摘要
本公开涉及一种数据采集方法、设备、介质以及产品,其方法包括:获取监控设备的各类型监控数据针对预设时间监控窗口的第一观测参数;其中,第一观测参数包括:各类型监控数据的第一窗口观测值和第一窗口观测值的第一观测波动阈值;确定各类型监控数据针对第一时间监控窗口的第一预测参数;第一预测参数至少包括:预测值、预测值的上限、预测值的下限;基于第一观测参数和第一预测参数,确定第一时间监控窗口是否满足采集条件;在确定满足采集条件的情况下,对监控设备进行数据采集,得到目标观测值。本公开可以避免数据采集过程中的大量冗余数据,并且降低硬件对数据的存储和计算成本,提升数据采集的效率。
技术关键词
深度学习预测模型
监控设备
数据采集方法
参数
电子设备
处理器
可读存储介质
计算机程序产品
指令
冗余
存储器
周期
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图像识别模型
样本
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图像识别方法
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组合钢桥面板
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内聚力模型
构建数值模型
拉丁超立方抽样方法
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卷积神经网络提取图像特征
交互系统