一种数据线识别系统及方法与流程

1.本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种数据线识别系统及方法。


背景技术：

2.目前，随着计算机信息科学技术的发展，越来越多的企业实现了信息化管理，也形成了大量的数据，如原材料和零部件采购数据、生成制造数据、销售数据以及与供应商、经销商和客户的交易数据等，这些数据日益增长，形成了包括产品生命周期到的数据库。
3.随着通讯产业的飞速发展，手机成为人们日常生活中不可或缺的工具之一，工业生产线逐渐向智能化的方向发展，高精度制造业面临诸多挑战，手机的智能制造业变得越来越重要。对于在生产线上检测手机部件种类是否齐全，各个手机部件的位置是否出现在正确的地方，传统的目标检测方法存在很多缺陷，如效率低，由于检测时的膨胀而导致部件损坏，且工业生产线检测手机部件时，环境复杂多变，干扰因素较多，目标占比小，难以提高检测精度和效率。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供了一种数据线识别系统及方法，解决了正确识别数据线与手机是否准确匹配，在数据线和手机匹配建立连接后，实现手机硬件信息、手机短信等数据的获取，实现了数据的分析统计，具体采用以下技术方案来实现。
5.第一方面，本发明提供了一种数据线识别系统，包括：获取模块，用于采集手机系统信息、手机基本信息、应用程序信息和多媒体数据，手机系统信息包括imei码、imsi码和系统版本信息，手机基本信息包括短信、通话记录、通讯录和日历，多媒体数据包括图片、视频、音频、文档和手机铃声，通过逻辑获取方式获取具有root权限的手机的应用程序信息，应用程序信息包括聊天软件和导航软件，通过备份方式获取为具有root权限的安卓手机；解析模块，用于对获取到的数据进行分析，对聊天数据进行解密，并分析出常用联系人、异常通话和敏感信息，分析的数据存储于数据库中；统计模块，用于对分析出的数据进行展示，展示内容包括常用联系人、异常通话、敏感信息和地理位置信息；指标构建模块，用于对评价指标进行汇总，根据预设的供应商评价指标库中的之别被引用的频率，去除被引用频率小于预设阈值且与手机行业关联性不大的指标，结合手机行业的自身特点添加关键指标，以得出手机配件供应商评价的二级指标，筛选出的二级指标进行因子分析，对提取的公共因子对应作为一级指标，其中，通过手机搜索到的多个评价指标进行整合时，将意思表达相同或相近的指标进行次数累加，选取次数最多的指标名称以确定评价指标名称。
6.作为上述技术方案的进一步改进，数据线识别系统还包括因子分析模块，因子分析模块包括信度分析单元和效度分析单元，信度分析单元用于将至少一份量表测得的分数
与一群受测者在同一份量表前后填写的答案出现一致时，标识信度高；当同一份量表前后两次测得的结果不一致，标识份量表的信度低；将一份调查问卷获得的分数用x标识，真分数用t表示，误差分数用e表示，则x=t e，若x的方差用表示，t的方差用表示，e的方差用表示，则，信度的大小是由真分数的变异量占总变异量的比值，则信度=/；效度分析单元用于表示一份量表真正测量到该量表所测量的能力，达到测量目的的量表才是有效的，真分数用t表示，真分数包括问卷所要测量的部分与测量目的的无关部分，则t=，实际观察值w为：，在总分数中占的比例越大，调查问卷就越有效。
7.作为上述技术方案的进一步改进，因子分析模块包括将多个综合因子从原始标量中归结出来，并对变量间的相关性进行检验，变量间的相关性采用kmo统计量检验与bartlett球形检验来验证；kmo检验统计量用于比较观测相关系数与偏相关系数的指标，其值与1越接近表示变量的相关性越好，当kmo》0.7时，原始数据适合做因子分析；bartlett球形检验用于验证原始变量的相关系数矩阵是否为单位矩阵，当确认为非单位矩阵时，做因子分析。
8.作为上述技术方案的进一步改进，因子分析模块还包括因子提取单元和因子确定单元，因子提取单元用于选取多个公共因子建立因子载荷矩阵，以确定提取的公共因子对原始变量的影响程度，并对因子载荷矩阵进行方差最大化正交旋转得到输出结果；因子确定单元用于因子提取单元和因子正交旋转后，多个指标变量的湛河系数都大于预设系数阈值时，提取多个因子并确定与第一个公共因子密切相关的是产品合格率、质量保证体系、安全性和可靠性，并将第一个公共因子确定为质量，与第二个公共因子密切相关的是与科研机构的合作、创新能力、高级极速人员的比例、设备先进程度和专利数量，将第二个公共因子确定为技术；企业的管理水平、财务状况、员工数量、市场占有率和信誉度与第三个公共因子密切相关并将其确定为企业状况；与第四个公共因子密切相关的是单笔交易量、准时交货、订货提前期和接收紧急订单的能力与交货有关，并将其确定为交付能力；与第五个公共因子密切先关的是销售代表的能力、技术支持的服务水平、售后服务和服务态度并将其确定为服务；与第六个公共因子密切相关的是优惠幅度、物流成本和采购价格并将其确定为价格。
