基于物联网的楼宇安全监控方法及系统

技术领域

本公开涉及但不限于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于物联网的楼宇安全监控方法及系统。

背景技术

随着城市化进程的加速和高层建筑的不断增多，楼宇安全问题日益凸显。楼宇监控系统作为保障楼宇安全的重要手段，其功能和性能的提升对于提高楼宇安全水平具有重要意义。在传统的楼宇监控系统中，通常采用人工巡检或基于简单阈值报警的方式来进行安全监控。然而，这种方式存在诸多局限性，如人力成本高、效率低、误报率高等问题。因此，如何利用先进的技术手段提高楼宇监控系统的智能化水平，实现更高效、准确的安全监控，成为当前研究的热点问题。

近年来，随着机器学习、深度学习等人工智能技术的不断发展，越来越多的研究者开始探索将这些技术应用于楼宇监控领域。通过对楼宇监控数据的智能分析，可以实现对楼宇安全状态的自动识别、异常检测、风险评估等功能，从而大大提高楼宇监控系统的性能和效率。

然而，要实现楼宇监控数据的智能分析，需要解决一系列技术难题。首先，楼宇监控数据通常具有多样性和复杂性，如何对这些数据进行有效的特征提取和表示是一个重要问题。其次，楼宇安全状态的识别涉及多个因素的综合判断，如何构建高效、准确的识别模型也是一个挑战。此外，楼宇监控系统的实时性和稳定性要求也对数据分析模型提出了更高的要求。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例至少提供一种基于物联网的楼宇安全监控方法及系统。

本公开实施例的技术方案是这样实现的：

一方面，本公开实施例提供一种基于物联网的楼宇安全监控方法，所述方法包括：获取原始楼宇监控数据样本和所述原始楼宇监控数据样本对应的分类注释数据样本；所述分类注释数据样本包括用于对所述原始楼宇监控数据样本中的重点监测数据项进行转换的分类注释数据，所述分类注释数据为对所述重点监测数据项进行监控状态识别后获得的数据；在所述原始楼宇监控数据样本中将所述重点监测数据项转换为所述分类注释数据，将转换后的包含所述分类注释数据的原始楼宇监控数据样本作为整合监控数据样本；对所述分类注释数据样本进行数据扰动，得到所述分类注释数据样本对应的扰动数据样本；将所述整合监控数据样本和所述扰动数据样本作为所述原始楼宇监控数据样本的增强数据样本，以及将所述原始楼宇监控数据样本和所述增强数据样本作为待进行迭代优化的初始监控状态识别模型的训练模板；所述初始监控状态识别模型包含特征提炼网络和状态识别网络；将所述训练模板传入至所述初始监控状态识别模型，通过所述初始监控状态识别模型的所述特征提炼网络对所述训练模板中的数据的数据特征进行特征提炼，获得用以描述所述训练模板的特征提炼数组；获取所述分类注释数据样本的注释数据特征，将所述特征提炼数组和所述注释数据特征传入至所述初始监控状态识别模型的所述状态识别网络，通过所述状态识别网络识别输出所述训练模板对应的样本损失，基于所述样本损失对所述初始监控状态识别模型进行优化，将优化后的初始监控状态识别模型作为用于进行楼宇安全状态识别的目标监控状态识别模型。

第二方面，本公开提供一种计算机系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以上所述方法中的步骤。

本公开至少具有的有益效果：本公开提供的基于物联网的楼宇安全监控方法及系统，通过获取原始楼宇监控数据样本和原始楼宇监控数据样本对应的分类注释数据样本，在原始楼宇监控数据样本中将重点监测数据项转换为分类注释数据，将转换后的包含分类注释数据的原始楼宇监控数据样本作为整合监控数据样本，令分类注释数据的信息整合到训练模板中，基于整合监控数据样本训练初始监控状态识别模型，令初始监控状态识别模型在训练时具有对特定数据依据特定模式进行监控状态识别的性能，对分类注释数据样本进行数据扰动，得到分类注释数据样本对应的扰动数据样本；基于加噪的分类注释数据样本训练得到的目标监控状态识别模型具有较强的识别性能。将整合监控数据样本和扰动数据样本作为原始楼宇监控数据样本的增强数据样本，通过增强数据样本进行训练样本增强，将原始楼宇监控数据样本和增强数据样本作为待进行迭代优化的初始监控状态识别模型的训练模板，将训练模板传入至初始监控状态识别模型，通过初始监控状态识别模型的特征提炼网络对训练模板中的数据的数据特征进行特征提炼，获得用以描述训练模板的特征提炼数组；获取分类注释数据样本的注释数据特征，将特征提炼数组和注释数据特征传入至初始监控状态识别模型的状态识别网络，通过状态识别网络识别输出训练模板对应的样本损失，通过样本损失对初始监控状态识别模型进行优化，将优化后的初始监控状态识别模型作为用于进行楼宇安全状态识别的目标监控状态识别模型；目标监控状态识别模型基于进行增强得到的训练模板训练得到，整合监控数据样本和扰动数据样本能提高加入网络训练的学习样本的覆盖范围，令目标监控状态识别模型可以学习原始楼宇监控数据样本与分类注释数据的相关性，同时学习整合监控数据样本与分类注释数据间的相关性、扰动数据样本与分类注释数据间的关联性，同时令目标监控状态识别模型具有更好的泛化能力，增加目标监控状态识别模型的监控状态识别准确性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开的技术方案。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。

图1为本公开实施例提供的一种基于物联网的楼宇安全监控方法的实现流程示意图。

图2为本公开实施例提供的一种计算机系统的硬件实体示意图。

具体实施方式

为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本公开的技术方案进一步详细阐述，所描述的实施例不应视为对本公开的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。所涉及的术语“第一/第二/第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一/第二/第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本公开实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。

本公开实施例提供一种基于物联网的楼宇安全监控方法，该方法可以由计算机系统的处理器执行。其中，计算机系统可以指的是服务器、笔记本电脑、平板电脑、台式计算机等具备数据处理能力的设备。

图1为本公开实施例提供的一种基于物联网的楼宇安全监控方法的实现流程示意图，如图1所示，该方法包括如下操作：

操作10：获取原始楼宇监控数据样本和原始楼宇监控数据样本对应的分类注释数据样本，其中，分类注释数据样本包括用于对原始楼宇监控数据样本中的重点监测数据项进行转换的分类注释数据，分类注释数据为对重点监测数据项进行监控状态识别后获得的数据。

其中，原始楼宇监控数据样本是从楼宇内的各种传感器和设备中直接收集到的、未经处理的监控数据，其可以为一个序列数据，或者可以为一个矩阵数据。这些数据反映了楼宇内的实时状态，如温度、湿度、烟雾浓度等。例如，一个温度传感器在楼宇的某个房间内每隔一段时间就记录一次温度，这些温度读数就是原始楼宇监控数据的一部分。分类注释数据样本是对原始楼宇监控数据样本中每个数据项进行状态分类后得到的结果，是一个包含了多个分类标记的集合，每个标记都对应于原始楼宇监控数据样本中的一个或多个数据项，例如有一个包含100个温度读数的数据集，每个读数都被标记为正常（0）或异常（1），那么这100个标记就构成了一个分类标记数据集合。分类通常基于预定义的规则或机器学习模型，用于标识数据项是否正常或异常。例如，如果某个烟雾探测器的读数超过了预设的阈值，那么它可能会被分类为异常（标记为1），而正常的读数则会被分类为正常（标记为0）。数据项是构成数据样本的基本单元，通常是一个单独的测量值或观察结果。例如在一个包含多个传感器的监控系统中，每个传感器的单次读数都可以被视为一个数据项。重点监测数据项是指对于楼宇安全状态至关重要的数据项，通常需要更加密切地关注和监控。例如在火灾监控场景中，烟雾探测器和火焰探测器的读数可能是重点监测数据项，因为它们能够直接反映火灾的风险。监控状态识别是指通过分析数据项的值来确定楼宇当前的安全状态的过程。这通常涉及将数据项与预定义的阈值或模式进行比较。例如，如果一个摄像头的图像分析显示有人在楼宇内的一个受限区域内活动，那么监控系统可能会识别这为一个异常状态。

操作10涉及到原始数据的收集及其对应的分类注释数据的生成。在操作10中，计算机系统从各种物联网传感器和设备中收集原始楼宇监控数据样本。这些数据样本可能包括温度读数、湿度水平、烟雾探测器读数、门禁系统状态、摄像头图像等各种与楼宇安全相关的信息。这些数据项通常以连续的数据流形式存在，反映了楼宇内各种物理和逻辑状态的变化。接着，计算机系统需要获取与这些原始楼宇监控数据样本对应的分类注释数据样本。每个原始数据项都会被赋予一个分类标签，表示其对应的状态类别。例如，在一个正常的温度读数上，可能会被标记为“0”，表示这是一个正常事件；而在一个异常高的烟雾探测器读数上，可能会被标记为“1”，表示这是一个异常事件。

这些分类注释数据样本不仅包含了对每个单独数据项的状态分类，还特别关注那些对于楼宇安全至关重要的重点监测数据项。例如，在一个火灾监控系统中，烟雾探测器的读数可能被视为重点监测数据项。计算机系统会对这些重点监测数据项进行额外的处理和分析，以确保它们的状态能够被准确识别和分类。

