一种流量数据的在线同步校准方法和系统

技术领域

本发明属于流量表计量技术领域，尤其涉及一种流量数据的在线同步校准方法和系统。

背景技术

在很多场景下，会使用到管道输送流体，例如输送水、油、燃气等，而管道一般都是封闭式管道，为了在线校准或者计量管道内输送流体的流量，现有技术中一般是通过在管道上加装流量计，再通过掐秒表的方式确定累积量，或者通过眼睛直读的方式确定瞬时量，利用不同管道上的流量计读取数据，来校准多管道的流量。

但是这种方式误差大，同步性差，自动化程度低，而且管道所处的区域很广泛，需要投入很大的人力物力来进行流量在线校准，出错率大。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种流量数据的在线同步校准方法和系统，主要用于解决现有技术中无法对多管道实现在线同步校准流量等缺陷。

为解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种流量数据的在线同步校准方法，包括：

控制终端设置一同步校准指令，发送至云服务端，所述同步校准指令包含有校准对象信息、未来同步时间信息；

云服务端基于校准对象信息，将未来同步时间信息发送至指定的若干个流量采集模块；

所述流量采集模块基于未来同步时间信息，在其数据预存队列中选取时间标签距未来同步时间信息最近的一个或多个流量数据，并上传至云服务端；

所述云服务端接收若干个流量数据后，将其发送至控制终端。

在一些实施例中，所述流量采集模块包括流量计和摄像头，所述流量计用于测量管道内的介质流量，所述摄像头用于根据设定频率拍摄流量计的测量数据呈现界面。

在一些实施例中，所述流量采集模块设有预览模式，所述摄像头按照设定频率对着所述流量计进行拍摄，并保存预设时间段内的预览画面，形成数据预存队列，每一所述预览画面都设有时间标签。

在一些实施例中，所述云服务端在接收到若干个来自不同流量采集模块的预览画面后，提取每个所述预览画面的时间标签，选出最大时间值和最小时间值，计算其时间差，若时间差小于等于在设定频率下两帧间隔时间，则认定数据有效；若时间差大于在设定频率下两帧间隔时间，则认定数据无效，并识别出对应的两个流量采集模块，作重新上传数据。

在一些实施例中，所述流量采集模块为智能流量计，所述智能流量计用于测量管道内的介质流量，并形成电子流量数据，向每一个电子流量数据配置一时间标签，根据时间顺序，形成数据预存队列；

所述智能流量计被配置为根据同步校准指令，在基于未来同步时间信息所设定的预设时间段内，构建出数据预存队列，选取时间标签距未来同步时间信息最近的一个电子流量数据，并上传至云服务端。

在一些实施例中，所述云服务端在接收到若干个来自不同智能流量计的电子流量数据后，提取每个所述电子流量数据的时间标签，选出最大时间值和最小时间值，计算其时间差，若时间差小于等于设定间隔时间，则认定数据有效；若时间差大于设定间隔时间，则认定数据无效，并识别出对应的两个流量采集模块，作重新上传数据。

