本發(fā)明涉及種植技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種傳感器的檢測(cè)方法和一種傳感器的檢測(cè)裝置。

背景技術(shù)：

在相關(guān)技術(shù)中，在大棚中或在種植箱中，為了檢測(cè)傳感器是否正常工作，通常設(shè)置兩個(gè)相同類型的傳感器，將一個(gè)作為正常使用的傳感器，將另一個(gè)作為幅度傳感器，通過與幅度傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，檢測(cè)傳感器是否正常工作，具有以下缺陷：

(1)設(shè)置兩個(gè)相同類型的傳感器，造成了資源浪費(fèi)；

(2)如果幅度傳感器工作異常時(shí)，影響了檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明正是基于上述技術(shù)問題至少之一，提出了一種新的傳感器的檢測(cè)方案，通過預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)模型，以通過評(píng)測(cè)模型對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值，檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間，以在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，表明傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常，即傳感器處于工作異常狀態(tài)，通過生成工作異常提示信息，防止了由于根據(jù)異常的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)造成環(huán)境異常，從而導(dǎo)致對(duì)溫室大棚內(nèi)的植物造成損害，以及進(jìn)一步導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，提升了用戶的使用體驗(yàn)。

有鑒于此，本發(fā)明的第一方面提出了一種傳感器的檢測(cè)方法，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值；檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間；在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息。

在該技術(shù)方案中，通過預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)模型，以通過評(píng)測(cè)模型對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值，檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間，以在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，表明傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常，即傳感器處于工作異常狀態(tài)，通過生成工作異常提示信息，防止了由于根據(jù)異常的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)造成環(huán)境異常，從而導(dǎo)致對(duì)溫室大棚內(nèi)的植物造成損害，以及進(jìn)一步導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，提升了用戶的使用體驗(yàn)。

具體地，在溫室大棚內(nèi)設(shè)置有溫度、濕度等傳感器，以檢測(cè)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，并將傳感器連接至控制器，控制器根據(jù)傳感器采集到的數(shù)據(jù)，控制對(duì)應(yīng)的調(diào)節(jié)設(shè)備調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的溫度、濕度等，通過檢測(cè)傳感器是否正常工作，在檢測(cè)到傳感器異常時(shí)，能夠不采用傳感器采集到的數(shù)據(jù)，防止了根據(jù)異常數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)環(huán)境參數(shù)，以致由于錯(cuò)誤的環(huán)境參數(shù)導(dǎo)致大棚內(nèi)環(huán)境異常(比如溫度過高等)，造成對(duì)大棚內(nèi)種植的植物的損害。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，在根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值前，還包括：在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采集頻率，通過傳感器采集多個(gè)傳感數(shù)據(jù)；根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估計(jì)模型，以作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在該技術(shù)方案中，通過在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采集頻率，通過傳感器采集多個(gè)傳感數(shù)據(jù)，并進(jìn)行緩存，以作為樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估算模型，并作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，一方面，采用核密度估算模型，能夠?qū)鞲衅鞯膫鞲袛?shù)據(jù)進(jìn)行有效性估算，如果連續(xù)產(chǎn)生較低的估算值時(shí)，可拒絕使用該傳感數(shù)據(jù)并報(bào)警，另一方面，采用spark核密度算法，能夠分布式集群，并且允許用戶使用簡(jiǎn)單的算子將計(jì)算并行到不同的機(jī)器，對(duì)于處理大數(shù)據(jù)具有優(yōu)勢(shì)，與單機(jī)處理相比，速度更快，效率更高。

核密度評(píng)估(kernel density estimation)是根據(jù)已知的樣本估計(jì)未知的密度，觀察某一事物的已知分布，如果某一數(shù)據(jù)在觀察中出現(xiàn)了，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)的概率密度很大，和該數(shù)據(jù)相近的數(shù)據(jù)的概率密度也會(huì)比較大，而遠(yuǎn)離該數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)概率密度會(huì)比較小。

具體地，根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估計(jì)模型，包括：

RDD[Double]＝sc.parallelize(Seq(20.1,22.3,24.2,23.0,22.0,18.4,20.7,18.3,20.0,18.3,20.0,18.3,20.0,26.1,25.5,24.1,22.8,23.3,17.8,16.7,20.8,17.1,16.8,))；

