传感器方案的推荐方法、设备及可读存储介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种传感器方案的推荐方法、设备及可读存储介质。


背景技术：

2.传感器是信息的重要来源，可用于传统机械和设备工程以外的应用，以优化流程、节约资源。航空、电力、医疗、教育各个行业的传感器形成大规模的工业物联网，传感器已经大量部署于实际生产和产品应用中。但是，在实际的使用过程中如何选择合适的传感器来进行数据的采集以确保精度以及达到预设的传感器数据及处理的效果，成为了传感器选择的重要的一环。
3.综上，如何从各种各样的传感器中选择合适的传感器是亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.基于此，在本发明中，提供了一种传感器方案的推荐方法、设备及计算机可读存储介质，可以提高传感器方案推荐的准确性，为传感器需求方提供合适的传感器方案。
5.在本发明的第一部分，提供了一种传感器方案的推荐方法，包括：获取传感器需求数据，传感器需求是通过对与传感器需求对应的原始数据进行特征提取以获取的特征数据；按照预设的需求模板，对传感器需求数据进行特征提取，以获取填充需求模板的特征数据，根据提取的特征数据和需求模板生成目标传感器需求模板数据；在预设的传感器数据库包含的各个传感器样本中，查找与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本；在查找到与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本的情况下，将查找到的传感器样本作为目标传感器并输出与目标传感器对应的数据，其中，目标传感器与目标传感器需求模板数据之间的匹配度大于或等于预设的第一匹配阈值；在未查找到与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本的情况下，在预设的传感器数据库中包含的各个传感器厂商以及厂商对应的历史传感器中，确定与目标传感器需求模板数据匹配的目标厂商以及目标厂商下与目标传感器需求模板数据匹配的替代传感器；根据目标厂商、替代传感器以及目标传感器需求模板数据生成目标传感器方案，目标传感器方案包括了对替代传感器的参数调整方案。
6.在本发明的第二部分，提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储于计算机可执行指令，在所述计算机可执行指令被所述处理器所执行时，使得处理器执行如下方法：获取传感器需求数据，传感器需求是通过对与传感器需求对应的原始数据进行特征提取以获取的特征数据；
按照预设的需求模板，对传感器需求数据进行特征提取，以获取填充需求模板的特征数据，根据提取的特征数据和需求模板生成目标传感器需求模板数据；在预设的传感器数据库包含的各个传感器样本中，查找与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本；在查找到与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本的情况下，将查找到的传感器样本作为目标传感器并输出与目标传感器对应的数据，其中，目标传感器与目标传感器需求模板数据之间的匹配度大于或等于预设的第一匹配阈值；在未查找到与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本的情况下，在预设的传感器数据库中包含的各个传感器厂商以及厂商对应的历史传感器中，确定与目标传感器需求模板数据匹配的目标厂商以及目标厂商下与目标传感器需求模板数据匹配的替代传感器；根据目标厂商、替代传感器以及目标传感器需求模板数据生成目标传感器方案，目标传感器方案包括了对替代传感器的参数调整方案。
7.在本发明的第三部分，提供了一种包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得处理器执行如前的传感器方案的推荐方法。