在一些实施例中，还包括时间校准步骤：

云服务端向流量采集模块发送时间校准指令，所述时间校准指令包含有当前时间信息；

所述流量采集模块基于所述当前时间信息，校准其内置的时钟，统一时钟的时间后，在时间校准动作完成的第一时间阈值内，才允许接收所述同步校准指令。

在一些实施例中，设定标准流量模块，所述标准流量模块为基于时差法原理、用于检定封闭管道内流量的外夹式超声流量计；

控制终端通过云服务端向流量采集模块和标准流量模块下发性能检定指令，所述性能检定指令包含有检定时间间隔信息；

所述流量采集模块和标准流量模块分别上传在检定时间间隔中的检定流量数据；

所述云服务端基于检定流量数据，计算最大误差值与重复性参数；

当最大误差值为±2.5％之间，且重复性参数不大于最大误差值的绝对值的1/2时，判定性能检定完成；否则，重新检定。

在一些实施例中，所述控制终端在接收到若干个流量数据后，提取出流量数值，根据预设的计量格式，形成计量校准报告。

第二方面，本发明提供一种流量数据的在线同步校准系统，应用如上述的流量数据的在线同步校准方法，包括：

控制终端，用于设置同步校准指令，并发送至云服务端，所述同步校准指令包含有校准对象信息、未来同步时间信息；

云服务端，用于基于校准对象信息，将未来同步时间信息发送至指定的若干个流量采集模块，还用于在接收到若干个流量数据后，将其发送至控制终端；

流量采集模块，用于基于未来同步时间信息，在其数据预存队列中选取时间标签距未来同步时间信息最近的一个或多个流量数据，并上传至云服务端。

相比现有技术，本发明至少包括以下有益效果：

(1)通过控制终端发送同步校准指令，可以通过云服务端发送至指定的若干个流量采集模块，流量采集模块则将距未来同步时间信息最近的一个或多个流量数据上传至云服务端，通过控制终端、云服务端和流量采集模块组成一个整体的系统，建立起一个同步性优、误差小的流量在线同步校准体系，实现高效可控的流量在线同步校准；

(2)为了提高多个流量采集模块所上传数据的同步性，消除网络延迟时间误差，会针对每个预览画面的时间标签作出分析处理，只有当最大时间值和最小时间值的时间差小于等于在设定频率下两帧间隔时间，才认定数据有效，避免多个流量采集模块受到网络延迟的影响而上传具有误差的数据。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本实施例提供一种流量数据的在线同步校准方法的流程示意图。

图2是本实施例提供一种流量数据的在线同步校准系统的框架示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，当描述到特定器件位于第一器件和第二器件之间时，在该特定器件与第一器件或第二器件之间可以存在居间器件，也可以不存在居间器件。当描述到特定器件连接其它器件时，该特定器件可以与所述其它器件直接连接而不具有居间器件，也可以不与所述其它器件直接连接而具有居间器件。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

发明人发现：

管道的布局很复杂，需要进行流量在线校准的管道可能会分布在各个区域，而各个管道所处的网络环境也不尽相同，如果采用人为掐秒表累积，或者目视直读的方式读取瞬时值，都会存在一个问题，就是利用哪一个时间点的数据为准，从何时开始进行计量动作，正是因为目前的技术手段在进行流量在线校准时同步性差的问题，导致校准误差大、后续数据处理工作量大，容易出错。

鉴于此，为了解决以上的现有问题，第一方面，参照图1，本发明实施例提供一种流量数据的在线同步校准方法，包括：

控制终端设置一同步校准指令，发送至云服务端，同步校准指令包含有校准对象信息、未来同步时间信息；

云服务端基于校准对象信息，将未来同步时间信息发送至指定的若干个流量采集模块；

流量采集模块基于未来同步时间信息，在其数据预存队列中选取时间标签距未来同步时间信息最近的一个或多个流量数据，并上传至云服务端；

云服务端接收若干个流量数据后，将其发送至控制终端。

需要说明的是，每个流量采集模块都具有一个通信身份标签，将所有的通信身份标签与流量采集模块的映射关系整理成一数据表，存储在云服务端处，控制终端可以选取指定的几个目标流量采集模块，并且指定一个未来同步时间信息，将这两种数据组成同步校准指令后，发送至云服务端；

云服务端识别到同步校准指令后，先是读取其中的校准对象信息，并从数据表中找到对应的通信身份标签，此时云服务端得到若干个通信身份标签，将同步校准指令中的未来同步时间信息依循上述的通信身份标签，安装设定的通信途径，发送至对应的流量采集模块，每个流量采集模块都会收到一未来同步时间信息；需要说明的是，由于云服务端的数据处理能力强，效率高，所以对于映射关系的处理、指令的读取与分析，都可放在云服务端进行，而只将未来同步时间信息发送给流量采集模块，减少云服务端与流量采集模块之间的数据复杂性；

进一步地，每个流量采集模块响应于未来同步时间信息，就会自动地建立其对应的数据预存队列，数据预存队列包括若干个按照时间顺序排列的流量数据，每一个流量数据都具有一个时间标签，用于反映采集此流量数据的真实时间，然后从数据预存队列中选取时间标签距未来同步时间信息最近的一个流量数据，将这一流量数据发送至云服务端；为了减少流量采集模块的数据传输压力，其只将选取出来的一个流量数据进行上传；