为了生成这些分类注释数据，可能会使用到各种机器学习模型或算法。例如，可以使用监督学习算法来训练一个分类器，该分类器能够根据历史数据自动为新收集的数据项分配分类标签。这种分类器可以是决策树、支持向量机、神经网络等任何一种能够处理分类问题的机器学习模型。具体的，可以基于后续实施例中的状态识别网络实现。

操作20：在原始楼宇监控数据样本中将重点监测数据项转换为分类注释数据，将转换后的包含分类注释数据的原始楼宇监控数据样本作为整合监控数据样本。

重点监测数据项是根据楼宇安全监控的需求而确定的，可能包括但不限于温度、湿度、烟雾浓度、门禁状态等关键指标。这些数据项对于评估楼宇的安全状态至关重要。操作20中，将这些重点监测数据项转换为分类注释数据。这意味着，对于每个重点监测数据项，计算机系统会根据其值和预定义的规则或模型，确定其所对应的状态类别，并为其分配相应的分类标记。例如，对于烟雾浓度数据项，如果其值超过了预设的安全阈值，那么计算机系统可能会将其标记为异常状态。转换完成后，包含分类注释数据的原始楼宇监控数据样本就被称为整合监控数据样本。这个整合监控数据样本是原始数据和分类注释数据的混合体，它不仅包含了楼宇的各种实时监控数据，还包含了这些数据所对应的状态分类信息。

其中，作为可实施的实现方式，操作20，在原始楼宇监控数据样本中将重点监测数据项转换为分类注释数据，将转换后的包含分类注释数据的原始楼宇监控数据样本作为整合监控数据样本，可以包括以下子操作：

操作21：在原始楼宇监控数据样本中确定重点监测数据项的重点监测数据项段落。

数据项段落可能包含对楼宇安全至关重要的信息，如特定时间段的温度读数、某区域的烟雾浓度等。计算机系统通过预设的规则或算法，在原始数据中自动定位这些关键段落。例如，假设楼宇内安装了多个温度传感器，其中某些传感器位于易燃物品存储区。这些传感器的读数在特定时间段内（如夜间）可能需要更密切的监控。因此，计算机系统将这些时间段和相应传感器的数据标记为重点监测数据项段落。

操作22：在原始楼宇监控数据样本中，根据重点监测数据项段落将重点监测数据项转换为分类注释数据。

在确定了重点监测数据项段落之后，计算机系统对这些段落内的数据项进行状态分类，并为其添加相应的分类标签。这个过程可以包括预定义的阈值比较、模式识别或机器学习模型的应用。通过这些方法，每个重点监测数据项都会被赋予一个表示其安全状态的分类标签。例如，继续以温度传感器为例，如果某个重点监测数据项段落内的温度读数超过了预设的安全阈值（如60摄氏度），那么这些数据项就会被标记为异常（如标签“1”）。而低于这个阈值的读数则会被标记为正常（如标签“0”）。

操作23：将转换后的包含分类注释数据的原始楼宇监控数据样本作为整合监控数据样本。

在完成重点监测数据项的转换后，计算机系统将原始数据与这些分类标签整合在一起，形成一个新的数据集，即整合监控数据样本。这个数据集不仅包含了楼宇的实时监控数据，还包含了这些数据所对应的安全状态信息。这样的数据集为后续的安全监控和数据分析提供了基础。例如，整合后的监控数据样本可能包括原始的温度读数、烟雾浓度读数等，以及每个读数对应的分类标签（如正常/异常）。这样的数据集可以用于训练机器学习模型，以进一步提高楼宇安全监控的准确性和效率

基于操作21~23，在确定原始楼宇监控数据样本中的重点监测数据项时，本公开实施例提供的方法还可以包括：

操作2a：操作获取原始楼宇监控数据样本对应的监控场景，并获取与监控场景匹配的场景常见异常数据库，其中，场景常见异常数据库包含常见异常事件和常见异常事件对应的分类注释数据项。

在此操作中，计算机系统首先识别并获取原始楼宇监控数据样本所对应的具体监控场景。这是因为不同的监控场景（例如大楼入口、机房、仓库等）可能面临不同的安全风险，从而需要关注不同的异常事件。每个监控场景都有其特定的常见异常事件，这些异常事件是由多个数据项组成的，例如，机房的温度异常升高可能由温度传感器的一系列读数构成。接下来，计算机系统会访问并获取与当前监控场景相匹配的场景常见异常数据库，场景常见异常数据库是一个集合，其中包含了在该特定场景下经常发生的异常事件以及这些异常事件对应的分类注释数据项。分类注释数据项是对异常事件中的各个数据项进行状态分类后得到的标记数据，用于指示数据项是正常还是异常。

举个例子，如果监控场景是一个大楼的消防系统，那么场景常见异常数据库可能包含诸如“烟雾浓度异常升高”或“消防喷头意外激活”等异常事件。这些异常事件会由一系列相关的数据项组成，比如烟雾传感器的读数、喷头的状态等，并且这些数据项会被标记为相应的分类注释数据，表明它们是否指示了异常状态。

通过获取与监控场景匹配的常见异常数据库，计算机系统能够更有针对性地分析和处理原始楼宇监控数据，提高对潜在安全风险的识别和响应速度。

操作2b：对原始楼宇监控数据样本进行数据分解，得到原始楼宇监控数据样本的X个数据项，其中，X大于或等于1。

在此操作中，计算机系统对原始楼宇监控数据样本进行数据分解。原始楼宇监控数据通常是一个连续的数据流或一系列的数据记录，包含了多种传感器读数、设备状态信息以及其他与楼宇安全相关的参数。数据分解的目标是将这些连续或复合的数据分割成单个的数据项，以便后续的分析和处理。每个数据项都是原始数据中的一个独立单元，可能代表一个特定的传感器读数、时间戳、设备状态或其他重要信息。

例如，考虑一个包含温度和湿度读数的原始楼宇监控数据样本。这些数据可能以“25摄氏度，60%湿度”的形式连续记录。在数据分解阶段，计算机系统会将这个连续的数据记录分割成两个独立的数据项：一个是温度读数“25摄氏度”，另一个是湿度读数“60%湿度”。通过这种方式，原始楼宇监控数据样本被分解成X个数据项，其中X表示数据项的数量，且X至少为1，因为每个样本至少包含一个数据项。在实际应用中，X的值可能根据监控系统的复杂性和所采集数据的多样性而有所不同。

值得注意的是，数据分解是一个预处理步骤，它为后续的数据分析、异常检测和安全监控提供了基础。通过将原始数据分解为单个的数据项，计算机系统能够更准确地识别和分析每个数据项所代表的信息，从而更有效地监控楼宇的安全状态。

操作2c：获取与场景常见异常数据库匹配的数据转换机制，基于数据转换机制在场景常见异常数据库中对X个数据项进行数据项索引。

在此操作中，计算机系统获取一个与当前场景常见异常数据库相匹配的数据转换机制。这个数据转换机制定义了如何在数据库中进行数据项的查找与替换，数据转换机制的核心在于确定数据项之间的相似性或匹配度。为了实现这一点，可以采用多种方法，比如特征向量比对。在这种方法中，每个数据项都被转换为一个特征向量，这个向量捕捉了数据项的关键属性或特征。然后，通过计算两个特征向量之间的相似度（如余弦相似度、欧几里得距离等），可以确定它们是否匹配。如果相似度超过预设的阈值，就认为这两个数据项是匹配的。

举个例子，假设场景常见异常数据库中包含了一系列与温度异常相关的数据项。当一个新的温度读数数据项到来时，计算机系统会首先将其转换为特征向量，这个向量可能包括了读数的具体数值、读数的时间戳、读数所属传感器的ID等信息。然后，计算机会在数据库中搜索与这个特征向量相似度最高的数据项，以确定是否存在匹配的异常事件。在获取了数据转换机制之后，计算机系统将利用这个机制对原始楼宇监控数据样本中分解得到的X个数据项进行数据项索引。索引的过程就是在场景常见异常数据库中查找与每个数据项相匹配或相似的条目。这样，计算机系统能够迅速定位到与当前监控数据最相关的异常事件和分类注释数据项，为后续的安全状态分析和异常检测提供有力支持。

操作2d：在场景常见异常数据库中将索引到的与常见异常事件相同的数据项作为拟标注数据项，其中，拟标注数据项的数量为Y个，其中，Y不大于X。

操作2d中，计算机系统利用其先前在操作2c中获取的数据转换机制，对原始楼宇监控数据样本中的每个数据项进行索引，以在场景常见异常数据库中找到与之匹配或相似的数据项。这个过程是通过比较数据项的特征向量，确定它们之间的相似度，并根据预设的阈值来判断是否匹配来实现的。当计算机系统在场景常见异常数据库中找到与原始数据样本中的数据项相匹配的数据项时，它会将这些匹配的数据项标记为“拟标注数据项”。这些拟标注数据项是与常见异常事件直接相关的数据，它们在安全监控上下文中具有特殊的重要性，因为它们可能指示了潜在的安全风险或异常状态。

拟标注数据项的数量被记为Y个，这个数值是根据实际匹配到的数据项数量来确定的。值得注意的是，Y的值不会超过X，因为X代表了原始楼宇监控数据样本中数据项的总数，而拟标注数据项只是其中的一部分，即与场景常见异常数据库中的异常事件相匹配的那部分数据项。举个例子来说，如果原始楼宇监控数据样本包含了100个数据项（X=100），但是在场景常见异常数据库中只找到了20个与异常事件相匹配的数据项，那么拟标注数据项的数量Y就是20。这20个拟标注数据项将被视为需要进一步关注和处理的关键数据，因为它们可能与楼宇安全状态的变化密切相关。

