本发明涉及数据处理,尤其涉及一种基于环境信息的动植物数据智能处理方法及装置。
背景技术:
1、生态环境是人类赖以生存发展的前提与基础,随着科学及经济的飞速发展,人们对生态环境的重视程度也逐渐提高。生态环境包含动物数据以及植物数据,现有的对动植物数据的处理方法大多数是通过环境数据监测设备对某个环境中的动植物数据进行监测,并通过人工对监测数据进行处理操作。这样不仅对数据处理的效率低下,还容易出现处理错误。可见,提供一种新的动植物数据的处理方法以提高对动植物数据进行处理的效率和准确性显得尤为重要。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题在于,提供一种基于环境信息的动植物数据智能处理方法及装置,能够提高对动植物数据进行处理的效率,以及能够提高对动植物数据进行处理的准确性。
2、为了解决上述技术问题,本发明第一方面公开了一种基于环境信息的动植物数据智能处理方法,所述方法包括:
3、获取目标区域的环境信息,所述环境信息包括所述目标区域的区域位置信息、所述目标区域的气候信息、所述目标区域的动物种类信息、所述目标区域的植物种类信息、所述目标区域的数据采集点信息、所述目标区域的地形信息中的一种或多种;
4、接收所述目标区域内每个数据采集点所上报的目标数据,所述目标数据包括至少一个动植物数据;
5、对于每个所述目标数据,将该目标数据输入至预设的数据分类模型中,得到该目标数据的数据分类结果,所述数据分类结果包括该目标数据的数据类别;
6、根据每个所述目标数据的数据分类结果,将归属于同一数据类别的所有所述目标数据确定为一个目标数据类别集合;所述数据类别包括动物数据类别和植物数据类别,每个所述目标数据类别集合中包括至少一个目标数据;
7、基于所述目标区域的环境信息,对于每个所述目标数据类别集合中所包括的每个所述目标数据,确定该目标数据的数据分析结果;
8、根据所有所述目标数据的数据分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果;其中,所述目标数据分析结果包括所述目标区域的动植物生存信息。
9、作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述接收所述目标区域内每个数据采集点所上报的目标数据之后,所述方法还包括:
10、根据每个所述数据采集点所上报的目标数据,判断所有所述目标数据中是否存在重叠数据组,所述重叠数据组所包括的每个所述目标数据对应的数据监测范围相同且所述重叠数据组中所包括的每个所述目标数据来自不同的数据采集点;
11、当判断出所有所述目标数据中存在所述重叠数据组时,确定每个所述数据采集点的数据监测范围;
12、对于每个所述重叠数据组,根据所述环境信息以及所述重叠数据组中所包括的每个所述目标数据的数据采集点对应的数据监测范围,确定该重叠数据组的目标数据采集点;
13、根据每个所述重叠数据组的目标数据采集点,对每个所述重叠数据组执行数据去重操作,以更新所有所述目标数据。
14、作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述根据所有所述目标数据的数据分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果之后,所述方法还包括:
15、根据所述目标区域的目标数据分析结果,判断所述目标数据分析结果中是否存在不满足预设的数据条件的异常数据;
16、当判断出所述目标数据分析结果中存在不满足预设的所述数据条件的所述异常数据时,确定每个所述异常数据的异常类别;
17、对于每个所述异常数据,根据该异常数据的异常类别,确定该异常数据的异常处理方式,所述异常处理方式包括数据扩增处理方式、数据合并处理方式中的一种或多种;
18、对于每个所述异常数据,对该异常数据执行与该异常数据的异常处理方式相匹配的数据处理操作。
19、作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述确定每个所述异常数据的异常类别,包括:
20、确定每个所述异常数据的数据采集信息,所述数据采集信息包括每个所述异常数据的采集时刻信息、每个所述异常数据的采集频率信息;
21、对于每个所述异常数据,根据该异常数据的采集时刻信息以及该异常数据的采集频率信息,确定该异常数据的采集间隔时间段信息;
22、根据每个所述异常数据的采集间隔时间段信息,判断所有所述采集间隔时间段信息中是否存在采集间隔时间段大于等于预设的第一间隔时间段阈值的第一数据异常信息;
23、当判断出所有所述采集间隔时间段信息中存在所述第一数据异常信息时,将每个所述第一数据异常信息对应的异常数据的异常类别确定为数据缺失异常类别;
24、判断所有所述采集间隔时间段信息中是否存在采集间隔时间段小于预设的第二间隔时间段阈值的第二数据异常信息;
25、当判断出所有所述数据采集信息中存在所述第二数据异常信息时,将每个所述第二数据异常信息对应的异常数据的异常类别确定为数据重复异常类别;
26、其中,所述第一间隔时间段阈值大于所述第二间隔时间段阈值。
27、作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,当所述异常数据的异常处理方式包括所述数据扩增处理方式时,所述对于每个所述异常数据,对该异常数据执行与该异常数据的异常处理方式相匹配的数据处理操作,包括:
28、对于每个所述异常数据,根据该异常数据的采集间隔时间段信息,确定该异常数据的待扩增数据时间段,并根据每个所述目标数据的数据分析结果以及所述环境信息,计算该异常数据与每个所述目标数据的数据分析结果之间的相似度,得到该异常数据的数据相似度集合,从该异常数据的数据相似度集合中确定出最高相似度,并将所述最高相似度对应的目标数据确定为该异常数据的目标相似数据;
29、对于每个所述异常数据,从该异常数据的目标相似数据中确定与该异常数据的待扩增数据时间段相匹配的目标关联数据,并根据该异常数据的待扩增数据时间段以及该异常数据对应的目标关联数据对该异常数据执行数据扩增操作,以对该异常数据完成数据处理操作。
30、作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述根据所有所述目标数据的数据分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果,包括:
31、对于每个所述目标数据,根据该目标数据的数据分析结果,确定该目标数据的生物参数信息,所述生物参数信息包括该目标数据对应的生物的存活时长、该目标数据对应的生物的存活区域中的一种或多种;
32、对于每个所述目标数据,根据该目标数据的生物参数信息以及该目标数据的数据分类结果,确定该目标数据的数据类别的类别分析结果;
33、基于所有所述目标数据的数据类别的类别分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果。
34、作为一种可选的实施方式,在本发明第一方面中,所述根据所有所述目标数据的数据分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果之后,所述方法还包括:
35、根据所述目标区域的目标数据分析结果,确定所述目标区域的动植物生长信息,其中,所述目标区域的动植物生长信息包括所述目标区域内的每个种类的生物的生长信息;
36、判断所述目标区域的动植物生长信息中是否存在不满足预设的生长条件的目标生物;
37、当判断出所述目标区域的动植物生长信息中存在不满足预设的所述生长条件的目标生物时,对于每个所述目标生物,确定该目标生物不满足预设的所述生长条件的目标生长原因;
38、基于每个所述目标生物的目标生长原因,确定所述目标区域的环境改善参数,并对所述目标区域执行与所述环境改善参数相匹配的操作,以提高所述目标区域内的动植物的生存质量。
39、本发明第二方面公开了一种基于环境信息的动植物数据智能处理装置,所述装置包括:
40、获取模块,用于获取目标区域的环境信息,所述环境信息包括所述目标区域的区域位置信息、所述目标区域的气候信息、所述目标区域的动物种类信息、所述目标区域的植物种类信息、所述目标区域的数据采集点信息、所述目标区域的地形信息中的一种或多种;
41、接收模块,用于接收所述目标区域内每个数据采集点所上报的目标数据,所述目标数据包括至少一个动植物数据;
42、输入模块,用于对于每个所述目标数据,将该目标数据输入至预设的数据分类模型中,得到该目标数据的数据分类结果,所述数据分类结果包括该目标数据的数据类别;
43、确定模块,用于根据每个所述目标数据的数据分类结果,将归属于同一数据类别的所有所述目标数据确定为一个目标数据类别集合;所述数据类别包括动物数据类别和植物数据类别,每个所述目标数据类别集合中包括至少一个目标数据;
44、所述确定模块,还用于基于所述目标区域的环境信息,对于每个所述目标数据类别集合中所包括的每个所述目标数据,确定该目标数据的数据分析结果;
45、所述确定模块,还用于根据所有所述目标数据的数据分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果;其中,所述目标数据分析结果包括所述目标区域的动植物生存信息。
46、作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述装置还包括:
47、判断模块,用于在所述接收模块接收所述目标区域内每个数据采集点所上报的目标数据之后,根据每个所述数据采集点所上报的目标数据,判断所有所述目标数据中是否存在重叠数据组,所述重叠数据组所包括的每个所述目标数据对应的数据监测范围相同且所述重叠数据组中所包括的每个所述目标数据来自不同的数据采集点;
48、所述确定模块,还用于当所述判断模块判断出所有所述目标数据中存在所述重叠数据组时,确定每个所述数据采集点的数据监测范围;
49、所述确定模块,还用于对于每个所述重叠数据组,根据所述环境信息以及所述重叠数据组中所包括的每个所述目标数据的数据采集点对应的数据监测范围,确定该重叠数据组的目标数据采集点;
50、更新模块,用于根据每个所述重叠数据组的目标数据采集点,对每个所述重叠数据组执行数据去重操作,以更新所有所述目标数据。
51、作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述判断模块,还用于在所述确定模块根据所有所述目标数据的数据分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果之后,根据所述目标区域的目标数据分析结果,判断所述目标数据分析结果中是否存在不满足预设的数据条件的异常数据;
52、所述确定模块,还用于当所述判断模块判断出所述目标数据分析结果中存在不满足预设的所述数据条件的所述异常数据时,确定每个所述异常数据的异常类别;
53、所述确定模块,还用于对于每个所述异常数据,根据该异常数据的异常类别,确定该异常数据的异常处理方式,所述异常处理方式包括数据扩增处理方式、数据合并处理方式中的一种或多种;