9.作为上述技术方案的进一步改进，获取模块包括逻辑获取单元、备份获取单元和物理获取单元，逻辑获取单元为预先分配的数据并通过利用数据线中的debug bridge连接手机的方式访问文件系统，物理获取模块为存储数据的物理介质，通过获取镜像来实现数据获取，并获取到被删除的数据。
10.作为上述技术方案的进一步改进，当手机具有root权限时，通过逻辑获取单元获取通话记录、短信的基本信息和手机硬件信息，并提取存储在手机中第三方的app信息；当手机未具有root权项时，备份获取单元使得取证人员在未获得手机root权限以获取更多的数据；物理获取单元用于完整获取手机内的数据，以文件形式存储于手机中的数据、隐
藏文件和未分配簇中的数据，将芯片从手机中去除，通过芯片数据读取设备以将芯片中数据按位读取出来。
11.作为上述技术方案的进一步改进，统计模块挖掘满足关联规则的频繁项集，以得到满足最小支持度阈值的项集，当最小支持度设置低时，一个项集是频繁的，每一个子集也是频繁的，一个长的项集包含组合数个短的频繁项集；频繁项集满足最小支持度和最小置信度，通过计算出满足最小支持度计数的项集，计算出满足最小支持度计数的项集中满足最小置信度要求的项集，规则，它是由频繁项集产生的，该规则的置信度为，是频繁的，由支持度的但反省可知也是频繁的，在产生频繁项集时得到两个项集的支持度计数，不扫描数据库。
12.第二方面，本发明还提供了一种数据线识别方法，包括以下步骤：检测待识别数据线连接手机是否接入成功，若接入成功，检测待识别数据线的两个待识别管脚是否存在电压，若存在电压，获得数据线的电源管脚的位置信息；根据位置信息切换开关状态以实现电源管脚与数据线的读取接口导通，从读取接口中获取电流值，根据电流值和预设标准值判断待识别数据线是否为标配数据线；判断电流值等于预设标准值时，确定待识别数据线为标配数据线为标配数据线，若电流值不等于预设标准值时，确定待识别数据线为非标配数据线。
13.本发明提供了一种数据线识别系统及方法，相对于现有技术，具有以下有益效果：通过获取模块用于采集手机系统信息、手机基本信息、应用程序信息和多媒体数据，解析模块用于对获取到的数据进行分析，对聊天数据进行解密，并分析出常用联系人、异常通话和敏感信息，分析的数据存储于数据库中，统计模块用于对分析出的数据进行展示，展示内容包括常用联系人、异常通话、敏感信息和地理位置信息，通过数据采集获取配置文件，获取配置信息，再通过adb接口判断手机是否拥有root权限，若手机具有root权限则使用逻辑获取应用程序数据，反之则通过备份方式获取，而使用客户端获取手机基本信息，则不需要判断手机是否拥有root权限，获取出手机基本信息和应用程序信息，接着用过对采集出的数据进行数据解析，并通过数据库接口保存解析数据，然后对解析出的数据进行估计筛选，最后把统计出的常用联系人、敏感信息等数据显示在概览报表上，供用户查看。结合指标构建模块对手机配件供应商的评价体系知晓手机配件与手机本身的匹配度，操作简单易实现，数据线不仅能根据手机root权限实现数据传输，也可以快速读取手机硬件信息，从而直观了解手机硬件信息和软件信息，提高手机系统的工作稳定性和可靠性，同时也提高了给手机配件测试效率和精度。
附图说明
14.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
15.图1为本发明提供的数据线识别系统的结构框图；图2为本发明提供的数据线识别方法的流程图。
具体实施方式
16.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
17.需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。相反，当元件被称作“直接在”另一元件“上”时，不存在中间元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
18.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