操作2e：在Y个拟标注数据项中确定W个拟标注数据项作为目标转换数据项，将确定的目标转换数据项作为原始楼宇监控数据样本中的重点监测数据项，将目标转换数据项对应的分类注释数据项标记为分类注释数据样本中的分类注释数据，其中，W小于Y。

操作2e中，计算机系统从之前操作2d中确定的Y个拟标注数据项中进一步选择W个数据项，这些被选中的数据项被称为目标转换数据项。选择的过程可以是随机的，也可以基于某种特定的策略或算法，如根据数据项的重要性、异常程度或与其他数据项的关联性来进行选择。重要的是，W的值被设定为小于Y，意味着不是所有拟标注数据项都会被选中作为目标转换数据项，而是选择其中的一部分。被确定为目标转换数据项的这些数据项将被视为原始楼宇监控数据样本中的重点监测数据项。这意味着在后续的数据分析和安全监控过程中，计算机系统将特别关注这些数据项的变化和趋势，因为它们可能与楼宇的安全状态密切相关，且更有可能揭示出潜在的异常或风险。同时，与目标转换数据项对应的分类注释数据项也将被标记为分类注释数据样本中的分类注释数据。分类注释数据提供了关于数据项状态的额外信息，如正常、异常或需要进一步调查等。通过将这些分类注释数据与目标转换数据项关联起来，计算机系统能够更准确地理解和解释这些数据项所代表的实际意义，并为后续的安全监控和异常检测提供更丰富的上下文信息。

例如，假设在Y个拟标注数据项中有10个温度读数数据项被选中，其中5个被随机确定为目标转换数据项。这5个目标转换数据项将被视为重点监测对象，并且与它们相关的分类注释数据（如“温度过高”或“温度正常”）将被标记为分类注释数据样本中的一部分。这样，在后续的数据处理和分析过程中，计算机系统将能够更快地识别和响应与这5个重点监测数据项相关的任何异常或风险。

基于操作2a~2e，本公开提供的方法在确定整合监控数据样本的过程中，还可以包括：

操作210：将X个数据项中，Y个拟标注数据项之外的其他数据项作为第一待定数据项，第一待定数据项的数量为Q个，Y与Q的和值等于X。

操作210中，计算机系统将处理原始楼宇监控数据样本中的数据项，特别是关注那些在之前的操作中未被标注为拟标注数据项的数据。具体来说，操作210涉及将X个数据项中，除Y个拟标注数据项之外的其他数据项识别并标记为第一待定数据项。这里，X代表原始楼宇监控数据样本中数据项的总数，而Y代表在前面的步骤中被确定为拟标注数据项的数量。第一待定数据项的数量被记为Q个。根据定义，Y（拟标注数据项的数量）与Q（第一待定数据项的数量）的和值必须等于X（原始数据项的总数）。这意味着所有X个数据项都被归类为要么是拟标注数据项，要么是第一待定数据项，没有遗漏。

举个例子，如果原始楼宇监控数据样本包含100个数据项（X=100），并且在前面的步骤中确定了20个拟标注数据项（Y=20），那么剩下的80个数据项就会被标记为第一待定数据项（Q=80）。

这一操作的目的是对原始数据进行初步的分类和整理，以便在后续的步骤中更有效地处理和分析这些数据项。第一待定数据项虽然在当前阶段没有被直接标注为与异常事件相关，但它们仍然可能包含有价值的信息，因此在后续的处理中不应被忽视。

操作220：将Y个拟标注数据项中，目标转换数据项之外的拟标注数据项作为第二待定数据项。

操作230：基于第一待定数据项和第二待定数据项，确定原始楼宇监控数据样本中的固定数据项。

操作220中，计算机系统进一步处理那些已被标记为拟标注数据项，但未被选中作为目标转换数据项的数据。具体地说，它将从Y个拟标注数据项中识别出那些不是目标转换数据项的数据，并将这些数据标记为第二待定数据项。这样做的目的是为了区分出那些虽然与常见异常事件相关（因此被标记为拟标注数据项），但在当前阶段并未被选为重点监测对象的数据项。这些第二待定数据项可能仍然包含有价值的信息，因此在后续的数据处理和分析中不应被完全忽视。

例如，假设有10个拟标注数据项与温度异常相关，但其中只有5个被选中作为目标转换数据项进行重点监测。那么，剩下的5个拟标注数据项（虽然它们也与温度异常相关）将被标记为第二待定数据项。

操作230中，计算机系统将基于前面步骤中确定的第一待定数据项和第二待定数据项，来确定原始楼宇监控数据样本中的“固定数据项”。这里的“固定数据项”指的是那些在后续数据处理和分析过程中将被保留和继续使用的数据项。

具体地说，计算机系统可以将第一待定数据项和第二待定数据项直接作为固定数据项。这是因为，尽管这些数据项在当前阶段没有被标记为重点监测对象或与特定异常事件直接相关联，但它们仍然可能包含对整体安全状态分析有价值的信息。举个例子来说，如果原始楼宇监控数据样本包含了各种类型的传感器读数（如温度、湿度、压力等），那么即使某些读数在当前并未显示出异常，它们也可能在后续的分析中提供重要的上下文信息或帮助揭示潜在的安全风险。因此，将这些读数作为固定数据项保留下来是有意义的。

通过操作220和230，计算机系统能够对原始楼宇监控数据样本中的数据进行进一步的分类和整理，为后续的数据处理和分析提供一个更加清晰和有序的数据基础。

此时，操作23，将转换后的包含分类注释数据的原始楼宇监控数据样本作为整合监控数据样本，包括：

操作23a：将原始楼宇监控数据样本中固定数据项的数据项位置作为固定数据项位置。

操作23b：基于固定数据项位置上的固定数据项、固定数据项位置、重点监测数据项段落上的分类注释数据和重点监测数据项段落确定整合监控数据样本。

操作23a中，计算机系统将识别并记录原始楼宇监控数据样本中固定数据项的具体位置。这些位置信息确保了在构建整合监控数据样本时，能够准确地保留和使用原始数据中的关键信息。固定数据项位置可以是数据项在原始数据样本中的索引、地址或其他形式的标识符，这些信息足以让计算机系统在后续处理中准确地定位到这些数据项。例如，如果原始楼宇监控数据样本是一个包含多个传感器读数的表格，其中每一列代表一个数据项，那么固定数据项位置就可以是这些列的列号或列名。通过记录这些位置信息，计算机系统可以在后续的整合过程中准确地提取和使用这些固定数据项。

操作23b中，计算机系统将利用前面步骤中确定的固定数据项及其位置信息，以及重点监测数据项段落上的分类注释数据和重点监测数据项段落本身，来构建一个整合监控数据样本。整合监控数据样本是一个包含了多种信息的数据结构，它不仅包含了原始数据中的关键信息（通过固定数据项及其位置信息来体现），还整合了与重点监测数据项相关的分类注释数据。这样的数据结构使得计算机系统能够在一个统一的框架内对楼宇的安全状态进行全面的监控和分析。

具体地，计算机系统可能会创建一个新的数据结构（如表格、矩阵或自定义的数据对象），并将固定数据项按照其原始位置信息填充到这个新的数据结构中。同时，对于重点监测数据项段落，计算机系统会将与之相关的分类注释数据一并整合到这个数据结构中，以便在后续的分析中能够快速地访问和使用这些信息。

例如，如果原始楼宇监控数据样本是一个时间序列数据，其中每个数据点都包含了一个时间戳和一个或多个传感器读数，那么整合监控数据样本就可以是一个包含了时间戳、固定传感器读数以及重点监测传感器读数及其分类注释数据的新时间序列数据。这样的数据结构既保留了原始数据的时间顺序和关键信息，又突出了与安全监控密切相关的重点数据项。

操作30：对分类注释数据样本进行数据扰动，得到分类注释数据样本对应的扰动数据样本。

操作30中，计算机系统将对已经标记和分类的注释数据样本进行数据扰动处理。数据扰动，也被称为加噪，是一种常用的数据增强技术。它的主要目的是通过对原始数据引入一定的随机变化，来生成新的、与原始数据相似但又不完全相同的数据样本。具体地说，计算机系统会对分类注释数据样本中的每一个数据项进行微小的、随机的修改。这些修改可以是数值上的微小变动（如在传感器读数上加上一个小的随机数值），也可以是数据结构上的微小调整（如随机交换数据样本中两个数据项的位置）。通过这些修改，计算机系统能够生成出一系列与原始分类注释数据样本相似，但又具有一定差异性的扰动数据样本。

数据扰动的目的有两个方面。首先，它可以增加数据集的多样性，使得机器学习模型在训练时能够接触到更多不同类型的数据，从而提高模型的泛化能力。其次，数据扰动也可以作为一种正则化手段，帮助防止模型过拟合。

例如，假设原始的分类注释数据样本包含了一个温度传感器在一段时间内的读数序列。计算机系统可以通过在每个读数上加上一个小的随机数（如±0.5℃）来进行数据扰动，从而生成出一个新的、与原始读数序列相似但又不完全相同的扰动数据样本。需要注意的是，数据扰动的幅度应该控制在一定范围内，以确保生成的扰动数据样本仍然保持与原始数据的相似性。如果扰动幅度过大，可能会导致生成的数据样本失去原有的意义，从而对模型的训练产生负面影响。