而云服务端在接收到若干个流量数据后，将其发送至控制终端，在控制终端上进行汇总展示，以完成流量的在线校准。

可见，为了减少校准误差，避免分布式实地目视校准所带来的同步性差、效率低等缺陷，可以设定一个未来时刻，例如现在是12点整，控制终端可以设定第一、第三、第五流量采集模块，校准在12点10分的流量数据，并组成了同步校准指令，云服务端据此，调出第一、第三、第五流量采集模块的通信身份标签，向其发送12点10分这一未来同步时间信息，第一、第三、第五流量采集模块在收到这一未来同步时间信息后，就会建立其对应的数据预存队列，例如建立从12点09分至12点11分这个时间段内的数据预存队列，将当下同步性的误差转移到未来的一个同步时间，通过提前预设、延迟选取的方式，得到距离未来同步时间信息最近的一个流量数据，通过设定一未来时间的方式隔绝网络传输带来的延迟问题，有效提高同步性，减小误差。

作为一种实施方式，未来同步时间信息是一个时间段的信息，例如是将12点10分至12点11分这一分钟作为校准时间，流量采集模块会建立从12点09分至12点12分这个时间段内的数据预存队列，从中选取出与12点10分至12点11分这一未来同步时间信息最近的流量数据，需要注意的是，这个流量数据包括多个，而且其所组成的时间长度为1分钟，组成一个可代表一定时间长度的流量数据组，再进行上传；在组建这一流量数据组时，先识别12点10分和12点11分这两个时间端点，选取分别离这两个时间端点最近的两个流量数据，然后再选取这两个流量数据之间的所有流量数据，以形成流量数据组。

作为一种实施方式，由于管道所处的位置各有不同，其所处的网络环境也不尽相同，所以云服务端与各个流量采集模块之间的网络通信速度也会有快慢之分，为了解决这一网络延迟的问题，利用云服务端对各个流量采集模块进行网络通信速度的检测，并且记录各个流量采集模块的网络延迟时间，这一步骤可以发生在当前时刻与未来同步时间之间，例如当前时刻是12点整，需要校准在12点10分的流量数据，数据预存队列是建立在12点09分至12点11分这个时间段内的，所以检测网络通信速度这一动作可发生在12点整至12点09分之间；

可选地，云服务端只对与校准对象信息相对应的指定的若干个流量采集模块进行网络通信速度的检测动作；

当云服务端取得各个流量采集模块的网络延迟时间后，可对后续向流量采集模块发送的未来同步时间信息进行时间补偿，保证流量采集模块所接收到的未来同步时间信息具有高同步性。

可选地，云服务端将各个流量采集模块的网络延迟时间输入编码网络提取感知特征；基于感知特征进行协作通信，对各个流量采集模块的网络延迟时间感知特征进行对齐与融合，获得各个流量采集模块接收时的异步特征和边缘特征融合注意力权重；基于异步特征获得历史特征，并将历史特征和边缘特征融合注意力权重，通过延时补偿网络，通过特征权重共生预测和时间调制，得到调制结果；利用解码器将调制结果解码成最终感知并输出针对各个流量采集模块的时间补偿结果，在后续的未来同步时间信息下发和流量数据的上传时可以进行针对性的时间补偿。

进一步地，延时补偿网络包括两个部分，一部分是基于金字塔-长短期记忆估计网络进行的特征权重共生预测，另一部分则是时间调制。金字塔-长短期记忆估计网络表示：将长短期记忆网络中的矩阵乘法替换为多维卷积结构所得到的网络，用于对一系列历史合作信息进行建模，并估计当前的状态，以捕获时间相关的协作特征。延时补偿网络基于双分支金字塔长短期记忆体系结构，促进对两类关键协作信息(包括特征和协作注意力权重)的同步评估，相互增强；该网络通过减少不可避免的通信延迟的影响来促进鲁棒的多智能体感知，增强协同感知系统在现实通信场景中的性能和安全性。