19.参阅图1，本发明提供了一种数据线识别系统，包括：获取模块，用于采集手机系统信息、手机基本信息、应用程序信息和多媒体数据，手机系统信息包括imei码、imsi码和系统版本信息，手机基本信息包括短信、通话记录、通讯录和日历，多媒体数据包括图片、视频、音频、文档和手机铃声，通过逻辑获取方式获取具有root权限的手机的应用程序信息，应用程序信息包括聊天软件和导航软件，通过备份方式获取为具有root权限的安卓手机；解析模块，用于对获取到的数据进行分析，对聊天数据进行解密，并分析出常用联系人、异常通话和敏感信息，分析的数据存储于数据库中；统计模块，用于对分析出的数据进行展示，展示内容包括常用联系人、异常通话、敏感信息和地理位置信息；指标构建模块，用于对评价指标进行汇总，根据预设的供应商评价指标库中的之别被引用的频率，去除被引用频率小于预设阈值且与手机行业关联性不大的指标，结合手机行业的自身特点添加关键指标，以得出手机配件供应商评价的二级指标，筛选出的二级指标进行因子分析，对提取的公共因子对应作为一级指标，其中，通过手机搜索到的多个评价指标进行整合时，将意思表达相同或相近的指标进行次数累加，选取次数最多的指标名称以确定评价指标名称。
20.本实施例中，数据线识别系统还包括因子分析模块，因子分析模块包括信度分析单元和效度分析单元，信度分析单元用于将至少一份量表测得的分数与一群受测者在同一份量表前后填写的答案出现一致时，标识信度高；当同一份量表前后两次测得的结果不一致，标识份量表的信度低；将一份调查问卷获得的分数用x标识，真分数用t表示，误差分数用e表示，则x=t e，若x的方差用表示，t的方差用表示，e的方差用表示，则，信度的大小是由真分数的变异量占总变异量的比值，则信度=/；效度分析单元用于表示一份量表真正测量到该量表所测量的能力，达到测量目的的量表才是有效的，真分数用t表示，真分数包括问卷所要测量的部分与测量目的的无关部分，则t=
，实际观察值w为：，在总分数中占的比例越大，调查问卷就越有效。
21.需要说明的是，因子分析可分为两类，即验证因子分析和探索性因子分析，验证性因子分析是根据某些理论对因子的个数或因子的结构做出假设，然后采用因子分析方法来验证这个假设。探索性因子分析是事先不知道数据背后存在多少个基础变量，将原始的因子数量作为探索基础变量的维度。创建支持度：关联规则的支持度表示在事务数据库中同时出现a和b的次数，概率为，支持度计数是项集a在数据库中出现的次数计数，记为count（a），支持度是反映关联规则的有用性。创建置信度为：关联规则，其置信度/，，表示整个数据库中包含项集a同时也包含项集b所占的比例，这是一个条件概率，则；构建频繁项集：若在数据集中a的支持度大于等于给定的最小支持度阈值min_sup，则a是频繁项集或者频繁模式。
22.应理解，关联规则的挖掘过程为计算所有规则的支持度和置信度，然后再删除支持度或置信度不满足要求的规则，从大型数据集中挖掘频繁项集通常会产生大量满足最小支持度的项集。如一个长度未100的频繁项集包含个频繁1项集，个频繁2项集，那么频繁项集的总数为=-1，对于任何计算机，这个项集的个数比较大，无法计算和存储。频繁项集满足最小支持度和最小置信度的要求，可以先计算出满足最小支持度计数的项集，再计算出这些满足最小支持度计数的项集中满足最小置信度要求的。采用apriori算法作为迭代计算，其中m项集用于寻找（m 1）项集，先扫描事务数据库，记下每一个项的计数，并记下每一个满足最小支持度的项，找出频繁1项集集合，记为n1，然后利用n1找出频繁2项集集合n2，再利用n2找到频繁3项集，重复上述迭代，知道不能找到频繁的m项集，找到每一个频繁项集需要完整的扫描一次数据库，这样可以提高系统读取数据的效率。
23.可选地，因子分析模块包括将多个综合因子从原始标量中归结出来，并对变量间的相关性进行检验，变量间的相关性采用kmo统计量检验与bartlett球形检验来验证；kmo检验统计量用于比较观测相关系数与偏相关系数的指标，其值与1越接近表示变量的相关性越好，当kmo》0.7时，原始数据适合做因子分析；bartlett球形检验用于验证原始变量的相关系数矩阵是否为单位矩阵，当确认为非单位矩阵时，做因子分析。
24.本实施例中，因子分析模块还包括因子提取单元和因子确定单元，因子提取单元用于选取多个公共因子建立因子载荷矩阵，以确定提取的公共因子对原始变量的影响程度，并对因子载荷矩阵进行方差最大化正交旋转得到输出结果；因子确定单元用于因子提取单元和因子正交旋转后，多个指标变量的湛河系数都大于预设系数阈值时，提取多个因子并确定与第一个公共因子密切相关的是产品合格率、质量保证体系、安全性和可靠性，并将第一个公共因子确定为质量，与第二个公共因子密切相关的是与科研机构的合作、创新能力、高级极速人员的比例、设备先进程度和专利数量，将第二个公共因子确定为技术；企业的管理水平、财务状况、员工数量、市场占有率和信誉度与第三个公共因子密切相关并将