54、所述装置还包括:
55、执行模块,用于对于每个所述异常数据,对该异常数据执行与该异常数据的异常处理方式相匹配的数据处理操作。
56、作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述确定模块确定每个所述异常数据的异常类别的具体方式包括:
57、确定每个所述异常数据的数据采集信息,所述数据采集信息包括每个所述异常数据的采集时刻信息、每个所述异常数据的采集频率信息;
58、对于每个所述异常数据,根据该异常数据的采集时刻信息以及该异常数据的采集频率信息,确定该异常数据的采集间隔时间段信息;
59、根据每个所述异常数据的采集间隔时间段信息,判断所有所述采集间隔时间段信息中是否存在采集间隔时间段大于等于预设的第一间隔时间段阈值的第一数据异常信息;
60、当判断出所有所述采集间隔时间段信息中存在所述第一数据异常信息时,将每个所述第一数据异常信息对应的异常数据的异常类别确定为数据缺失异常类别;
61、判断所有所述采集间隔时间段信息中是否存在采集间隔时间段小于预设的第二间隔时间段阈值的第二数据异常信息;
62、当判断出所有所述数据采集信息中存在所述第二数据异常信息时,将每个所述第二数据异常信息对应的异常数据的异常类别确定为数据重复异常类别;
63、其中,所述第一间隔时间段阈值大于所述第二间隔时间段阈值。
64、作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,当所述异常数据的异常处理方式包括所述数据扩增处理方式时,所述执行模块对于每个所述异常数据,对该异常数据执行与该异常数据的异常处理方式相匹配的数据处理操作的具体方式包括:
65、对于每个所述异常数据,根据该异常数据的采集间隔时间段信息,确定该异常数据的待扩增数据时间段,并根据每个所述目标数据的数据分析结果以及所述环境信息,计算该异常数据与每个所述目标数据的数据分析结果之间的相似度,得到该异常数据的数据相似度集合,从该异常数据的数据相似度集合中确定出最高相似度,并将所述最高相似度对应的目标数据确定为该异常数据的目标相似数据;
66、对于每个所述异常数据,从该异常数据的目标相似数据中确定与该异常数据的待扩增数据时间段相匹配的目标关联数据,并根据该异常数据的待扩增数据时间段以及该异常数据对应的目标关联数据对该异常数据执行数据扩增操作,以对该异常数据完成数据处理操作。
67、作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述确定模块根据所有所述目标数据的数据分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果的具体方式包括:
68、对于每个所述目标数据,根据该目标数据的数据分析结果,确定该目标数据的生物参数信息,所述生物参数信息包括该目标数据对应的生物的存活时长、该目标数据对应的生物的存活区域中的一种或多种;
69、对于每个所述目标数据,根据该目标数据的生物参数信息以及该目标数据的数据分类结果,确定该目标数据的数据类别的类别分析结果;
70、基于所有所述目标数据的数据类别的类别分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果。
71、作为一种可选的实施方式,在本发明第二方面中,所述确定模块,还用于在根据所有所述目标数据的数据分析结果,确定所述目标区域的目标数据分析结果之后,根据所述目标区域的目标数据分析结果,确定所述目标区域的动植物生长信息,其中,所述目标区域的动植物生长信息包括所述目标区域内的每个种类的生物的生长信息;
72、所述判断模块,还用于判断所述目标区域的动植物生长信息中是否存在不满足预设的生长条件的目标生物;
73、所述确定模块,还用于当所述判断模块判断出所述目标区域的动植物生长信息中存在不满足预设的所述生长条件的目标生物时,对于每个所述目标生物,确定该目标生物不满足预设的所述生长条件的目标生长原因;
74、所述确定模块,还用于基于每个所述目标生物的目标生长原因,确定所述目标区域的环境改善参数;
75、所述执行模块,还用于对所述目标区域执行与所述环境改善参数相匹配的操作,以提高所述目标区域内的动植物的生存质量。
76、本发明第三方面公开了另一种基于环境信息的动植物数据智能处理装置,所述装置包括:
77、存储有可执行程序代码的存储器;
78、与所述存储器耦合的处理器;
79、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码,执行本发明第一方面公开的基于环境信息的动植物数据智能处理方法。
80、本发明第四方面公开了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令被调用时,用于执行本发明第一方面公开的基于环境信息的动植物数据智能处理方法。
81、与现有技术相比,本发明实施例具有以下有益效果:
82、本发明实施例中,获取目标区域的环境信息;接收目标区域内每个数据采集点所上报的目标数据;对于每个目标数据,将该目标数据输入至预设的数据分类模型中,得到该目标数据的数据分类结果;根据每个目标数据的数据分类结果,将属于同一数据类别的所有目标数据确定为一个目标数据类别集合;基于目标区域的环境信息,确定每个目标数据的数据分析结果;根据所有目标数据的数据分析结果,确定目标区域的目标数据分析结果;其中,目标数据分析结果包括目标区域的动植物生存信息。可见,实施本发明能够提高对动植物数据进行处理的效率,以及能够提高对动植物数据进行处理的准确性。