8.采用本发明实施例，具有如下有益效果：采用了上述传感器方案的推荐方法、计算机设备以及计算机可读存储介质之后，在用户需要进行传感器的推荐的情况下，获取用户需求对应的传感器需求数据，传感器需求是通过对与传感器需求对应的原始数据进行特征提取以获取的特征数据；按照预设的需求模板，对传感器需求数据进行特征提取，以获取填充需求模板的特征数据，根据提取的特征数据和需求模板生成目标传感器需求模板数据；在预设的传感器数据库包含的各个传感器样本中，查找与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本；在查找到与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本的情况下，将查找到的传感器样本作为目标传感器并输出与目标传感器对应的数据，其中，目标传感器与目标传感器需求模板数据之间的匹配度大于或等于预设的第一匹配阈值；在未查找到与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本的情况下，在预设的传感器数据库中包含的各个传感器厂商以及厂商对应的历史传感器中，确定与目标传感器需求模板数据匹配的目标厂商以及目标厂商下与目标传感器需求模板数据匹配的替代传感器；根据目标厂商、替代传感器以及目标传感器需求模板数据生成目标传感器方案，目标传感器方案包括了对替代传感器的参数调整方案。也就是说，在用户需要进行传感器的推荐的情况下，根据用户需求按照预定的模板确定目标传感器需求模板数据，然后在预设的数据库中查找匹配度超过一定值的传感器样本来作为目标传感器；如果没有查找到，则从数据库中确定一厂商作为生成目标传感器的厂商，并确定生产的传感器的参数情况。
9.也就是说，在传感器平台中，可以根据用户需求确定直接可以拿来用的最合适的传感器，或者确定如何根据用户需求来给出传感器生产的方案，不需要用户盲目的进行选择和试用，直接将最合适的方案推荐给用户，提高了选择的传感器的适用性和准确性，提高了用户选择传感器的效率和用户体验。
附图说明
10.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
11.其中：图1为一个实施例中一种传感器方案的推荐方法的流程示意图；图2为一个实施例中运行上述传感器方案的推荐方法的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
12.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作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。
13.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
14.在本实施例中，提供了一种传感器方案的推荐系统以及基于该系统的传感器方案的推荐方法，可以提高传感器方案推荐的准确性，为传感器需求方提供合适的传感器方案。
15.具体的，上述传感器方案的推荐方法是基于传感器平台实现的，在传感器平台中，提供了各个厂商以及各个型号的传感器的数据，可以为不同的需求提供不同的传感器或者方案，为传感器厂商以及产品需求方提供平台。
16.但是，如何为产品需求方的不同需求提供或推荐合适的传感器或生产厂商，并且保障推荐的方案可以尽可能的得到产品需求方的认可，在实际的产品使用过程中也能得到好的使用反馈，是传感器平台一直致力于的方向。
17.在本实施例中提供的传感器方案的推荐方法就是基于上述传感器平台实现的，基于传感器需求数据以及传感器平台的传感器数据库，提供需求匹配程度最高的方案，以提高传感器方案提供的准确率，提高传感器方案提供的效率。其中，上述传感器方案的推荐方法的实现可以是基于计算机设备，该计算机设备可以是本地服务器、云服务器、个人电脑、平板、智能手机等计算机设备，并且，传感器平台也是运行于该计算机设备。
18.具体的，请参见图1，本实施例提供的传感器方案的推荐方法具体包括如图1所示的步骤s101-s104。
19.步骤s101：获取传感器需求数据，传感器需求是通过对与传感器需求对应的原始数据进行特征提取以获取的特征数据。
20.在用户有传感器需求的情况下，为了确定与其需求匹配的具体传感器，用户可以在传感器平台上输入相应的需求。需要说明的是，在传感器平台中设置有专门的需求输入入口，例如，在传感器平台对应的网页中，有设置需求输入的组件，用户可以输入相应的需求。
21.需要说明的是，为了便于后续的传感器需求的匹配，在本实施例中，用户在传感器平台中输入相应的需求时，是分别输入多个维度下的需求。也就是说，在传感器平台对应的网页设置的需求输入的组件中，展示了多个维度分别对应的输入框，用户在每一个维度的输入框下输入相应的需求。例如，需求输入的多个维度可以包含：领域、尺寸、种类、使用环境、精度要求、厂商要求、评价要求等。在这里，不对需求输入的多个维度进行限定，传感器平台可以根据实际使用情况进行限定。需要说明的是，在本实施例中，还可以设置不限制维度的输入框，以便于用于输入未展示维度名称的其他的需求数据，可以全面的了解用户对传感器需求的所有，以提高后面的传感器方案推荐的精准度和效率。