具体地，操作30，对分类注释数据样本进行数据扰动，得到分类注释数据样本对应的扰动数据样本，可以包括以下子操作：

操作31：对分类注释数据样本进行数据分解，得到分类注释数据样本的U个数据项，其中，U大于或等于1。

操作32：获取与分类注释数据样本匹配的数据扰动机制，通过数据扰动机制从U个数据项中确定B个数据项，且基于B个数据项对分类注释数据样本进行数据扰动，得到分类注释数据样本对应的扰动数据样本，其中，B为小于U的非零自然数。

操作31中，计算机系统对分类注释数据样本进行详细的数据分解，将整个数据样本拆分成多个独立的数据项，以便于后续进行更为精确的数据扰动处理。每个数据项可能是一个具体的数值、一个文本标记、一个图像像素或其他任何构成数据样本的基本单元。例如，如果分类注释数据样本是一个包含多个传感器读数的表格，那么每个传感器读数就可以被视为一个数据项。计算机系统会遍历这个表格，将每个读数单独提取出来，作为后续数据扰动处理的基本单元。这里提到的U个数据项，是指分类注释数据样本被分解后得到的所有数据项的总数。U的值取决于原始数据样本的复杂性和大小，它可能是一个很大的数，也可能是一个相对较小的数，但无论如何，U都是一个大于或等于1的自然数。

操作32中，计算机系统利用一种特定的数据扰动机制来对分类注释数据样本进行数据扰动。这个数据扰动机制是根据数据样本的特点和应用需求来确定的，它可以是一种简单的随机噪声添加规则，也可以是一种更为复杂的基于机器学习模型的数据变换方法。

首先，计算机系统会从U个数据项中确定B个数据项作为数据扰动的对象。这个选择过程可能是随机的，也可能是基于某种特定的规则或算法来进行的。B的值是一个小于U的非零自然数，这意味着并不是所有的数据项都会被扰动，而只是其中的一部分。一旦确定了要扰动的数据项，计算机系统就会根据数据扰动机制对这些数据项进行修改。这些修改可以是数值上的变化（如添加随机噪声、进行数值缩放等），也可以是结构上的变化（如数据项的重新排序、替换等）。

例如，如果数据扰动机制是添加高斯噪声，那么计算机系统就会对每个被选中的数据项添加一个从其对应的高斯分布中随机抽取的噪声值。这样，原始的数据项就会被替换成一个新的、与原始值相似但又不完全相同的扰动值。

通过操作31和操作32的结合，计算机系统能够生成出一系列与原始分类注释数据样本相似但又不完全相同的扰动数据样本。这些扰动数据样本可以用于增强机器学习模型的训练数据集，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。

以上操作32中，作为第一种实现方式，数据扰动机制包括用于对B个数据项进行清洗处理的第一扰动机制，那么，基于B个数据项对分类注释数据样本进行数据扰动，得到分类注释数据样本对应的扰动数据样本，包括：在分类注释数据样本中对B个数据项进行清洗处理，将清洗处理后的分类注释数据样本作为扰动数据样本。

计算机系统采用第一扰动机制对选定的B个数据项进行清洗处理。这里的清洗处理特指一种删除对应数据项的处理方式，旨在通过移除部分数据来改变原始数据样本的结构和内容，从而生成新的、经过扰动的数据样本。在执行这个方案时，计算机系统首先确定分类注释数据样本中需要扰动的B个数据项。这些数据项的选择可能基于特定的规则、算法或随机过程，具体取决于数据扰动方案的设计目标和应用场景。一旦选定了需要扰动的数据项，计算机系统就会利用第一扰动机制对这些数据项进行清洗处理，即将其从原始数据样本中删除。这种删除操作会导致数据样本在对应位置上的数据缺失，从而改变了原始数据的完整性和分布。完成清洗处理后，计算机系统将得到一个经过扰动的分类注释数据样本。这个扰动数据样本与原始数据样本相比，在数据项的数量和位置上存在差异，但其余未被删除的数据项保持不变。这样的扰动数据样本可以用于机器学习模型的训练或验证过程，通过引入数据变化来提高模型的泛化能力和鲁棒性。

以上操作32中，作为第二种实现方式，数据扰动机制包括用于对B个数据项进行高斯模糊的第二扰动机制，那么，基于B个数据项对分类注释数据样本进行数据扰动，得到分类注释数据样本对应的扰动数据样本，包括：

操作321a：将分类注释数据样本中B个数据项的数据项位置作为模糊数据项位置，将分类注释数据样本中U个数据项除B个数据项外的其他数据项的数据项位置作为非模糊数据项位置。

操作322a：对模糊数据项位置上的数据进行高斯模糊，以及通过非模糊数据项位置上的数据和模糊数据项位置上经高斯模糊后的数据确定扰动数据样本。

操作321a中，计算机系统区分哪些数据项将受到高斯模糊的影响，哪些则保持不变。具体来说，它会首先识别出分类注释数据样本中选定的B个数据项，这些数据项的位置将被标记为模糊数据项位置。这意味着这些数据项是接下来高斯模糊操作的目标。同时，除了这B个数据项外的其他U-B个数据项的位置将被标记为非模糊数据项位置。这些数据项在扰动过程中将保持不变，为扰动后的数据提供稳定的背景或上下文。

在确定了哪些数据项需要模糊之后，计算机系统将对这些位于模糊数据项位置的数据执行高斯模糊操作。通过高斯模糊被对数据项进行扰动，即通过改变其数值来引入一种“不确定性”或“噪声”。这种扰动有助于增强机器学习模型的鲁棒性，因为它迫使模型学习在输入数据存在微小变化时仍能保持稳定输出的能力。在执行高斯模糊后，模糊数据项位置上的数据将被更新为新的、经过扰动的值。最后，计算机系统将结合这些经过扰动的数据（位于模糊数据项位置）和未受影响的数据（位于非模糊数据项位置），来构建最终的扰动数据样本。

这样，通过操作321a和操作322a的结合，计算机系统能够生成一个既保留了原始数据关键特征又引入了有益扰动的新的数据样本，这对于增强机器学习模型的性能和泛化能力是非常有价值的。

以上操作32中，作为第三种实现方式，B个数据项包括第一数据项和第二数据项；数据扰动机制包括用于对B个数据项进行替换的第三扰动机制。那么，基于B个数据项对分类注释数据样本进行数据扰动，得到分类注释数据样本对应的扰动数据样本，包括：

操作321b：将分类注释数据样本中第一数据项的数据项位置作为第一数据项位置，将分类注释数据样本中第二数据项的数据项位置作为第二数据项位置，将分类注释数据样本中，B个数据项除第一数据项和第二数据项外的其他数据项的数据项位置作为第三数据项位置。

在该数据扰动的方案中，计算机系统将对分类注释数据样本执行一系列精确的数据项位置调换操作，以实现数据扰动。这里的关键是理解数据项及其位置，并明确哪些数据项将被调换。在这一步骤中，计算机系统首先识别出分类注释数据样本中的B个数据项，这些数据项包括第一数据项和第二数据项，以及其他可能存在的数据项。每个数据项在数据样本中都有一个特定的位置，这个位置可以是序列中的一个索引、图像中的一个像素坐标，或者是数据结构中的任何其他可识别位置。计算机系统将执行以下任务：

定位第一数据项位置：它会在分类注释数据样本中找到第一数据项，并记录其位置。这个位置被称为第一数据项位置。

定位第二数据项位置：同样地，计算机系统会找到第二数据项并记录其位置，这个位置被称为第二数据项位置。

确定第三数据项位置：除了第一数据项和第二数据项外，B中可能还包含其他数据项。这些其他数据项的位置被统称为第三数据项位置。需要注意的是，这里的“第三数据项位置”实际上可能包括多个位置，因为B可能大于2。

例如，如果分类注释数据样本是一个由数字组成的序列，如[5, 10, 15, 20,25]，并且选择第一数据项为10（位置1，假设从0开始计数），第二数据项为20（位置3），则在这个例子中，第一数据项位置是1，第二数据项位置是3，而第三数据项位置可以是0、2和4（对应于数字5、15和25的位置）。

操作322b：在分类注释数据样本中，将第一数据项的数据项位置自第一数据项位置对调到第二数据项位置。

操作323b：在分类注释数据样本中，将第二数据项的数据项位置自第二数据项位置对调到第一数据项位置。

基于此，计算机系统将对分类注释数据样本中的特定数据项执行位置对调操作。这些操作旨在改变数据项在原始样本中的顺序或位置，从而生成经过扰动的数据样本，这样的样本在保持原始数据特性的同时引入了变化，有助于增强机器学习模型的泛化能力。操作322b中，计算机系统识别出分类注释数据样本中的第一数据项，并记录其当前位置（即第一数据项位置）。接着，设备会找到第二数据项位置，这是另一个已经确定好的位置。然后，计算机系统将执行一个数据项对调操作：它将位于第一数据项位置的数据项移动到第二数据项位置，替换掉原来位于那里的数据项。这样，第一数据项就占据了原本第二数据项的位置。