实施例1：

在本实施例1中，流量采集模块包括流量计和摄像头，流量计用于测量管道内的介质流量，摄像头用于根据设定频率拍摄流量计的测量数据呈现界面；

可选地，流量计为超声流量计、电磁流量计、水表中的其中一种。

摄像头对着流量计的测量数据呈现界面进行拍摄，可选地，摄像头是结合于智能通讯设备上的摄像头，智能通讯设备与云服务端无线连接，在云服务端的控制下，智能通讯设备控制摄像头进行拍摄，可以是拍摄照片也可以是拍摄视频，以上两种方式所得到的数据都统称为流量数据，智能通讯设备再将流量数据发送给云服务端，完成数据的上传。

作为一种实施方式，流量采集模块设有预览模式，摄像头按照设定频率对着流量计进行拍摄，并保存预设时间段内的预览画面，形成数据预存队列，每一预览画面都设有时间标签。其中，预设时间段根据未来同步时间信息来进行设定，如果未来同步时间信息是一个具体时刻，则预设时间段设定为此具体时刻前后各一分钟所组成的时间区间；如果未来同步时间信息是一个具体时间区间，则预设时间段设定为此具体时间区间前后各一分钟所组成的更大的时间区间；流量采集模块在接收到未来同步时间信息后，进入预览模式，可以在预设时间段内形成预览画面，此预览画面保存至智能通讯设备中，利用预览画面形成数据预存队列，操作者可以在未来的任一时刻调取此数据预存队列进行复查或者纠正，由于是利用摄像头进行拍摄，所得到的每一帧预览画面都设有时间标签。

作为一种实施方式，云服务端在接收到若干个来自不同流量采集模块的预览画面后，提取每个预览画面的时间标签，一个流量采集模块可以上传一个预览画面，也可以上传多个预览画面，这个根据未来同步时间信息的性质而决定。

若一个流量采集模块上传一个预览画面，从所有的预览画面中选出最大时间值和最小时间值，计算其时间差，若时间差小于等于在设定频率下两帧间隔时间，则认定数据有效；若时间差大于在设定频率下两帧间隔时间，则认定数据无效，并识别出对应的两个流量采集模块，作重新上传数据。

可选地，预览画面按照30帧/秒的频率进行采集，即单帧预览画面生成的时间为33.333ms，在同一流量采集模块对应的数据预存队列中，两帧预览画面之间的最大间隔为66.666ms。通过以上的方式，可以将不同智能通讯设备控制下的摄像头的上传流量数据的绝对时间误差控制在100ms以下，同步性大大提高。

若一个流量采集模块上传多个预览画面，从每一个流量采集模块对应的流量数据中选取一头一尾，即首尾两端的流量数据，然后再在所有流量采集模块所上传的首端流量数据中，挑选出最大时间值和最小时间值，计算其时间差；在所有流量采集模块所上传的尾端流量数据中，挑选出最大时间值和最小时间值，计算其时间差；按照上述的判断标准来判断时间差是否有效。

实施例2：

在本实施例2中，流量采集模块为智能流量计，智能流量计用于测量管道内的介质流量，并形成电子流量数据，向每一个电子流量数据配置一时间标签，根据时间顺序，形成数据预存队列；

智能流量计被配置为根据同步校准指令，在基于未来同步时间信息所设定的预设时间段内，构建出数据预存队列，选取时间标签距未来同步时间信息最近的一个电子流量数据，并上传至云服务端。

需要说明的是，本实施例2与实施例1的区别在于流量采集模块的形式不同，实施例1是用摄像头拍摄具体画面来形成的流量数据，而实施例2则是用电子信息来形成流量数据进行上传，除了流量数据的形式不一样，其余的传输方式和时间选取方式一样。

作为一种实施方式，云服务端在接收到若干个来自不同智能流量计的电子流量数据后，提取每个电子流量数据的时间标签，一个流量采集模块可以上传一个电子流量数据，也可以上传多个电子流量数据，这个根据未来同步时间信息的性质而决定。

若一个流量采集模块上传一个电子流量数据，从所有电子流量数据中选出最大时间值和最小时间值，计算其时间差，若时间差小于等于设定间隔时间，则认定数据有效；若时间差大于设定间隔时间，则认定数据无效，并识别出对应的两个流量采集模块，作重新上传数据。