其确定为企业状况；与第四个公共因子密切相关的是单笔交易量、准时交货、订货提前期和接收紧急订单的能力与交货有关，并将其确定为交付能力；与第五个公共因子密切先关的是销售代表的能力、技术支持的服务水平、售后服务和服务态度并将其确定为服务；与第六个公共因子密切相关的是优惠幅度、物流成本和采购价格并将其确定为价格。
25.可选地，获取模块包括逻辑获取单元、备份获取单元和物理获取单元，逻辑获取单元为预先分配的数据并通过利用数据线中的debug bridge连接手机的方式访问文件系统，物理获取模块为存储数据的物理介质，通过获取镜像来实现数据获取，并获取到被删除的数据。
26.本实施例中，当手机具有root权限时，通过逻辑获取单元获取通话记录、短信的基本信息和手机硬件信息，并提取存储在手机中第三方的app信息；当手机未具有root权项时，备份获取单元使得取证人员在未获得手机root权限以获取更多的数据；物理获取单元用于完整获取手机内的数据，以文件形式存储于手机中的数据、隐藏文件和未分配簇中的数据，将芯片从手机中去除，通过芯片数据读取设备以将芯片中数据按位读取出来。逻辑获取能够完整的获取手机中的所有数据，且相对简单、耗时低，对于未获得root权限的手机，只能获取通话记录、联系人和短信等基本信息，其他第三方app的信息较难得到。
27.可选地，统计模块挖掘满足关联规则的频繁项集，以得到满足最小支持度阈值的项集，当最小支持度设置低时，一个项集是频繁的，每一个子集也是频繁的，一个长的项集包含组合数个短的频繁项集；频繁项集满足最小支持度和最小置信度，通过计算出满足最小支持度计数的项集，计算出满足最小支持度计数的项集中满足最小置信度要求的项集，规则，它是由频繁项集产生的，该规则的置信度为，是频繁的，由支持度的但反省可知也是频繁的，在产生频繁项集时得到两个项集的支持度计数，不扫描数据库。
28.本实施例中，通过数据采集获取配置文件，获取配置信息，再通过adb接口判断手机是否拥有root权限，若手机具有root权限则使用逻辑获取应用程序数据，反之则通过备份方式获取，而使用客户端获取手机基本信息，则不需要判断手机是否拥有root权限，获取出手机基本信息和应用程序信息，接着用过对采集出的数据进行数据解析，并通过数据库接口保存解析数据，然后对解析出的数据进行估计筛选，最后把统计出的常用联系人、敏感信息等数据显示在概览报表上，供用户查看。通过关联规则的数据挖掘，有效提高了数据读取速率和数据传输的完整性。
29.参阅图2，本发明还提供了一种数据线识别方法，包括以下步骤：s1：检测待识别数据线连接手机是否接入成功，若接入成功，检测待识别数据线的两个待识别管脚是否存在电压，若存在电压，获得数据线的电源管脚的位置信息；s2：根据位置信息切换开关状态以实现电源管脚与数据线的读取接口导通，从读取接口中获取电流值，根据电流值和预设标准值判断待识别数据线是否为标配数据线；s3：判断电流值等于预设标准值时，确定待识别数据线为标配数据线为标配数据线，若电流值不等于预设标准值时，确定待识别数据线为非标配数据线。
30.本实施例中，待识别数据线为标配数据线，采用电流值对数据线进行识别时，若对某一现有的数据线进行识别，非标配数据线的一个识别管脚没有设置上拉电阻且悬空，另一个识别管脚设置有上拉电阻，当检测到设置有上拉电阻的识别管脚时，将没有设置上拉
电阻且悬空的识别管脚设置为电源管脚，通过上述步骤实现电源管脚与读取接口的导通，读取接口读取到的分压值为零，可以判断该现有数据线为非标配数据线，控制与该非标配数据线连接的充电头提供充电电流，充电电流为慢充电流，反之，则提供快充电流，从而确保了数据线与手机的匹配度和系统的工作可靠性。
31.在这里示出和描述的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制，因此，示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。
32.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
33.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。