操作323b中，再次确认第二数据项及其当前位置（即第二数据项位置）。然后，它会找到第一数据项位置（注意，此时的第一数据项位置已经是空出来的，因为在前一步操作中第一数据项被移动到了第二数据项位置）。计算机系统随后将第二数据项从第二数据项位置移动到第一数据项位置，完成另一次数据项对调。这样，第二数据项就占据了原本第一数据项的位置。通过这两个连续的对调操作，分类注释数据样本中的第一数据项和第二数据项互换了位置，而其他数据项保持不变。这种数据扰动方式有助于在保持数据集整体特性的同时，引入局部变化，从而增强机器学习模型在面对类似但略有不同的数据时的泛化能力。

举例来说，如果有一个分类注释的图像数据样本，其中包含多个像素作为数据项，每个像素有一个特定的位置（即坐标）。假设我们选择了两个像素作为第一数据项和第二数据项，并确定了它们的位置。通过执行操作322b和323b，计算机系统会交换这两个像素的位置，从而生成一个新的、经过扰动的图像样本。这样的扰动图像可以用于训练机器学习模型，使其能够更好地适应输入图像中可能存在的微小变化。

操作324b：基于第一数据项位置上的第二数据、第二数据项位置上的第一数据和第三数据项位置上的数据确定扰动数据样本。

在操作324b中，计算机系统将基于之前步骤中对调数据项位置后的结果来构建扰动数据样本，旨在根据更新后的数据项位置生成新的数据样本，这个新样本将作为原始数据的一个变体，用于增强机器学习模型的训练。

具体地，计算机系统会执行以下任务：

收集位置上的数据：首先，设备会查看第一数据项位置，由于在执行操作322b时已经将第一数据项对调到了第二数据项位置，因此现在第一数据项位置上实际上是原本的第二数据项。同样地，由于执行了操作323b，第二数据项位置现在是原本的第一数据项。至于第三数据项位置，这些位置上的数据在执行操作322b和323b时并未发生变化。

组合数据生成扰动样本：接下来，计算机系统会将收集到的数据项组合起来，形成一个新的数据样本。这个新样本包含了经过位置对调后的数据项，即第一数据项位置上的第二数据、第二数据项位置上的第一数据，以及第三数据项位置上未发生变化的数据。

这个过程可以类比于一个简单的数据重排任务，其中数据项的顺序被重新排列以生成新的数据组合。在机器学习模型的上下文中，这种数据扰动技术通常用于扩充数据集，帮助模型学习对数据中微小变化的鲁棒性。

举例而言，假设一个楼宇监测系统按秒记录了楼宇内的温度数据：[23°C, 24°C,23.5°C, ...]。这是一个时序数据集，其中每个数据点都代表了一个特定时间点的温度观测值。现在，如果执行操作322b和323b，将某个时间点的温度数据与其他时间点的数据进行位置对调，比如将第一个数据点23°C和第三个数据点23.5°C对调，那么扰动后的数据序列就变成了：[23.5°C, 24°C, 23°C, ...]。然后，在执行操作324b时，计算机系统会基于这个新的时序数据序列生成扰动数据样本。这个扰动样本可以作为原始数据的一个变体，用于训练或测试机器学习模型。通过这种方式，模型可以学习到即使在数据采集顺序发生变化的情况下，也能正确识别和处理楼宇监测数据的能力。这种数据扰动技术对于提高机器学习模型在处理实际场景中可能出现的时序数据错乱或异常情况的性能非常有帮助。它能够增加数据集的多样性，帮助模型学习到更加鲁棒和泛化的特征表示，从而提升模型的预测能力和稳定性。

操作40：将整合监控数据样本和扰动数据样本作为原始楼宇监控数据样本的增强数据样本，以及将原始楼宇监控数据样本和增强数据样本作为待进行迭代优化的初始监控状态识别模型的训练模板。

初始监控状态识别模型包含特征提炼网络和状态识别网络。操作40中，原始的楼宇监控数据样本会得到扩充，通过整合监控数据样本和扰动数据样本来实现。整合监控数据样本是指从实际楼宇监测系统中收集到的原始数据，而扰动数据样本则是通过对这些数据进行一定规则下的修改或变换生成的新数据。整合这两个部分的数据，可以形成一个更大、更丰富的数据集，这有助于提高后续机器学习模型的泛化能力和鲁棒性。

数据增强完成后，计算机系统将准备用于训练初始监控状态识别模型的训练模板。这些训练模板包括原始楼宇监控数据样本和增强数据样本。将它们一起作为训练样本，可以使得模型在学习时能够接触到更多不同情况下的数据，从而更好地捕捉到楼宇监控状态的各种特征和模式。

初始监控状态识别模型的具体构成由两个主要部分组成：特征提炼网络和状态识别网络。特征提炼网络，可以类比为一个编码器，它的任务是从输入的楼宇监控数据中提取出有意义的特征。这些特征可以是数据的统计特性、时序关系、空间分布等，具体取决于输入数据的性质。一旦特征被提炼出来，它们将被传递给状态识别网络。状态识别网络，可以理解为一个解码器，它接收来自特征提炼网络的特征输入，并基于这些特征进行楼宇监控状态的识别和分类。在实际操作中，状态识别网络可以是一个全连接神经网络或其他适合的机器学习算法。它的作用是将提炼后的特征映射到具体的监控状态上，例如正常状态、异常状态等。

举例说明：假设有一个楼宇的温度和湿度监测系统，原始数据样本包括了连续几天内的温度和湿度读数。为了增强数据，对这些读数进行小幅度的随机扰动，生成扰动数据样本。然后，将原始数据样本和扰动数据样本一起作为训练模板，输入到初始监控状态识别模型中。模型的特征提炼网络会学习如何从这些读数中提取出关键特征，比如温度和湿度的变化趋势、日夜差异等。随后，状态识别网络会基于这些特征来判断楼宇当前的监控状态，比如是否处于舒适的环境条件下。

通过操作40不仅能够扩充数据集，提高模型的泛化能力，还能够通过特征提炼和状态识别网络的结构，为后续的模型训练和状态识别任务奠定坚实的基础。

操作50：将训练模板传入至初始监控状态识别模型，通过初始监控状态识别模型的特征提炼网络对训练模板中的数据的数据特征进行特征提炼，获得用以描述训练模板的特征提炼数组。

在操作50中，特征提炼网络是机器学习模型中的一个组成部分，专门负责从输入的数据中提取出对于后续任务有用的信息，这些信息被称为特征。这个网络通过一系列的数学变换和操作，能够将原始数据转换成更易于处理和分析的形式。特征提炼网络即前述的编码器，如transformer中的encoder。

数据的数据特征数据特征是指从原始数据中提取出来的，能够描述数据某一方面性质或特点的信息。在机器学习中，特征通常是以数值的形式表示的，这些数值能够反映出数据的内在规律和模式，对于后续的模型训练和预测至关重要。例如在楼宇监控数据中，一个数据特征可以是某个时间段内的平均温度，这个特征能够反映出楼宇在该时间段内的温度状况。另一个数据特征可以是湿度的日变化率，这个特征能够描述湿度在一天内的波动情况。特征提炼数组是经过特征提炼网络处理后得到的一组数值，这些数值代表了从数据特征中提炼出的特征。这个数组通常会被用作机器学习模型的输入，用于后续的分类、回归或其他任务。特征提炼数组可以为向量或矩阵。

操作50中，计算机系统获取操作40中生成的训练模板。这些训练模板包含了原始楼宇监控数据样本以及经过数据增强处理后的增强数据样本，它们共同构成了用于训练机器学习模型的丰富数据集。接下来，计算机系统将训练模板传入初始监控状态识别模型。这个模型是一个预先构建的机器学习模型，其设计目的是识别和理解楼宇的不同监控状态。模型内部包含了一个专门用于特征提炼的网络结构，即特征提炼网络。为了更具体地说明特征提炼的过程，可以假设特征提炼网络是一个深度神经网络中的卷积层或循环层。这些网络层能够自动学习从输入数据中提取有用特征的方法。例如，在处理时间序列数据时，循环神经网络（RNN）或其变体如长短期记忆网络（LSTM）可以有效地捕捉数据中的时序依赖关系，从而提取出时间序列的特征。

特征提炼完成后，计算机系统将获得一个特征提炼数组。这个数组包含了从训练模板中提炼出的特征值，它们以数值的形式描述了训练模板中数据的内在规律和模式。这些特征值将作为输入传递给监控状态识别模型的其他部分，用于后续的分类或识别任务。

具体地，操作50，将训练模板传入至初始监控状态识别模型，通过初始监控状态识别模型的特征提炼网络对训练模板中的数据的数据特征进行特征提炼，获得用以描述训练模板的特征提炼数组，具体可以包括以下子操作：

操作51：在训练模板包括的数据项组链样本中获取目标数据项组链样本。

在操作50中，对训练模板进行数据特征提炼涉及多个子操作，其中操作51的核心任务是从训练模板中获取目标数据项组链样本。训练模板是一个包含多个数据项组链样本的集合，每个数据项组链样本由一系列数据项按照特定顺序排列而成。这些数据项可以是传感器读数、图像帧、文本记录等，具体取决于监控系统的数据类型和采集方式。为了获取目标数据项组链样本，计算机系统首先会访问存储训练模板的内存或数据库。然后，它会根据预设的规则或算法，从训练模板中选取一个或多个数据项组链样本作为目标。选取的规则可以基于随机抽样、顺序读取、特定条件筛选等方式，具体取决于训练需求和模型设计。