22.需要说明的是，在另一个实施例中，传感器需求数据还可以是通过抓取其他来源的数据所获取的需求数据。
23.在上述传感器需求数据的获取过程中，可以是直接获取的符合要求的数据，不需要进行进一步的处理；但是，因为不同用户的输入习惯或者传感器需求数据的来源不同，获取到的数据的形式可能会存在多种多样，因此，在本步骤中，还需要对数据进行归一化的处理。具体实施汇总，对原始的传感器需求对应的数据，按照预设的特征提取方法，将相应的数据转换成统一量度、统一要求下的特征数据。例如，对技术领域的限定，采用预设的领域用词，对传感器的种类的限定，采用预设的种类的用词，对传感器尺寸、精度的限定，采用预设的量度下的用词。需要说明的是，对原始数据的特征提取不限于上述给出的统一化处理，还包括了从杂乱的、繁复的数据中，提取与实际的传感器需求匹配相关的关键词或者关键特征。例如，根据预设的关键词数据库，查找匹配的数据，并且提起与匹配的数据相关的数据作为这里所需要提取的特征数据来作为最终获取的传感器需求数据。
24.在传感器平台获取到用户对于传感器需求对应的传感器需求数据之后，即可展开后续的传感器方案的匹配计算和推荐的过程。但是，为了便于后续的规则化的匹配计算，在本实施例中，还需要对传感器需求数据进行进一步的处理，以处理成统一模板下的数据，来便于后续的计算。
25.步骤s102：按照预设的需求模板，对传感器需求数据进行特征提取，以获取填充需求模板的特征数据，根据提取的特征数据和需求模板生成目标传感器需求模板数据。
26.预设的需求模板定义了多个字段，包括了前述多个维度对应的字段，还包括了其他的字段。在本步骤中，根据需求模板中包含的多个字段，分别从传感器需求数据中查找与每一个字段对应的数据，并进行特征提取，按照字段对应的要求将相应的数据填入到模板中，从而形成与传感器需求数据对应的目标传感器需求模板数据。其中，目标传感器需求模板数据中，每一个字段都对应了相应的需求说明（当然也存在不对某个或者某些字段进行限定的情况）。
27.步骤s103：在预设的传感器数据库包含的各个传感器样本中，查找与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本。
28.需要说明的是，在传感器平台上，各个厂商可以将生产的传感器的参数等数据等
上传到平台，或者平台收集各个厂商以及对应的传感器的参数等数据并上传到平台，也就是说，在传感器平台中设置有一个预设的传感器数据库，在这个传感器数据库中包含了各个传感器，在这里，将包含的各个传感器成为传感器样本。
29.在本步骤中，需要在传感器平台包含的传感器数据库包含的各个传感器样本中，查找是否存在与用户需求对应的目标传感器需求模板数据能够匹配上的传感器样本。
30.若查找到，则执行步骤s104：查找到的传感器样本作为目标传感器并输出与目标传感器对应的数据，其中，目标传感器与目标传感器需求模板数据之间的匹配度大于或等于预设的第一匹配阈值。
31.在本实施例中，判断传感器样本是否与目标传感器需求模板数据之间匹配是通过多个字段下来计算其匹配度来实现的。具体的，在上述需求模板中包含了多个字段，在生成目标传感器需求模板数据的过程中，确定了每一个字段对应的数据。而在传感器数据中中，每一个传感器样本也包含了与前面的多个字段对应的数据（当然，也存在部分字段对应的数据空白的情况）。
32.也就是说，在本步骤中，需要计算每一个传感器样本在多个字段下与目标传感器需求数据之间的匹配度，然后根据每一个字段下的匹配度来计算传感器样本与目标传感器需求数据之间的整体上的匹配度。
33.具体计算中，遍历传感器数据库中的每一个传感器样本si（i=1,2，
…
，m，m为传感器样本的数量），计算传感器样本si与目标传感器需求数据st的匹配度dit。
34.而在每一个字段pj下，分别获取在字段pj下传感器样本si对应的数据sij以及目标传感器需求数据st对应的数据stj，然后按照预设的匹配度计算方法，计算sij和stj之间的匹配度dj。
35.然后根据每一个字段pj下对应的匹配度dj来计算传感器样本si与目标传感器需求数据st的匹配度dit。
36.在这里，考虑每一个字段对于用户是否选择传感器的影响不同，在根据字段的匹配度计算整体的匹配度的过程中，还需要考虑不同字段之间的不同影响程度。例如，参数、精度对是否选择的作用高于厂商品牌，并且，不同的用户关心的字段也不相同。因此，在本实施例中，根据用户需求对应的传感器需求数据生成目标传感器需求数据时，不仅需要确定每一个字段对应的数据，还需要确定每一个字段对应的系数aj，这个系数就反应了用户对每个字段的关心程度。