Spark.rdd.RDD[Double]＝ParallelCollectionRDD[1]；

kd＝new KernelDensity().setSample(data).setBandwidth(4.0)。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，在根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值前，還包括：根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與R語言中的density函數(shù)，確定多個(gè)傳感數(shù)據(jù)的核密度估算值；根據(jù)核密度估算值與R語言中的lines函數(shù)，生成核密度估計(jì)曲線模型，以作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與R語言中的density函數(shù)，確定核密度估算值，并根據(jù)lines函數(shù)，生成核密度估計(jì)曲線模型，實(shí)現(xiàn)了采用R語言確定評(píng)測(cè)模型的功能

具體地，R是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境，使用函數(shù)density()得到樣本的核密度估計(jì)值，并使用lines()根據(jù)核密度估計(jì)值得到密度估計(jì)的曲線，另外，density()的調(diào)用格式可以為：density(x,bw＝"nrd0",kernel＝c("gaussian","epanechnikov","rectangular","triang ular","biweight","cosine","optcosine"),n＝512,from,to)。

另外，還可以根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)，將多個(gè)傳感數(shù)據(jù)覆蓋的數(shù)值區(qū)間劃分為多個(gè)等子區(qū)間；根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)和多個(gè)等子區(qū)間，生成傳感數(shù)據(jù)直方圖，以根據(jù)傳感數(shù)據(jù)直方圖確定預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值，具體包括以下步驟：根據(jù)核密度估計(jì)模型，確定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核密度值，以作為評(píng)測(cè)值。

在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)核密度估計(jì)模型，確定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核密度值，以通過將核密度值作為評(píng)測(cè)值，通過核密度估計(jì)模型來檢測(cè)傳感器的工作狀態(tài)，在實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感器工作狀態(tài)的評(píng)測(cè)的同時(shí)，不需要額外的硬件支持。

具體計(jì)算過程包括：

Densities＝kd.estimate(Array(23.7))；

Array[Double]＝Array(0.06945289)；

Densities＝kd.estimate(Array(10.8))；

Array[Double]＝Array(0.00948)。

以溫度傳感器為例，如果采集到正常的值，比如23.7℃，則采集到正常值的核密度估計(jì)值在[0.070-0.057]的范圍內(nèi)，如果采集到異常的值，比如10.8℃，則產(chǎn)生異常值時(shí)核密度估計(jì)值會(huì)非常的小，表明產(chǎn)生該傳感數(shù)據(jù)的概率非常低，比如感應(yīng)到1000℃的時(shí)候概率為0，即不可能存在的情況，40℃的時(shí)候?yàn)?0的-5次方也比較小，從而表明傳感器工作異常。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息，還包括：在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，控制關(guān)閉傳感器。

在該技術(shù)方案中，通過在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，控制關(guān)閉傳感器，以防止傳感器將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送至控制器，控制器控制對(duì)應(yīng)的環(huán)境調(diào)節(jié)設(shè)備調(diào)節(jié)大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，避免了由于誤調(diào)節(jié)造成對(duì)種植植物的損害，降低了經(jīng)濟(jì)損失。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，傳感器為溫度傳感器、濕度傳感器、土壤水分傳感器、照度傳感器以及二氧化碳濃度傳感器中的任意一種。

本發(fā)明的第二方面還提出了一種傳感器的檢測(cè)裝置，包括：評(píng)測(cè)單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值；檢測(cè)單元，用于檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間；提示單元，用于在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息。

在該技術(shù)方案中，通過預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)模型，以通過評(píng)測(cè)模型對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值，檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間，以在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，表明傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常，即傳感器處于工作異常狀態(tài)，通過生成工作異常提示信息，防止了由于根據(jù)異常的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)造成環(huán)境異常，從而導(dǎo)致對(duì)溫室大棚內(nèi)的植物造成損害，以及進(jìn)一步導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，提升了用戶的使用體驗(yàn)。

