本发明属于计算机软件技术领域，尤其涉及一种多维空间数据点阵vr展示方法及系统、计算机程序。
背景技术：
目前，业内常用的现有技术是这样的：数据可视化是技术与艺术的完美结合，它借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以意义；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。大数据可视化技术在国内外政治、经济、社会、文化交流等方面发挥着越来越重要的作用。目前已知的数据展示方法，仍存在许多问题，且面临着巨大的挑战。问题如下：gephi：存在明显视觉噪声、(造成视觉噪声原因如下：清晰度不高，对比度差，分辨率低，颗粒太粗)d3：存在信息丢失(造成信息丢失的原因是因为数据集量太大，减少数据集的方法是可行的，但是这会导致信息的丢失)、datav：存在性能问题(性能问题原因：主要有下面几个方面造成，大量的数据集，及大量的算法运算，从而使可视化速度较低，性能低)，echarts:显示数据不直观(造成不直观的原因主要是以为数据维度少，用户虽然能观察数据，却不能对数据强度变化做出反应)。
综上所述，现有技术存在的问题是：目前的数据展示方法存在明显视觉噪声、信息丢失、性能问题、显示数据不直观。
解决上述技术问题的难度和意义：
解决上述技术问题的难度在于解决单一问题视觉噪声是可行的，但是要解决信息丢失需要进行大量的计算，从而影响性能，故解决上诉问题依然面临巨大挑战。意义:一种多维空间数据点阵vr展示方法是技术与艺术的完美结合，它借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以意义；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。大数据可视化技术在国内外政治、经济、社会、文化交流等方面发挥着越来越重要的作用。
技术实现要素：
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种多维空间数据点阵vr展示方法及系统、计算机程序。通过图像、三维动画以及计算机程控技术与实体模型相融合，实现对设备的可视化表达，使管理者对其所管理的设备有形象具体的概念，对设备所处的位置、外形及所有参数一目了然，大大减少管理者的劳动强度，提高管理效率和管理水平，是“工业4.0”涉及的“智能生产”的具体应用之一。通过软硬件结合的方式，让设备拥有智能化的功能。智能化之后，硬件具备了大数据等附加价值。使用多维空间数据点阵vr展示方法，使其分析更精细、更及时，工具更智能、更简单，数据更加灵活，从而使得管理更客观、更具针对性。例如：可以使用到医疗健康领域，可以通过使用智能技术来追踪个人的健康状况、情感状况，优化行为习惯等。也可以通过其使用到智慧交通方面，通过分析车流量等信息，自动设置红绿灯时间，通过vr展示观察某个红绿灯路口的实时状况等。
本发明是一种多维空间数据点阵vr展示方法，所述多维空间数据点阵vr展示方法采用多维空间数据点阵vr展示；通过数据代理引擎、智能处理平台对数据采集治理，将治理后的数据按照颜色归类成对象，通过智能算法将对象按照地区、时间、数据量划分成若干数据点，渲染到搭建好的多维空间中，并将处理数据的时长转换成动效的执行时长并渲染到创建好的多维空间页面中，拍成全景图，制作交互动画，配合vr头显，达到多维空间数据点阵vr展示效果。
进一步，所述多维空间数据点阵vr展示方法包括以下步骤：
步骤一，大数据进行采集、存储、挖掘和管理；
步骤二，智能处理平台依托ai领域的成果，对数据进行各种智能算法处理；
步骤三，数据点阵呈现。
进一步，所述步骤三具体包括：
1)数据分离成独立的行业对象，使用k-means算法；
2)赋予对象”颜色”，将分离后的对象赋予”颜色”；
3)将对象按区域、时间段、数据量划分成”粒子点”；使用伪随机数算法；
4)渲染对象，通过webgl将对象渲染到多维空间中，并展示；
5)vr制作/呈现，利用vr全景摄像机对渲染后的对象进行全景拍摄输出全景图对全景图拼接及后期处理输出全景视频或全景图，制作交互动画及vr里的2d界面输出交互动画png序列，2d界面元素切图(通过代码实现交互逻辑输出可交互的vr内容。
进一步，所述1)使用k-means算法具体包括：
首先随机选择k个对象，每个对象初始地代表一个簇的平均值或者中心，对于剩余的每个对象，根据其到各个簇中心的距离，把它们分给距离最小的簇中心，然后重新计算每个簇的平均值；重复这个过程，直到聚类准则函数收敛，并生成成独立的行业对象；
算法公式如下：
其中v代表误差，k代表k个聚类中心，si代表k个群组中的一个，μi是群组si的重心，xj是si中的任意元素。
进一步，所述3)伪随机数算法：
xn＝(axn-1+b)mod(m)；
其中，a为"乘数"，b为"增量"，m为"模数"，x0为"种子数"。如果产生的是区间实在(0，1)，只需要每个数都除以m：
ζn＝xn/m；
将对象划分到存放”粒子点”的空间，定义一个变量作为“粒子点”加速度，通过“粒子点”的位置和目的地的位置加上“粒子点”的加速度，结合canvas制作出”粒子点”移动到对应的对象的动画效果。并为”粒子点”绑定mousedown，keydown事件，事件接收消息后执行数据函数，通过数据函数请求数据渲染到统计图表中，形成数据统计对比；通常一个”粒子点”代表1百万的数据。
本发明的另一目的在于提供一种所述多维空间数据点阵vr展示方法的多维空间数据点阵vr展示系统，所述多维空间数据点阵vr展示系统包括：
数据管理模块，用于对大数据进行采集、存储、挖掘和管理；
智能处理平台模块，用于依托ai领域的成果，对数据进行各种智能算法处理；