37.也就是说，在计算感器样本数据si与目标传感器需求数据st的匹配度dit时，是根据每一个字段pj传感器样本si对应的数据sij以及目标传感器需求数据st对应的数据stj之间的匹配度dj、以及对应的系数aj来进行计算的：进一步的，对于字段数据空白的情况下，根据不同的字段设置不同的预设值作为字段数据空白情况下的匹配度，也就是说，考虑不同字段空白对传感器推荐的影响，需要根据不同的情况设置不同的预设值。例如，参数字段对应的数据空白的情况下，可以认为参数的可能性有多种，因此，相应的预设值可以设置为中间值0.5；种类字段对应的数据空白的情况下，因为种类对传感器的影响较大，不清楚种类对传感器的影响较大，因此，相应的
预设值可以设置为-1。
38.在本步骤中，在确定目标传感器的过程中，可以将计算得到的匹配度的值最大的传感器样本作为目标传感器；但是，在其他实施例中，为了考虑用户的不同的需求，还可以将计算得到的匹配度大于或等于预设的第一匹配阈值的多个传感器样本作为备选，然后进一步从中选择一个作为最终的目标传感器。
39.具体的，在本实施例中，若大于或等于预设的第一匹配阈值的传感器样本的数量不止一个的情况下，按照预设的规则从不止一个传感器样本中选择一个传感器样本作为目标传感器。而这个预设的规则则是进一步的对匹配度进行计算（第二次计算的匹配度称为选择匹配度）。具体的，在每一个字段pj下计算在字段pj下传感器样本si对应的数据sij以及目标传感器需求数据st对应的数据stj之间的匹配度dj的方法是一致的，但是，每一个字段对应的系数不同了。
40.在选择匹配度的计算过程中，因为第一次计算匹配度的过程中，已经确定了相应的传感器样本是基本符合用户需求的，在当前步骤中主要是需要进行优中选优的操作，因此，可以将部分字段的第二系数设置为0，而仅仅设置部分字段对应的第二系数。也就是说，在本步骤中，需要根据目标传感器需求数据确定用户关心的一个或多个字段，或者采用默认选择的多个字段，并确定这选择的多个字段的第二系数，而将未选择的多个字段的第二系数设置为0，以达到字段筛选的作用。在计算得到选择匹配度之后，即可选择计算的选择匹配度最大的传感器样本来作为目标传感器。例如，在计算选择匹配度的过程中，更关注的是厂商、历史评价、历史成交、故障率等字段的内容。可以将相应的字段对应的第二系数设置为非0或者设置较大的第二系数值。
41.进一步的，还可能存在虽然传感器数据库中包含了多个传感器样本，但是与用户需求之间的匹配度低于一定值（小于第一匹配阈值），在这种情况下，传感器数据库中的所有传感器样本均不被推荐，而需要从传感器数据库中包含的厂商中选择一个厂商进行传感器的定制服务，以达到传感器推荐的目的。
42.若未查找到，则执行步骤s1051：在预设的传感器数据库中包含的各个传感器厂商以及厂商对应的历史传感器中，确定与目标传感器需求模板数据匹配的目标厂商以及目标厂商下与目标传感器需求模板数据匹配的替代传感器；步骤s1052：根据目标厂商、替代传感器以及目标传感器需求模板数据生成目标传感器方案，目标传感器方案包括了对替代传感器的参数调整方案。
43.也就是说，在预设的传感器数据库中，不仅包含了多个传感器对应的传感器样本（包含参数、种类、历史数据等各个字段的数据），还包含了多个传感器厂商以及该传感器厂商之前生产和销售的各个传感器的历史数据。在本实施例中，需要根据传感器数据库中包含的前述数据，确定一个与用户需求对应的目标传感器需求模板数据能够匹配上的厂商（目标厂商）来给出相应的传感器定制服务（需要生产以及能够生产的替代传感器的各个字段下的数据）。
44.具体的，在未查找到与目标传感器需求数据之间的匹配度大于预设的第一匹配阈值的情况下，需要进一步的在传感器数据库中包含的各个厂商中确定一个目标厂商。
45.目标厂商的确定是根据前述传感器样本与目标传感器需求数据之间的匹配度大于等于第三匹配阈值的所有传感器样本对应的厂商中确定，这是为了保证传感器之间的最
基本的匹配度，避免出现较大的需求不匹配。在这里，将传感器样本与目标传感器需求数据之间的匹配度大于等于第三匹配阈值的所有传感器样本对应的厂商作为备选厂商，在多个备选厂商中确定一个目标厂商。
46.针对每一个备选厂商，计算一个厂商需求得分，然后选择厂商需求得分最高的厂商作为目标厂商。具体的，厂商需求得分的计算，分为两个部分。
47.第一部分是计算该厂商的之前生成的传感器产品与目标传感器需求数据之间是否有一定的匹配度。
48.这里，将与目标传感器需求数据之间的匹配度大于或等于预设的第三匹配阈值的传感器样本作为备选传感器，然后根据每一个备选厂商对应的一个或多个备选传感器对应的匹配度确定产品需求得分，例如，根据多个匹配度的平均分来确定产品需求得分。