具體地，在溫室大棚內(nèi)設(shè)置有溫度、濕度等傳感器，以檢測(cè)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，并將傳感器連接至控制器，控制器根據(jù)傳感器采集到的數(shù)據(jù)，控制對(duì)應(yīng)的調(diào)節(jié)設(shè)備調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的溫度、濕度等，通過檢測(cè)傳感器是否正常工作，在檢測(cè)到傳感器異常時(shí)，能夠不采用傳感器采集到的數(shù)據(jù)，防止了根據(jù)異常數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)環(huán)境參數(shù)，以致由于錯(cuò)誤的環(huán)境參數(shù)導(dǎo)致大棚內(nèi)環(huán)境異常(比如溫度過高等)，造成對(duì)大棚內(nèi)種植的植物的損害。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：還包括：還包括：采集單元，用于在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采集頻率，通過傳感器采集多個(gè)傳感數(shù)據(jù)；建立單元，用于根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估計(jì)模型，以作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在該技術(shù)方案中，通過在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采集頻率，通過傳感器采集多個(gè)傳感數(shù)據(jù)，并進(jìn)行緩存，以作為樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估算模型，并作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，一方面，采用核密度估算模型，能夠?qū)鞲衅鞯膫鞲袛?shù)據(jù)進(jìn)行有效性估算，如果連續(xù)產(chǎn)生較低的估算值時(shí)，可拒絕使用該傳感數(shù)據(jù)并報(bào)警，另一方面，采用spark核密度算法，能夠分布式集群，并且允許用戶使用簡(jiǎn)單的算子將計(jì)算并行到不同的機(jī)器，對(duì)于處理大數(shù)據(jù)具有優(yōu)勢(shì)，與單機(jī)處理相比，速度更快，效率更高。

核密度評(píng)估(kernel density estimation)是根據(jù)已知的樣本估計(jì)未知的密度，觀察某一事物的已知分布，如果某一數(shù)據(jù)在觀察中出現(xiàn)了，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)的概率密度很大，和該數(shù)據(jù)相近的數(shù)據(jù)的概率密度也會(huì)比較大，而遠(yuǎn)離該數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)概率密度會(huì)比較小。

具體地，根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估計(jì)模型，包括：

RDD[Double]＝sc.parallelize(Seq(20.1,22.3,24.2,23.0,22.0,18.4,20.7,18.3,20.0,18.3,20.0,18.3,20.0,26.1,25.5,24.1,22.8,23.3,17.8,16.7,20.8,17.1,16.8,))；

Spark.rdd.RDD[Double]＝ParallelCollectionRDD[1]；

kd＝new KernelDensity().setSample(data).setBandwidth(4.0)。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：確定單元，用于根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與R語言中的density函數(shù)，確定多個(gè)傳感數(shù)據(jù)的核密度估算值；生成單元，用于根據(jù)核密度估算值與R語言中的lines函數(shù)，生成核密度估計(jì)曲線模型，以作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與R語言中的density函數(shù)，確定核密度估算值，并根據(jù)lines函數(shù)，生成核密度估計(jì)曲線模型，實(shí)現(xiàn)了采用R語言確定評(píng)測(cè)模型的功能

具體地，R是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境，使用函數(shù)density()得到樣本的核密度估計(jì)值，并使用lines()根據(jù)核密度估計(jì)值得到密度估計(jì)的曲線，另外，density()的調(diào)用格式可以為：density(x,bw＝"nrd0",kernel＝c("gaussian","epanechnikov","rectangular","triang ular","biweight","cosine","optcosine"),n＝512,from,to)。

另外，還可以根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)，將多個(gè)傳感數(shù)據(jù)覆蓋的數(shù)值區(qū)間劃分為多個(gè)等子區(qū)間；根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)和多個(gè)等子區(qū)間，生成傳感數(shù)據(jù)直方圖，以根據(jù)傳感數(shù)據(jù)直方圖確定預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，評(píng)測(cè)單元還包括：確定子單元，用于根據(jù)核密度估計(jì)模型，確定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核密度值，以作為評(píng)測(cè)值。

在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)核密度估計(jì)模型，確定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核密度值，以通過將核密度值作為評(píng)測(cè)值，通過核密度估計(jì)模型來檢測(cè)傳感器的工作狀態(tài)，在實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感器工作狀態(tài)的評(píng)測(cè)的同時(shí)，不需要額外的硬件支持。