数据点阵呈现模块，用于实现vr图像数据点阵的呈现。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述多维空间数据点阵vr展示方法的计算机程序。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述多维空间数据点阵vr展示方法的信息数据处理终端。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的多维空间数据点阵vr展示方法。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：对于目前所使用的平面数据分析图型，其本质上还有很大的限制，比如：一组庞大和复杂的数据可能需要很多个图型分析才能展示出最终的分析结果，还有可能会花大把的时间在清洗数据和构建分析模型上，使其数据信息失去了及时性；当然对于不懂数据不懂业务的人而言，他们只是想知道某组数据的其中一个问题，这样目前的平面数据展示形式就很难深入挖掘数据，分析其主要原因，无法保证其数据最直接最真实。目前的技术，在大量的数据采集和展示，及大量的算法运算时，数据可视化展示的速度及性能仍有不足，然而使用多维空间数据点阵vr展示方法，使其数据展示性能及速度提高了5％，在数据丢失方面也有很大改善，使数据丢失率降低到0.1％到0.6％之间，相比d3技术提高了10％，综上所述，使用多维空间数据点阵vr展示方法，使数据以更自然和拟真方式呈现时，人类更容易理解数据。这甚至可提高在特定时间内处理的数据量，以及提高数据发现。vr有能力以更“同理”方式组织数据，因为3d数据不太可能向用户大脑加载不可理解的事实和数字。通过使用vr，你可以触摸数据，数据将成为一种触觉体验，这使得它更容易理解和操纵。使用webgl：用它可以创建各种三维场景，使得数据展示更加直观，更加震撼。
使用多维空间数据点阵展示方法包含以下4个方面：
1)直观化。将数据直观、形象的呈现出来。
2)多维性。将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。
3)交互性。实现用户与数据的交互，方便用户控制数据。
4)流畅性。运行速度相比其他展示方法提升1s～2s。
附图说明
图1是本发明实施例提供的多维空间数据点阵vr展示方法流程图。
图2是本发明实施例提供的多维空间数据点阵vr展示系统结构示意图；
图中：1、数据管理模块；2、智能处理平台模块；3、数据点阵呈现模块。
图3是本发明实施例提供的使用k-means算法示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明使用”k-means算法”、“粒子点”、“数据代理引擎”等方案，能很好的解决上述所存在明显视觉噪声、信息丢失、性能问题、显示数据不直观问题。
如图1所示，本发明实施例提供的多维空间数据点阵vr展示方法包括以下步骤：
s101：大数据进行采集、存储、挖掘和管理；
s102：智能处理平台依托ai领域的成果，对数据进行各种智能算法处理；
s103：数据点阵呈现。
步骤s103具体包括：
1)数据分离成独立的行业对象，使用k-means算法，算法如下：
首先随机选择k个对象，每个对象初始地代表一个簇的平均值或者中心。对于剩余的每个对象，根据其到各个簇中心的距离，把它们分给距离最小的簇中心，然后重新计算每个簇的平均值。重复这个过程，直直到聚类准则函数收敛，并生成成独立的行业对象。
算法公式如下：
其中v代表误差，k代表k个聚类中心，si代表k个群组中的一个，μi是群组si的重心，xj是si中的任意元素。
2)赋予对象”颜色”，将分离后的对象赋予”颜色”：不同的颜色会给人不同的感觉，各行各业所使用的色彩虽然五彩缤纷，分析各行业的基本的倾向，并将其作为颜色选择的参照；
3)将对象按区域、时间段、数据量划分成”粒子点”；使用伪随机数算法，算法如下所示：
xn＝(axn-1+b)mod(m)；
其中，a为"乘数"，b为"增量"，m为"模数"，x0为"种子数"。如果产生的是区间实在(0，1)之间的，则只需要每个数都除以m即可：
ζn＝xn/m；
将对象划分到存放”粒子点”的空间(目的地)，定义一个变量作为“粒子点”加速度(数据处理的速度)，通过“粒子点”的位置和目的地的位置加上“粒子点”的加速度，结合canvas制作出”粒子点”移动到对应的对象的动画效果。并为”粒子点”绑定mousedown，keydown事件，事件接收消息后执行数据函数，通过数据函数请求数据渲染到统计图表中，形成数据统计对比。通常一个”粒子点”代表1百万的数据。
4)渲染对象，通过webgl将对象渲染到多维空间中，并展示。
5)vr制作/呈现，利用vr全景摄像机对渲染后的对象进行全景拍摄输出全景图对全景图拼接及后期处理输出全景视频或全景图(premeire，kolorautopanogiga，ptgui(全景图拼接)kolorautopanovideopro，videostitch)制作交互动画及vr里的2d界面输出交互动画png序列，2d界面元素切图(aftereffects，ai，ps)通过代码实现交互逻辑输出可交互的vr内容(前端语言+第三方插件krpano)。
如图2所示，本发明实施例提供的多维空间数据点阵vr展示系统包括：
数据管理模块1，用于对大数据进行采集、存储、挖掘和管理。
智能处理平台模块2，用于依托ai领域的成果，对数据进行各种智能算法处理。
数据点阵呈现模块3，用于实现vr图像数据点阵的呈现。
在传统数据展示上，引入另外一种数据展示方法，多维空间数据点阵vr展示方法；通过数据代理引擎、智能处理平台对数据采集治理，将治理后的数据按照颜色归类成对象，通过智能算法将对象进一步按照地区、时间、数据量划分成若干数据点，渲染到搭建好的多维空间中，并将处理数据的时长转换成动效的执行时长并渲染到创建好的多维空间页面中，拍成全景图，制作交互动画，配合vr头显，从而达到多维空间数据点阵vr展示效果。页面渲染是通过three.js完成的，然而d3，webgl技术也可能实现渲染效果。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。