举个例子来说明操作51的实施过程：假设训练模板包含了楼宇一周内的温度和湿度数据，每个数据项组链样本代表一天内的数据记录。计算机系统可以按照时间顺序，依次选取每天的数据记录作为目标数据项组链样本。或者，它也可以根据特定的条件，如选取温度波动最大的几天作为目标数据项组链样本。

获取目标数据项组链样本后，计算机系统将进行后续的特征提炼操作，以提取出这些样本中的有用信息，用于训练和优化监控状态识别模型。操作51作为整个特征提炼过程的起点，确保了后续操作能够针对具体的数据样本进行，从而提高了特征提炼的准确性和有效性。

需要注意的是，在实际应用中，操作51可能会涉及到大量的数据处理和内存操作，因此计算机系统的性能和资源分配对于操作的效率和稳定性至关重要。同时，为了确保特征提炼的准确性和泛化能力，训练模板的多样性和代表性也是需要考虑的关键因素。

操作52：获取目标数据项组链样本的数据特征，将目标数据项组链样本的数据特征传入至特征提炼网络。

操作52中，计算机系统获取目标数据项组链样本的数据特征。数据特征是对数据项组链样本中信息的抽象表示，它们能够捕捉样本的独特性质和模式。在机器学习的上下文中，特征通常是数值型或可以转换为数值型的，以便于计算机进行处理和分析。对于目标数据项组链样本，其特征可以包括各种统计量、时间序列属性、图像特征等，具体取决于数据的类型和监控系统的需求。例如，在楼宇监控系统中，数据特征可以包括温度的平均值、湿度的最大值、光照强度的变化率等。这些特征能够反映楼宇状态的重要方面，并对于后续的状态识别和分析具有关键意义。一旦提取了目标数据项组链样本的数据特征，计算机系统会将这些特征表示为向量形式，即数据项组链向量表示。向量是一个包含多个数值的有序列表，每个数值对应一个特定的特征。通过将数据特征表示为向量，可以方便地将其输入到机器学习模型中进行处理。

接下来，计算机系统会将目标数据项组链样本的数据特征向量传入特征提炼网络。特征提炼网络是机器学习模型中的一个重要组成部分，它负责从输入的特征中学习和提取更高级别的信息。这些信息对于后续的分类、回归或其他任务至关重要。特征提炼网络可以采用各种机器学习算法或神经网络结构，具体取决于问题的复杂性和数据的性质。例如，在处理时间序列数据时，可以使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）来捕捉数据中的时序依赖关系。而在处理图像数据时，卷积神经网络（CNN）是常用的选择，它能够有效地提取图像中的空间特征。

操作53：通过特征提炼网络对目标数据项组链样本的数据特征进行特征提炼，得到目标数据项组链样本的组链特征提炼数组，直到训练模板中的每个数据项组链样本都作为目标数据项组链样本，得到每个数据项组链样本的组链特征提炼数组。

操作53中，计算机系统利用已构建的特征提炼网络来处理目标数据项组链样本的数据特征。特征提炼网络经过专门设计，能够从原始数据中学习和提取有意义的信息。这些信息在后续的任务中，如分类、回归或聚类，将发挥关键作用。

在这个步骤中，特征提炼网络会对目标数据项组链样本的数据特征进行向量编码。这意味着网络会将每个特征转换为一个数值表示，这些数值组合在一起形成一个特征向量。这个过程可以看作是对数据的一种压缩或编码，它保留了数据中的关键信息，同时去除了冗余和噪声。通过特征提炼网络的处理，计算机系统会得到目标数据项组链样本的组链特征提炼数组。这个数组是一个包含多个数值的列表，每个数值对应一个特定的提炼特征。这些提炼特征是在原始特征的基础上通过网络的复杂计算得到的，它们能够更准确地描述数据项组链样本的内在性质和模式。

为了确保整个训练模板都得到充分的特征提炼，计算机系统会重复这个过程，直到训练模板中的每个数据项组链样本都作为目标数据项组链样本被处理过。最终，每个数据项组链样本都会得到一个对应的组链特征提炼数组。

这个过程可以类比于一个工厂流水线，其中每个数据项组链样本都是原料，特征提炼网络是加工设备，而组链特征提炼数组则是最终产品。通过这个过程，原始数据被转换为了一种更适合机器学习和分析的形式。

需要注意的是，特征提炼网络的具体实现方式可以根据任务需求和数据特性而有所不同。例如，在处理图像数据时，可能会使用卷积神经网络（CNN）来提取空间特征；而在处理时间序列数据时，可能会使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）来捕捉时间依赖关系。这些网络结构和算法都是为了更有效地从原始数据中提取有用信息而设计的。

操作54：将每个数据项组链样本的组链特征提炼数组作为表征训练模板的特征提炼数组。

在经过操作53之后，计算机系统已经对每个数据项组链样本进行了特征提炼，并得到了它们各自的组链特征提炼数组。这些数组包含了从原始数据中提取出的有意义的信息，能够反映数据项组链样本的内在性质和模式。

为了将这些提炼出的特征整合起来，以表征整个训练模板，计算机系统会执行操作54。具体来说，将每个数据项组链样本的组链特征提炼数组按照特定的方式进行组合或汇总。这个过程可以是通过简单的拼接、加权平均、池化操作等来实现的，具体取决于模型的设计和数据的特性。

最终，通过操作54，计算机系统会得到一个能够表征整个训练模板的特征提炼数组。这个数组包含了从所有数据项组链样本中提炼出的关键信息，能够更全面、准确地描述训练模板的数据特征和分布。这个特征提炼数组将作为后续机器学习模型训练和优化的重要输入。

需要注意的是，特征提炼数组的具体形式和维度可能会因任务需求和数据特性而有所不同。例如，在处理图像数据时，特征提炼数组可能是一个多维度的张量，包含了从图像中提取出的空间特征和纹理信息；而在处理时间序列数据时，特征提炼数组可能是一个二维矩阵，其中每一行对应一个时间步的特征向量。

此外，机器学习模型的具体实施方式也会影响到特征提炼数组的使用方式。例如，在分类任务中，特征提炼数组可以直接输入到分类器中进行训练和预测；而在生成任务中，特征提炼数组可以作为生成模型的输入或条件，用于生成符合特定特征的数据样本。

总之，操作54是将每个数据项组链样本的特征提炼结果整合起来，形成表征整个训练模板的特征提炼数组的过程。这个过程是机器学习模型训练和数据分析的关键环节之一，有助于提高模型的性能和准确性。

操作60：获取分类注释数据样本的注释数据特征，将特征提炼数组和注释数据特征传入至初始监控状态识别模型的状态识别网络，通过状态识别网络识别输出训练模板对应的样本损失，基于样本损失对初始监控状态识别模型进行优化，将优化后的初始监控状态识别模型作为用于进行楼宇安全状态识别的目标监控状态识别模型。

操作60是在前述的数据处理和特征提炼基础之上，进行模型训练和优化的关键步骤。其目标是利用已经提炼出的特征数组和相应的分类注释数据样本的特征，来训练并优化一个能够识别楼宇安全状态的监控模型。

首先，计算机系统会获取分类注释数据样本的注释数据特征。这些注释数据是与训练模板中的数据项组链样本相对应的标签或分类信息。为了让计算机能够理解和处理这些注释数据，通常需要将其转换为一种数值表示形式，即注释数据的向量表示。这可以通过嵌入网络来实现，嵌入网络能够将离散的标签或文本信息转换为连续的向量空间中的表示，从而捕捉到标签之间的语义关系。

接下来，计算机系统会将之前操作中提取出的特征提炼数组和这些注释数据特征一同传入初始监控状态识别模型的状态识别网络。状态识别网络是模型的核心部分，它负责根据输入的特征来判断楼宇的当前安全状态。在这个步骤中，状态识别网络会尝试根据输入的特征提炼数组和注释数据特征来预测训练模板中每个数据项组链样本的分类标签。

为了评估状态识别网络的性能，计算机会计算其预测结果与真实注释数据之间的差异，这被称为样本损失。样本损失是一个衡量模型预测错误程度的指标，它越大表示模型的预测能力越差，需要进一步的优化。基于计算出的样本损失，计算机会对初始监控状态识别模型进行优化。优化的过程是通过调整模型中的参数来减小样本损失，从而提高模型的预测准确性。这通常需要使用各种优化算法，如梯度下降算法或其变种，来迭代地更新模型参数。

最后，经过多次迭代优化后，初始监控状态识别模型的性能会得到提升，它将能够更准确地识别楼宇的安全状态。此时，计算机系统会将优化后的模型保存下来，并将其作为用于进行楼宇安全状态识别的目标监控状态识别模型。

在实际应用中，状态识别网络可以采用多种不同的机器学习模型或神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）用于处理图像数据，循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）用于处理时间序列数据等。选择具体的模型结构取决于任务的需求和数据的特性。总之，操作60是一个综合性的步骤，它涉及到获取注释数据特征、模型训练、性能评估和模型优化等多个环节。通过这些步骤的协同作用，计算机系统能够训练出一个能够准确识别楼宇安全状态的目标监控状态识别模型。