具體計(jì)算過程包括：

Densities＝kd.estimate(Array(23.7))；

Array[Double]＝Array(0.06945289)；

Densities＝kd.estimate(Array(10.8))；

Array[Double]＝Array(0.00948)。

以溫度傳感器為例，如果采集到正常的值，比如23.7℃，則采集到正常值的核密度估計(jì)值在[0.070-0.057]的范圍內(nèi)，如果采集到異常的值，比如10.8℃，則產(chǎn)生異常值時(shí)核密度估計(jì)值會(huì)非常的小，表明產(chǎn)生該傳感數(shù)據(jù)的概率非常低，比如感應(yīng)到1000℃的時(shí)候概率為0，即不可能存在的情況，40℃的時(shí)候?yàn)?0的-5次方也比較小，從而表明傳感器工作異常。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：控制單元，用于在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，控制關(guān)閉傳感器。

在該技術(shù)方案中，通過在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，控制關(guān)閉傳感器，以防止傳感器將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送至控制器，控制器控制對(duì)應(yīng)的環(huán)境調(diào)節(jié)設(shè)備調(diào)節(jié)大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，避免了由于誤調(diào)節(jié)造成對(duì)種植植物的損害，降低了經(jīng)濟(jì)損失。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，傳感器為溫度傳感器、濕度傳感器、土壤水分傳感器、照度傳感器以及二氧化碳濃度傳感器中的任意一種。

通過以上技術(shù)方案，通過預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)模型，以通過評(píng)測(cè)模型對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值，檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間，以在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，表明傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常，即傳感器處于工作異常狀態(tài)，通過生成工作異常提示信息，防止了由于根據(jù)異常的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)造成環(huán)境異常，從而導(dǎo)致對(duì)溫室大棚內(nèi)的植物造成損害，以及進(jìn)一步導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，提升了用戶的使用體驗(yàn)。

附圖說明

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的傳感器的檢測(cè)方法的示意流程圖；

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的傳感器的檢測(cè)裝置的示意框圖。

具體實(shí)施方式

為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)描述。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請(qǐng)的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。

在下面的描述中闡述了很多具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是，本發(fā)明還可以采用第三方不同于在此描述的第三方方式來實(shí)施，因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍并不受下面公開的具體實(shí)施例的限制。

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的傳感器的檢測(cè)方法的示意流程圖。

如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的傳感器的檢測(cè)方法，包括：步驟102，根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值；步驟104，檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間；步驟106，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息。

在該技術(shù)方案中，通過預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)模型，以通過評(píng)測(cè)模型對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值，檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間，以在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，表明傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常，即傳感器處于工作異常狀態(tài)，通過生成工作異常提示信息，防止了由于根據(jù)異常的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)造成環(huán)境異常，從而導(dǎo)致對(duì)溫室大棚內(nèi)的植物造成損害，以及進(jìn)一步導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，提升了用戶的使用體驗(yàn)。

具體地，在溫室大棚內(nèi)設(shè)置有溫度、濕度等傳感器，以檢測(cè)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，并將傳感器連接至控制器，控制器根據(jù)傳感器采集到的數(shù)據(jù)，控制對(duì)應(yīng)的調(diào)節(jié)設(shè)備調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的溫度、濕度等，通過檢測(cè)傳感器是否正常工作，在檢測(cè)到傳感器異常時(shí)，能夠不采用傳感器采集到的數(shù)據(jù)，防止了根據(jù)異常數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)環(huán)境參數(shù)，以致由于錯(cuò)誤的環(huán)境參數(shù)導(dǎo)致大棚內(nèi)環(huán)境異常(比如溫度過高等)，造成對(duì)大棚內(nèi)種植的植物的損害。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，在根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值前，還包括：在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采集頻率，通過傳感器采集多個(gè)傳感數(shù)據(jù)；根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估計(jì)模型，以作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在該技術(shù)方案中，通過在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采集頻率，通過傳感器采集多個(gè)傳感數(shù)據(jù)，并進(jìn)行緩存，以作為樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估算模型，并作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，一方面，采用核密度估算模型，能夠?qū)鞲衅鞯膫鞲袛?shù)據(jù)進(jìn)行有效性估算，如果連續(xù)產(chǎn)生較低的估算值時(shí)，可拒絕使用該傳感數(shù)據(jù)并報(bào)警，另一方面，采用spark核密度算法，能夠分布式集群，并且允許用戶使用簡(jiǎn)單的算子將計(jì)算并行到不同的機(jī)器，對(duì)于處理大數(shù)據(jù)具有優(yōu)勢(shì)，與單機(jī)處理相比，速度更快，效率更高。