若一个流量采集模块上传多个电子流量数据，从每一个流量采集模块对应的流量数据中选取一头一尾，即首尾两端的流量数据，然后再在所有流量采集模块所上传的首端流量数据中，挑选出最大时间值和最小时间值，计算其时间差；在所有流量采集模块所上传的尾端流量数据中，挑选出最大时间值和最小时间值，计算其时间差；按照上述的判断标准来判断时间差是否有效。

优选地，设定间隔时间为100ms。

实施例3：

在本实施例3中，还包括时间校准步骤：

云服务端向流量采集模块发送时间校准指令，时间校准指令包含有当前时间信息；

流量采集模块基于当前时间信息，校准其内置的时钟，统一时钟的时间后，在时间校准动作完成的第一时间阈值内，才允许接收同步校准指令。

需要说明的是，由于各个流量采集模块都有对应的内置时钟，内置时钟可能存在时间偏差，因此需要在统一时钟时间后，在有限的第一时间阈值内，才能保证时间的同步性，例如在完成时间校准动作的30分钟内，才允许接收同步校准指令，也即接收未来同步时间信息，才能进行上传数据。

更进一步地，本时间校准动作，是发生对网络通信速度进行检测并得到时间补偿结果之后的，所以在发送时间校准指令时，已经是由云服务端作出了时间补偿，保证各个流量采集模块所得到的当前时间信息是具有高同步性的。

作为一种实施方式，设定标准流量模块，标准流量模块为基于时差法原理、用于检定封闭管道内流量的外夹式超声流量计；

控制终端通过云服务端向流量采集模块和标准流量模块下发性能检定指令，性能检定指令包含有检定时间间隔信息；

流量采集模块和标准流量模块分别上传在检定时间间隔中的检定流量数据；

云服务端基于检定流量数据，计算最大误差值与重复性参数；

当最大误差值为±2.5％之间，且重复性参数不大于最大误差值的绝对值的1/2时，判定性能检定完成；否则，重新检定。

通过设置一个标准流量模块，利用标准流量模块来校准其他流量采集模块，检定在规定的一个时间段中的流量数据，通过限定其最大误差值和重复性参数，来确保各流量采集模块的标准化。

作为一种实施方式，控制终端在接收到若干个流量数据后，提取出流量数值，根据预设的计量格式，形成计量校准报告。

在控制终端中预存多种报告模板，当接收到若干个流量数据后，自动从中提取出所需要的目标流量数值，自动计算流量计量误差计重复性，按照报告模板的计量格式，自动出具计量校准报告，一键输出，方便快捷。

参照图2，第二方面，本发明实施例提供一种流量数据的在线同步校准系统，应用如上述的流量数据的在线同步校准方法，包括：

控制终端，用于设置同步校准指令，并发送至云服务端，同步校准指令包含有校准对象信息、未来同步时间信息；

云服务端，用于基于校准对象信息，将未来同步时间信息发送至指定的若干个流量采集模块，还用于在接收到若干个流量数据后，将其发送至控制终端；

流量采集模块，用于基于未来同步时间信息，在其数据预存队列中选取时间标签距未来同步时间信息最近的一个流量数据，并上传至云服务端。

可选地，控制终端为手机，利用手机向云服务端发送相关指令，再由云服务端向各个流量采集模块下发指令。

综上，相对于现有技术，上述实施例提供一种流量数据的在线同步校准方法和系统，通过控制终端发送同步校准指令，可以通过云服务端发送至指定的若干个流量采集模块，流量采集模块则将距未来同步时间信息最近的一个流量数据上传至云服务端，通过控制终端、云服务端和流量采集模块组成一个整体的系统，建立起一个同步性优、误差小的流量在线同步校准体系，实现高效可控的流量在线同步校准；

为了提高多个流量采集模块所上传数据的同步性，消除网络延迟时间误差，会针对每个预览画面的时间标签作出分析处理，只有当最大时间值和最小时间值的时间差小于等于在设定频率下两帧间隔时间，才认定数据有效，避免多个流量采集模块受到网络延迟的影响而上传具有误差的数据。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。