作为一种可能的实现方式，训练模板包括m个数据项组链样本，m个数据项组链样本包括目标数据项组链样本，特征提炼数组为在将m个数据项组链样本中的每个数据项组链样本都作为目标数据项组链样本时获得的组链特征提炼数组确定得到，分类注释数据样本包括m个数据项组链样本对应的m个分类注释数据项组链，一个数据项组链样本对应一个分类注释数据项组链，m个分类注释数据项组链包括目标分类注释数据项组链，注释数据特征为在将m个分类注释数据项组链中的每个分类注释数据项组链都作为目标分类注释数据项组链时获得的组链监控状态识别特征确定得到。

在该实现方式中，训练模板是构建和训练机器学习模型的基础，它包含了多个数据项组链样本，这些样本用于提供模型学习所需的各种特征和模式。在这个场景中，训练模板具体包括了m个数据项组链样本，其中每一个样本都有可能被选作目标数据项组链样本。目标数据项组链样本是在特征提炼过程中被特别关注和处理的对象。特征提炼是机器学习中的关键步骤，它的目的是从原始数据中提取出有意义且对模型训练有帮助的信息。在这个技术方案中，特征提炼是通过一个专门的特征提炼网络来完成的。当计算机系统依次将m个数据项组链样本中的每一个都作为目标数据项组链样本进行处理时，特征提炼网络会对每个样本的数据特征进行深入分析和转换，最终生成一个与该样本相对应的组链特征提炼数组。这个过程会重复进行，直到训练模板中的所有样本都被处理过，从而得到一系列组链特征提炼数组。与此同时，为了监督模型的学习过程并评估其性能，还需要为每个数据项组链样本提供对应的分类注释数据项组链。在这个技术方案中，每个数据项组链样本都有一个与之相关联的分类注释数据项组链，它们之间是一一对应的关系。这些分类注释数据项组链构成了m个分类注释数据项组链的集合，其中包括了被特别关注的目标分类注释数据项组链。

与特征提炼类似，注释数据特征也需要通过特定的方法进行提取和转换。在这个技术方案中，注释数据特征的提取是通过一个嵌入网络来完成的。当计算机系统依次将m个分类注释数据项组链中的每一个都作为目标分类注释数据项组链进行处理时，嵌入网络会对每个注释数据项组链进行深入分析和转换，最终生成一个与该注释数据项组链相对应的组链监控状态识别特征。这个过程同样会重复进行，直到所有的分类注释数据项组链都被处理过，从而得到一系列组链监控状态识别特征。

综上所述，该实施方式通过特征提炼网络和嵌入网络对训练模板中的每个数据项组链样本及其对应的分类注释数据项组链进行深入分析和处理，从而得到了一系列组链特征提炼数组和组链监控状态识别特征。这些特征和数组将作为后续机器学习模型训练和优化的重要输入和依据。具体的机器学习模型可以是卷积神经网络（用于处理图像类数据）、循环神经网络（用于处理序列类数据）或其他适合特定任务的模型结构和算法。

基于上述实施方式，以上操作60，将特征提炼数组和注释数据特征传入至初始监控状态识别模型的状态识别网络，通过状态识别网络识别输出训练模板对应的样本损失，可以包括以下子操作：

操作61：在特征提炼数组中，将目标数据项组链样本的组链特征提炼数组作为目标组链特征提炼数组，并在注释数据特征中，将目标分类注释数据项组链的组链监控状态识别特征作为目标组链监控状态识别特征。

操作62：将目标组链特征提炼数组和目标组链监控状态识别特征传入至初始监控状态识别模型的状态识别网络，通过状态识别网络识别输出目标数据项组链样本对应的组链样本损失。

在操作61中，计算机系统从特征提炼数组中选择出目标数据项组链样本对应的组链特征提炼数组，这个数组包含了从目标数据项组链样本中提炼出的关键信息，能够反映样本的内在特征和模式。同样地，计算机会从注释数据特征中选择出与目标数据项组链样本相对应的目标分类注释数据项组链的组链监控状态识别特征。这些特征是注释数据经过嵌入网络处理后得到的，它们以数值向量的形式表示了分类注释的信息，使得计算机能够理解和处理这些注释数据。

举例来说，假设特征提炼数组是一个二维数组，其中每一行代表一个数据项组链样本的特征提炼结果，那么目标数据项组链样本的组链特征提炼数组就是这个二维数组中的一行。同样地，如果注释数据特征也是一个二维数组，那么目标分类注释数据项组链的组链监控状态识别特征就是这个二维数组中的对应行。

在操作62中，计算机系统会将上一步中选出的目标组链特征提炼数组和目标组链监控状态识别特征传入初始监控状态识别模型的状态识别网络。状态识别网络是模型中的核心部分，它负责根据输入的特征来进行预测和分类。通过状态识别网络的处理，计算机会得到目标数据项组链样本的预测结果，并将这个预测结果与真实的结果进行比较，计算出组链样本损失。本公开实施例中，可以将整合监控数据样本中的每一个数据项组链样本对应的分类注释数据项组链分别作为整合监控数据样本中的每一个数据项组链样本的真实识别结果，那么，可依据整合监控数据样本中的每一个数据项组链样本的组链监控状态识别特征和每一个数据项组链样本对应的分类注释数据项组链对应的组链监控状态识别特征确定整合监控数据样本中的每一个数据项组链样本对应的组链样本损失。获取损失所采用的损失函数不做限定，例如为交叉熵损失函数、绝对值损失函数等。

组链样本损失是一个衡量模型预测准确性的指标，它反映了模型对于目标数据项组链样本的预测结果与真实结果之间的差异。这个损失值越小，说明模型的预测能力越强，对于训练模板的拟合程度越高。

在一种实施方式中，目标组链特征提炼数组包括第一组链特征提炼数组、第二组链特征提炼数组和第三组链特征提炼数组，第一组链特征提炼数组为训练模板中的原始楼宇监控数据样本中的目标数据项组链样本的组链特征提炼数组、第二组链特征提炼数组为训练模板中的整合监控数据样本中的目标数据项组链样本的组链特征提炼数组、第三组链特征提炼数组为训练模板中的扰动数据样本中的目标数据项组链样本的组链特征提炼数组，目标组链监控状态识别特征包括第一组链特征提炼数组对应的第一组链监控状态识别特征、第二组链特征提炼数组对应的第二组链监控状态识别特征，以及第三组链特征提炼数组对应的第三组链监控状态识别特征，第一组链监控状态识别特征为分类注释数据样本中，原始楼宇监控数据样本中的目标数据项组链样本对应的分类注释数据项组链的组链监控状态识别特征、第二组链监控状态识别特征为分类注释数据样本中，整合监控数据样本中的目标数据项组链样本对应的分类注释数据项组链的组链监控状态识别特征、第三组链监控状态识别特征为分类注释数据样本中，扰动数据样本中的目标数据项组链样本对应的分类注释数据项组链的组链监控状态识别特征。

此时，操作62中，通过状态识别网络识别输出目标数据项组链样本对应的组链样本损失，可以包括：

操作621：通过状态识别网络，依据第一组链特征提炼数组识别输出原始楼宇监控数据样本中的目标数据项组链样本的组链监控状态识别特征，以及通过原始楼宇监控数据样本中的目标数据项组链样本的组链监控状态识别特征和第一组链监控状态识别特征确定原始楼宇监控数据样本中的目标数据项组链样本对应的组链样本损失。

操作622：通过状态识别网络，依据第二组链特征提炼数组识别输出整合监控数据样本中的目标数据项组链样本的组链监控状态识别特征，以及通过整合监控数据样本中的目标数据项组链样本的组链监控状态识别特征和第二组链监控状态识别特征确定整合监控数据样本中的目标数据项组链样本对应的组链样本损失。

操作623：通过状态识别网络基于第三组链特征提炼数组识别输出扰动数据样本中的目标数据项组链样本的组链监控状态识别特征，以及通过扰动数据样本中的目标数据项组链样本的组链监控状态识别特征和第三组链监控状态识别特征确定扰动数据样本中的目标数据项组链样本对应的组链样本损失。

上述实施方式中，目标组链特征提炼数组不再是一个单一的数组，而是包括了第一组链特征提炼数组、第二组链特征提炼数组和第三组链特征提炼数组，它们分别对应于训练模板中的原始楼宇监控数据样本、整合监控数据样本和扰动数据样本中的目标数据项组链样本。同样地，目标组链监控状态识别特征也包括了与这三个组链特征提炼数组相对应的第一组链监控状态识别特征、第二组链监控状态识别特征和第三组链监控状态识别特征。

在操作621中，计算机系统首先会通过状态识别网络，利用第一组链特征提炼数组来识别输出原始楼宇监控数据样本中的目标数据项组链样本的组链监控状态识别特征。这个特征是基于原始楼宇监控数据样本中的目标数据项组链样本提炼出的，它能够反映出该样本在楼宇监控状态下的关键信息。

接着，计算机会将识别输出的组链监控状态识别特征与第一组链监控状态识别特征（即分类注释数据样本中对应的特征）进行比较，以确定它们之间的差异。这个差异反映了模型对于原始楼宇监控数据样本中的目标数据项组链样本的预测准确性，也即是组链样本损失。损失值越小，说明模型的预测能力越强，对于原始楼宇监控数据的拟合程度越高。同样地，在操作622和操作623中，计算机系统会分别针对整合监控数据样本和扰动数据样本中的目标数据项组链样本进行类似的处理。通过状态识别网络识别输出相应的组链监控状态识别特征，并与分类注释数据样本中对应的特征进行比较，确定组链样本损失。