核密度評(píng)估(kernel density estimation)是根據(jù)已知的樣本估計(jì)未知的密度，觀察某一事物的已知分布，如果某一數(shù)據(jù)在觀察中出現(xiàn)了，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)的概率密度很大，和該數(shù)據(jù)相近的數(shù)據(jù)的概率密度也會(huì)比較大，而遠(yuǎn)離該數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)概率密度會(huì)比較小。

具體地，根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估計(jì)模型，包括：

RDD[Double]＝sc.parallelize(Seq(20.1,22.3,24.2,23.0,22.0,18.4,20.7,18.3,20.0,18.3,20.0,18.3,20.0,26.1,25.5,24.1,22.8,23.3,17.8,16.7,20.8,17.1,16.8,))；

Spark.rdd.RDD[Double]＝ParallelCollectionRDD[1]；

kd＝new KernelDensity().setSample(data).setBandwidth(4.0)。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，在根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值前，還包括：根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與R語言中的density函數(shù)，確定多個(gè)傳感數(shù)據(jù)的核密度估算值；根據(jù)核密度估算值與R語言中的lines函數(shù)，生成核密度估計(jì)曲線模型，以作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與R語言中的density函數(shù)，確定核密度估算值，并根據(jù)lines函數(shù)，生成核密度估計(jì)曲線模型，實(shí)現(xiàn)了采用R語言確定評(píng)測(cè)模型的功能

具體地，R是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境，使用函數(shù)density()得到樣本的核密度估計(jì)值，并使用lines()根據(jù)核密度估計(jì)值得到密度估計(jì)的曲線，另外，density()的調(diào)用格式可以為：density(x,bw＝"nrd0",kernel＝c("gaussian","epanechnikov","rectangular","triang ular","biweight","cosine","optcosine"),n＝512,from,to)。

另外，還可以根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)，將多個(gè)傳感數(shù)據(jù)覆蓋的數(shù)值區(qū)間劃分為多個(gè)等子區(qū)間；根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)和多個(gè)等子區(qū)間，生成傳感數(shù)據(jù)直方圖，以根據(jù)傳感數(shù)據(jù)直方圖確定預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值，具體包括以下步驟：根據(jù)核密度估計(jì)模型，確定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核密度值，以作為評(píng)測(cè)值。

在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)核密度估計(jì)模型，確定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核密度值，以通過將核密度值作為評(píng)測(cè)值，通過核密度估計(jì)模型來檢測(cè)傳感器的工作狀態(tài)，在實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感器工作狀態(tài)的評(píng)測(cè)的同時(shí)，不需要額外的硬件支持。

具體計(jì)算過程包括：

Densities＝kd.estimate(Array(23.7))；

Array[Double]＝Array(0.06945289)；

Densities＝kd.estimate(Array(10.8))；

Array[Double]＝Array(0.00948)。

以溫度傳感器為例，如果采集到正常的值，比如23.7℃，則采集到正常值的核密度估計(jì)值在[0.070-0.057]的范圍內(nèi)，如果采集到異常的值，比如10.8℃，則產(chǎn)生異常值時(shí)核密度估計(jì)值會(huì)非常的小，表明產(chǎn)生該傳感數(shù)據(jù)的概率非常低，比如感應(yīng)到1000℃的時(shí)候概率為0，即不可能存在的情況，40℃的時(shí)候?yàn)?0的-5次方也比較小，從而表明傳感器工作異常。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息，還包括：在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，控制關(guān)閉傳感器。