49.厂商需求得分的第二部分的计算，是计算该厂商之前生产的传感器产品的评价、成交量、故障、售后等内容，以了解该厂商的产品评价情况。具体的，获取备选厂商的历史传感器相关数据，按照预设的厂商评价算法确定该备选厂商的厂商评价得分。在具体计算过程中，获取备选厂商的每一个历史传感器中与评价、成交量、故障、售后等与厂商评价相关的数据，然后将获取的输入预设的神经网络模型（该模型即为预设的厂商评价算法），获取输出结果作为厂商评价得分。
50.厂商需求得分是根据产品需求得分和厂商评价得分综合计算得到的，充分考虑了对产品需求的匹配考虑，也考虑了厂商的生产、售后、故障等评价方面的考虑，综合得到的厂商作为最终推荐的目标厂商更能满足用户的需求，可以提高传感器方案推荐的适用程度，提高用户满意程度。
51.进一步的，在本实施例中，还可以 进一步的考虑厂商品牌效应，对于部分选中的品牌进行一定的加分处理，以使得其被选中的几率增加。一般来讲，一线厂商品牌的产品质量、口碑均较好，而三四线厂商品牌的产品质量会稍有不足，因此，可以针对不同的厂商设置不同的加减分，以对厂商需求得分进行一定的调整，调整之后再进行目标厂商的选择。
52.在确定了目标厂商之后，还需要进一步的确定如何针对用户需求对应的目标传感器需求数据传感器，如前所述，这个传感器没有在预设的传感器数据库中，所以只能根据传感器数据库中已经存在的传感器样本进行参数的调整，以得到与用户需求对应的目标传感器需求数据传感器匹配的替代传感器。
53.具体的，在目标厂商对应的备选传感器中，获取与目标传感器需求数据之间的匹配度最大的传感器样本作为参数调整的基础（即为替代传感器），然后根据目标厂商能力，确定该目标厂商能力范围内的调整可能性，然后据此对目标厂商对应的备选传感器中与目标传感器需求数据之间的匹配度最大的传感器样本给出参数调整方案，进行参数调整方案之后的传感器与目标传感器需求数据之间的匹配度大于或等于预设的第二匹配阈值。在本实施例中，针对替代传感器的参数调整方案，是根据替代传感器的各个字段的数据与目标传感器需求模板数据之间的区别进行调整的，例如，在前者的尺寸大于后者的尺寸的情况下，希望对相应的尺寸进行调整，但是需要根据目标厂商的所有传感器，以确定该厂商生产的传感器是否可以满足目标传感器需求数据的范围，如果不能满足，则只能在允许的范围内进行参数的调整。在本步骤中，分别确定每一个字段进行参数调整的方法，从而生成目标传感器方案，该目标传感器方案中包括了目标厂商、目标厂商下相近的替代传感器以及对
该替代传感器进行参数调整的方案来使得参数调整之后传感器与目标传感器需求模板数据之间是匹配的。
54.在确定具体的参数调整方案的过程中，每一个字段下的取值范围的确定，是根据目标厂商在传感器数据库中的所有传感器样本（历史传感器）在字段下的所有数据确定的，然后将获取的这些数据输入预设的预设的分类器，获取在该字段下的取值范围。其中，分类器可以为一神经网络模型，可以根据字段的多个取值，确定该字段可能的取值范围。例如，根据尺寸的多个取值，确定尺寸的取值范围，该取值范围可以为多个数值或者多个区间或者一个区间。在其他实施例中，字段的取值范围还可以是多个取值的集合。在确定了取值范围之后，即可确定目标传感器需求模板数据在该字段下的需求的数据，是否在该取值范围内，如果在，则可以直接将该数据作为替代传感器在该字段下的参数，即直接确定了该字段的参数调整方案，即将该字段的参数设置为目标传感器需求模板数据在该字段下的需求的数据。进一步的，如果目标传感器需求模板数据在该字段下的需求的数据不在该取值范围内，则需要进一步确定具体的参数调整方案。具体的，在该字段下的取值范围将与目标传感器需求模板数据在该字段下的数据最为接近的取值作为替代传感器的参数，即为替代传感器的参数调整方案中的为该字段下设置的参数。其中，最为接近的取值为取值范围内的多个取值中，与目标传感器需求模板数据在该字段下的数据之间的匹配度最高的取值（也即取值范围内与目标传感器需求模板数据在该字段下的数据之间的差值最小的取值，这里的差值也可以通过简单的差值计算来获取），其中，匹配度的计算可以直接采用步骤s103中的匹配度的计算方式。
55.在上述参数调整方案的计算过程中，充分考虑了用户需求以及目标厂商的生产能力，在传感器平台上的所有厂商中，选择生产与用户需求最为接近的产品及厂商，以尽可能满足用户需求，提高选择的传感器的实际效果，提高用户体验。