由于采用了更为细致的数据分类和处理方式，因此模型能够更准确地捕捉到不同类型数据样本之间的差异和特征。这有助于提高模型的预测准确性和泛化能力，使其在实际应用中能够更好地适应各种复杂的楼宇监控场景。

综上所述，操作621、622和623通过利用多组链特征提炼数组和组链监控状态识别特征来确定不同类型数据样本的组链样本损失，为后续的模型优化提供了重要依据。具体的机器学习模型可以是深度神经网络、支持向量机或其他适合特定任务的模型结构和算法。

操作63：若m个数据项组链样本中的每个数据项组链样本均作为目标数据项组链样本，且m个分类注释数据项组链中的每个分类注释数据项组链均作为目标分类注释数据项组链，则得到每个数据项组链样本对应的组链样本损失。

操作64：基于每个数据项组链样本对应的组链样本损失确定训练模板对应的样本损失。

在操作63中，计算机系统将处理多个数据项组链样本及其对应的分类注释数据项组链，以得到每个数据项组链样本的组链样本损失。具体来说，假设有m个数据项组链样本，每个数据项组链样本都被视为目标数据项组链样本。同时，假设有m个分类注释数据项组链，每个分类注释数据项组链都被视为目标分类注释数据项组链。对于每个目标数据项组链样本，计算机系统执行类似操作61和62的过程。首先，从特征提炼数组中提取出该数据项组链样本的组链特征提炼数组，并从注释数据特征中提取出与该数据项组链样本相对应的分类注释数据项组链的组链监控状态识别特征。

接着，计算机系统会将提取出的组链特征提炼数组和组链监控状态识别特征传入初始监控状态识别模型的状态识别网络。状态识别网络会对这些特征进行处理，并输出该数据项组链样本的预测结果。然后，计算机会将预测结果与真实的分类注释数据项组链进行比较，计算出该数据项组链样本的组链样本损失。

这个过程会对m个数据项组链样本中的每一个都执行一次，因此最终会得到m个组链样本损失，每个损失对应于一个数据项组链样本。

在操作64中，计算机系统基于操作63中得到的每个数据项组链样本的组链样本损失确定训练模板对应的样本损失。这个样本损失是对所有数据项组链样本的组链样本损失的一个综合考量。具体来说，计算机系统可以采用多种方法来计算样本损失，例如计算所有组链样本损失的平均值、加权平均值或其他统计量。

这个样本损失是衡量模型对于整个训练模板拟合程度的一个重要指标。样本损失越小，说明模型对于训练模板的拟合程度越高，预测能力越强。

需要注意的是，在这个过程中，初始监控状态识别模型的具体实施方式可以是多种多样的。例如，它可以是一个深度神经网络模型，通过多层非线性变换来学习和表示数据项组链样本的特征；也可以是一个支持向量机模型，通过在高维空间中寻找最优超平面来进行分类和预测。具体的模型选择应根据实际问题的特点和需求来确定。

操作60中，基于样本损失对初始监控状态识别模型进行优化，将优化后的初始监控状态识别模型作为用于进行楼宇安全状态识别的目标监控状态识别模型，具体可以包括：基于样本损失对初始监控状态识别模型进行优化，得到优化结果；若优化结果指示优化后的初始监控状态识别模型达到预设的收敛评估条件，则将达到预设的收敛评估条件的初始监控状态识别模型作为目标监控状态识别模型。

计算机系统基于之前计算得到的样本损失来对初始监控状态识别模型进行优化。优化的目的是调整模型的参数和结构，以便提高模型对于训练模板的拟合程度，从而增强模型的预测能力。具体来说，优化过程可以采用多种机器学习算法或神经网络优化技术。例如，如果初始监控状态识别模型是一个神经网络模型，那么可以通过反向传播算法来计算样本损失对于模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新模型参数，以减小样本损失。这个过程可以反复迭代执行，直到模型达到预设的收敛评估条件。收敛评估条件是用来判断模型是否已经达到优化目标的一组标准。它可以包括多种指标，如样本损失的值是否小于某个预设阈值、模型参数是否稳定不再发生显著变化、或者迭代次数是否达到预设上限等。当模型达到这些收敛评估条件时，可以认为模型已经优化完成。

一旦初始监控状态识别模型经过优化并达到预设的收敛评估条件，计算机系统会将其作为目标监控状态识别模型。这个目标监控状态识别模型是对初始模型进行优化后得到的，它具有更强的预测能力和更高的拟合程度，因此更适合用于进行楼宇安全状态的识别。

需要注意的是，优化过程可能会涉及到多个超参数的调整，如学习率、迭代次数、批量大小等。这些超参数的设置会直接影响优化效果和模型性能。因此，在实际应用中，可能需要根据具体问题的特点和需求进行多次实验和调整，以找到最优的超参数设置。

操作60通过基于样本损失对初始监控状态识别模型进行优化，并将优化后的模型作为目标监控状态识别模型，提高了模型的预测能力和拟合程度，为后续的楼宇安全状态识别提供了更准确的模型支持。

在训练得到目标监控状态识别模型后，可以利用其进行楼宇监控数据反映的安全状态识别，具体的，模型的使用过程中，可以包括以下操作：

操作100：获取楼宇监控数据。

操作200：将楼宇监控数据传入至目标监控状态识别模型的特征提炼网络，基于特征提炼网络对楼宇监控数据的数据特征进行特征提炼，获得用以描述楼宇监控数据的特征提炼数组。

操作300：将楼宇监控数据的特征提炼数组传入至目标监控状态识别模型的状态识别网络进行监控状态识别，得到楼宇监控数据的注释数据特征。

操作400：基于楼宇监控数据的注释数据特征得到楼宇监控数据的分类注释数据。

在一个实施场景中，操作100获取楼宇监控数据，楼宇监控数据可以包括各种传感器读数、摄像头图像、门禁记录等，它们共同构成了楼宇安全状态的全面视图。这些数据通常通过楼宇内的监控系统收集，并存储在计算机系统可访问的数据库或文件系统中。接下来，操作200将楼宇监控数据传入目标监控状态识别模型的特征提炼网络。特征提炼网络是模型的一个组成部分，它负责从原始数据中提取有意义的特征。这些特征能够描述楼宇监控数据的内在属性和关系，是后续状态识别的重要依据。特征提炼网络可以采用各种机器学习算法或神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取，或循环神经网络（RNN）用于序列数据特征提取。通过特征提炼网络的处理，计算机系统能够获得一个特征提炼数组，该数组包含了用以描述楼宇监控数据的关键特征。然后，操作300将特征提炼数组传入目标监控状态识别模型的状态识别网络进行监控状态识别。状态识别网络是模型的另一个关键组成部分，它负责根据特征提炼数组来识别楼宇的监控状态。这个过程通常涉及将特征提炼数组与预先定义的监控状态进行比较或匹配，以确定当前数据所属的状态类别。状态识别网络可以采用分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树或神经网络分类器。通过状态识别网络的处理，计算机系统能够得到楼宇监控数据的注释数据特征，这些特征描述了数据所属的状态类别。最后，操作400基于注释数据特征得到楼宇监控数据的分类注释数据。分类注释数据是对各个数据项安全状态识别结果的详细标注，它提供了关于楼宇安全状态的直接信息。例如，分类注释数据可以指示某个摄像头图像中是否存在异常行为、某个传感器读数是否超过安全阈值等。这些信息对于评估楼宇的安全状态以及采取相应的安全措施至关重要。

综上所述，通过操作100至操作400，计算机系统能够利用目标监控状态识别模型对楼宇监控数据进行全面的安全状态识别。这个过程涉及数据的获取、特征提炼、状态识别和分类注释，为楼宇安全管理提供了有力支持。

需要说明的是，本公开实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的基于物联网的楼宇安全监控方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本公开实施例不限制于任何特定的硬件、软件或固件，或者硬件、软件、固件三者之间的任意结合。

本公开实施例提供一种计算机系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法中的部分或全部步骤。本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的部分或全部步骤。所述计算机可读存储介质可以是瞬时性的，也可以是非瞬时性的。本公开实施例提供一种计算机程序，包括计算机可读代码，在所述计算机可读代码在计算机设备中运行的情况下，所述计算机设备中的处理器执行用于实现上述方法中的部分或全部步骤。

本公开实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机读取并执行时，实现上述方法中的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一些实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一些实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。这里需要指出的是：上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考。以上设备、存储介质、计算机程序及计算机程序产品实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本公开设备、存储介质、计算机程序及计算机程序产品实施例中未披露的技术细节，请参照本公开方法实施例的描述而理解。

图2为本公开实施例提供的一种计算机系统的硬件实体示意图，如图2所示，该计算机系统1000的硬件实体包括：处理器1001和存储器1002，其中，存储器1002存储有可在处理器1001上运行的计算机程序，处理器1001执行程序时实现上述任一实施例的方法中的步骤。

存储器1002存储有可在处理器上运行的计算机程序，存储器1002配置为存储由处理器1001可执行的指令和应用，还可以缓存待处理器1001以及计算机系统1000中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)实现。

处理器1001执行程序时实现上述任一项的基于物联网的楼宇安全监控方法的步骤。处理器1001通常控制计算机系统1000的总体操作。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本公开的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本公开的各种实施例中，上述各步骤/过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤/过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。上述本公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。