在該技術(shù)方案中，通過在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，控制關(guān)閉傳感器，以防止傳感器將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送至控制器，控制器控制對(duì)應(yīng)的環(huán)境調(diào)節(jié)設(shè)備調(diào)節(jié)大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，避免了由于誤調(diào)節(jié)造成對(duì)種植植物的損害，降低了經(jīng)濟(jì)損失。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，傳感器為溫度傳感器、濕度傳感器、土壤水分傳感器、照度傳感器以及二氧化碳濃度傳感器中的任意一種。

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的傳感器的檢測(cè)裝置的示意框圖。

如圖2所示，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的傳感器的檢測(cè)裝置200，包括：評(píng)測(cè)單元202，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值；檢測(cè)單元204，用于檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間；提示單元206，用于在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息。

在該技術(shù)方案中，通過預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)模型，以通過評(píng)測(cè)模型對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值，檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間，以在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，表明傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常，即傳感器處于工作異常狀態(tài)，通過生成工作異常提示信息，防止了由于根據(jù)異常的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)造成環(huán)境異常，從而導(dǎo)致對(duì)溫室大棚內(nèi)的植物造成損害，以及進(jìn)一步導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，提升了用戶的使用體驗(yàn)。

具體地，在溫室大棚內(nèi)設(shè)置有溫度、濕度等傳感器，以檢測(cè)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，并將傳感器連接至控制器，控制器根據(jù)傳感器采集到的數(shù)據(jù)，控制對(duì)應(yīng)的調(diào)節(jié)設(shè)備調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的溫度、濕度等，通過檢測(cè)傳感器是否正常工作，在檢測(cè)到傳感器異常時(shí)，能夠不采用傳感器采集到的數(shù)據(jù)，防止了根據(jù)異常數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)環(huán)境參數(shù)，以致由于錯(cuò)誤的環(huán)境參數(shù)導(dǎo)致大棚內(nèi)環(huán)境異常(比如溫度過高等)，造成對(duì)大棚內(nèi)種植的植物的損害。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：還包括：還包括：采集單元208，用于在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采集頻率，通過傳感器采集多個(gè)傳感數(shù)據(jù)；建立單元210，用于根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估計(jì)模型，以作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在該技術(shù)方案中，通過在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，根據(jù)預(yù)設(shè)的采集頻率，通過傳感器采集多個(gè)傳感數(shù)據(jù)，并進(jìn)行緩存，以作為樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估算模型，并作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型，一方面，采用核密度估算模型，能夠?qū)鞲衅鞯膫鞲袛?shù)據(jù)進(jìn)行有效性估算，如果連續(xù)產(chǎn)生較低的估算值時(shí)，可拒絕使用該傳感數(shù)據(jù)并報(bào)警，另一方面，采用spark核密度算法，能夠分布式集群，并且允許用戶使用簡(jiǎn)單的算子將計(jì)算并行到不同的機(jī)器，對(duì)于處理大數(shù)據(jù)具有優(yōu)勢(shì)，與單機(jī)處理相比，速度更快，效率更高。

核密度評(píng)估(kernel density estimation)是根據(jù)已知的樣本估計(jì)未知的密度，觀察某一事物的已知分布，如果某一數(shù)據(jù)在觀察中出現(xiàn)了，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)的概率密度很大，和該數(shù)據(jù)相近的數(shù)據(jù)的概率密度也會(huì)比較大，而遠(yuǎn)離該數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)概率密度會(huì)比較小。

具體地，根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與spark核密度算法，建立核密度估計(jì)模型，包括：

RDD[Double]＝sc.parallelize(Seq(20.1,22.3,24.2,23.0,22.0,18.4,20.7,18.3,20.0,18.3,20.0,18.3,20.0,26.1,25.5,24.1,22.8,23.3,17.8,16.7,20.8,17.1,16.8,))；

Spark.rdd.RDD[Double]＝ParallelCollectionRDD[1]；

kd＝new KernelDensity().setSample(data).setBandwidth(4.0)。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：確定單元212，用于根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與R語言中的density函數(shù)，確定多個(gè)傳感數(shù)據(jù)的核密度估算值；生成單元214，用于根據(jù)核密度估算值與R語言中的lines函數(shù)，生成核密度估計(jì)曲線模型，以作為預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)與R語言中的density函數(shù)，確定核密度估算值，并根據(jù)lines函數(shù)，生成核密度估計(jì)曲線模型，實(shí)現(xiàn)了采用R語言確定評(píng)測(cè)模型的功能