56.进一步的，同样为了提高传感器方案推荐的准确性，在本实施例中，还前述查找到与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本作为目标传感器的步骤中，还可以进一步的确定是否需要对参数进行调整，以获取匹配度更好的传感器作为推荐。具体的，对于查找到的与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本，其与与目标传感器需求模板数据之间的匹配度是大于等于第一匹配阈值的，但是，第一匹配阈值只是一个基本的匹配度，还可以进一步的进行提高，因此，还需要进一步判断其与与目标传感器需求模板数据之间的匹配度是小于预设的第二匹配阈值，如果大于，则直接将该传感器样本作为目标传感器，说明其不需要进行参数调整，相应的传感器样本已经足够匹配；如果小于，则认为传感器可以进行进一步的优化，具体需要根据每一个字段下，目标传感器需求模板数据与确定的目标传感器之间的差值，然后获取目标传感器对应的厂商可以生产的传感器在该字段下的数据的取值范围，确定该厂商是否有能力进行相应的参数调整，并且确定在该字段下的具体的调整值。最后，根据每一个字段下的调整至生成目标传感器方案，该目标传感器方案中包含了目标传感器以及对目标传感器的参数进行参数调整的参数调整方案。
57.图2示出了一个实施例中实现上述传感器方案的推荐方法的终端（计算机设备）的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图2所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该
计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现上述方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行上述方法。本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
58.采用了上述传感器方案的推荐方法、计算机设备以及计算机可读存储介质之后，在用户需要进行传感器的推荐的情况下，获取用户需求对应的传感器需求数据，传感器需求是通过对与传感器需求对应的原始数据进行特征提取以获取的特征数据；按照预设的需求模板，对传感器需求数据进行特征提取，以获取填充需求模板的特征数据，根据提取的特征数据和需求模板生成目标传感器需求模板数据；在预设的传感器数据库包含的各个传感器样本中，查找与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本；在查找到与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本的情况下，将查找到的传感器样本作为目标传感器并输出与目标传感器对应的数据，其中，目标传感器与目标传感器需求模板数据之间的匹配度大于或等于预设的第一匹配阈值；在未查找到与目标传感器需求模板数据匹配的传感器样本的情况下，在预设的传感器数据库中包含的各个传感器厂商以及厂商对应的历史传感器中，确定与目标传感器需求模板数据匹配的目标厂商以及目标厂商下与目标传感器需求模板数据匹配的替代传感器；根据目标厂商、替代传感器以及目标传感器需求模板数据生成目标传感器方案，目标传感器方案包括了对替代传感器的参数调整方案。也就是说，在用户需要进行传感器的推荐的情况下，根据用户需求按照预定的模板确定目标传感器需求模板数据，然后在预设的数据库中查找匹配度超过一定值的传感器样本来作为目标传感器；如果没有查找到，则从数据库中确定一厂商作为生成目标传感器的厂商，并确定生产的传感器的参数情况。
59.也就是说，在传感器平台中，可以根据用户需求确定直接可以拿来用的最合适的传感器，或者确定如何根据用户需求来给出传感器生产的方案，不需要用户盲目的进行选择和试用，直接将最合适的方案推荐给用户，提高了选择的传感器的适用性和准确性，提高了用户选择传感器的效率和用户体验。
60.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink) dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
61.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
62.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
63.以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。请输入具体实施内容部分。