，所述步骤S200使用传感器在分布式环境中获取数据，并对数据进行分类预处理的中传感器包括：

智能监测手环，所述智能监测手环由工作人员随身携带，用于监测工作人员身体健康信息以及工作人员位置信息；

环境信息监测模块，所述环境信息监测模块包括温度信息模块、有毒有害气体监测模块、位置模块；

设备信息监测模块，所述设备信息监测模块用于监测当前物联网设备工况。

5.根据权利要求4所述的基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，所述步骤S200中数据进行分类预处理，即将同一组数据打包并赋予独立编号。

6.根据权利要求5所述的基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，所述步骤S300将分类信息传递到相应的模拟模型中，依据模型进行实施检测，判断是否安全，若安全进行下一步判定，在不安全时进行预警详细步骤如下：

S301将数据导入模拟模型中；

S302由模型判断是否安全，并输出安全信息编号并进行下一步判定。

7.根据权利要求6所述的基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，所述步骤S400对模拟模型中安全数据收集再次挖掘关联规则，结合实际安全情况，将未报警但是却非安全情况数据汇总，依据汇总信息修正步骤S100中数据模型的详细步骤如下：

步骤S401收集步骤S300中安全情况下未报警数据，建立修正信息模型；

步骤S402在修正信息模型信息参数到达阈值时经修正信息库汇总信息并入模拟模型中。

8.根据权利要求7所述的基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，所述步骤S401详细步骤如下：

收集汇总未报警编号信息，依据编号信息将数据分类；

依据编号信息提取该组信息所有数据，剔除步骤S100中关联数据，

将上述信息再次通过图挖掘的方式挖掘关联信息。

9.根据权利要求8所述的基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，所述步骤S100中分布式环境模拟环境数据模型包括人工安全信息模型。

10.根据权利要求9所述的基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，其特征在于，所述分布式环境模拟环境数据模型还包括环境安全信息模型，物流信息安全模型。