具體地，R是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境，使用函數(shù)density()得到樣本的核密度估計(jì)值，并使用lines()根據(jù)核密度估計(jì)值得到密度估計(jì)的曲線，另外，density()的調(diào)用格式可以為：density(x,bw＝"nrd0",kernel＝c("gaussian","epanechnikov","rectangular","triang ular","biweight","cosine","optcosine"),n＝512,from,to)。

另外，還可以根據(jù)傳感器采集到的多個(gè)傳感數(shù)據(jù)，將多個(gè)傳感數(shù)據(jù)覆蓋的數(shù)值區(qū)間劃分為多個(gè)等子區(qū)間；根據(jù)多個(gè)傳感數(shù)據(jù)和多個(gè)等子區(qū)間，生成傳感數(shù)據(jù)直方圖，以根據(jù)傳感數(shù)據(jù)直方圖確定預(yù)設(shè)的評(píng)測(cè)模型。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，評(píng)測(cè)單元202還包括：確定子單元2022，用于根據(jù)核密度估計(jì)模型，確定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核密度值，以作為評(píng)測(cè)值。

在該技術(shù)方案中，通過根據(jù)核密度估計(jì)模型，確定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核密度值，以通過將核密度值作為評(píng)測(cè)值，通過核密度估計(jì)模型來檢測(cè)傳感器的工作狀態(tài)，在實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感器工作狀態(tài)的評(píng)測(cè)的同時(shí)，不需要額外的硬件支持。

具體計(jì)算過程包括：

Densities＝kd.estimate(Array(23.7))；

Array[Double]＝Array(0.06945289)；

Densities＝kd.estimate(Array(10.8))；

Array[Double]＝Array(0.00948)。

以溫度傳感器為例，如果采集到正常的值，比如23.7℃，則采集到正常值的核密度估計(jì)值在[0.070-0.057]的范圍內(nèi)，如果采集到異常的值，比如10.8℃，則產(chǎn)生異常值時(shí)核密度估計(jì)值會(huì)非常的小，表明產(chǎn)生該傳感數(shù)據(jù)的概率非常低，比如感應(yīng)到1000℃的時(shí)候概率為0，即不可能存在的情況，40℃的時(shí)候?yàn)?0的-5次方也比較小，從而表明傳感器工作異常。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：控制單元216，用于在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，控制關(guān)閉傳感器。

在該技術(shù)方案中，通過在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，控制關(guān)閉傳感器，以防止傳感器將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送至控制器，控制器控制對(duì)應(yīng)的環(huán)境調(diào)節(jié)設(shè)備調(diào)節(jié)大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，避免了由于誤調(diào)節(jié)造成對(duì)種植植物的損害，降低了經(jīng)濟(jì)損失。

在上述任一項(xiàng)技術(shù)方案中，優(yōu)選地，傳感器為溫度傳感器、濕度傳感器、土壤水分傳感器、照度傳感器以及二氧化碳濃度傳感器中的任意一種。

以上結(jié)合附圖詳細(xì)說明了本發(fā)明的技術(shù)方案，考慮到相關(guān)技術(shù)中如何檢測(cè)傳感器是否正常工作，本發(fā)明提出了一種新的傳感器的檢測(cè)方案，通過預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)模型，以通過評(píng)測(cè)模型對(duì)傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)，并得到評(píng)測(cè)值，檢測(cè)評(píng)測(cè)值是否屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間，以在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，生成傳感器的工作異常提示信息，在檢測(cè)到評(píng)測(cè)值不屬于預(yù)設(shè)評(píng)測(cè)數(shù)值區(qū)間時(shí)，表明傳感器采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常，即傳感器處于工作異常狀態(tài)，通過生成工作異常提示信息，防止了由于根據(jù)異常的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)溫室大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù)造成環(huán)境異常，從而導(dǎo)致對(duì)溫室大棚內(nèi)的植物造成損害，以及進(jìn)一步導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，提升了用戶的使用體驗(yàn)。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。