一种基于物联网的数据展示的产出方法、设备和介质与流程

本技术涉及数据分析与展示领域，尤其涉及一种基于物联网的数据展示的产出方法、设备和介质。

背景技术：

1、在物联网的业务应用系统中，数据的可视化是一个热门的话题。不同的行业场景，如智慧工厂、智慧楼宇、智慧校园等，都需要将物联网设备采集的数据进行直观的可视化展示，来供使用者进行数据分析或决策。因而，越来越多的人都开始认识到物联网应用的数据可视化的重要性，以及可视化工具的价值。

2、目前，物联网企业在数据利用上存在不少困难，如有数据的人不懂数据、懂业务的人没有it知识储备，无法获取所需的数据。同时，数据分析以及数据探索等工作量大，但是企业反而不重视，容易让企业部门产生隔阂，使数据资产无法拉通等等。难以满足企业对物联网数据的展示需求，不容易实现对场景化的业务分析与展示，不利于满足企业对物联网数据的报表统计需求。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种基于物联网的数据展示的产出方法、设备和介质，用于解决如下技术问题：现有的物联网数据维度难以统一使用，其展示维度与样式需求多变，同时设备数据展示效果也不够直观，难以满足企业对物联网数据的展示需求。

2、本技术实施例采用下述技术方案：

3、一方面，本技术实施例提供了一种基于物联网的数据展示的产出方法，包括：基于物联网中不同行业的行业数据，构建出用于物联网数据协同的云边端架构；其中，所述云边端架构包括：云端层、边缘层以及终端层；将预设的ai智能服务与所述云边端架构进行底层逻辑结合，确定出ai云边端架构；根据所述ai云边端架构，对获取的物联网数据进行有关知识图谱数据物联，得到物联网知识图谱；通过所述物联网知识图谱以及所述ai云边端架构，对所述物联网数据进行多类别下的数据分析，得到物联类别数据；根据所述物联类别数据之间的关联性，将所述物联类别数据进行可视化处理，得到物联网展示数据。

4、本技术实施例通过物联网收集到设备数据后，经过设备数据的转化处理，通过图表和页面的形式展示实时的监测数据，供企业管理员查看。还能使用系统提供的数据分析场景或自行选择数据分析卡片定制所需的数据分析场景，实现对业务领域的专题分析，提供某一领域的场景分析所需的各种数据，通过可视化的能力快速掌握信息，作为业务知识归纳、沉淀与更新的基础。有利于对历史物联网数据进行统计分析，按不同维度分析出不同报告，然后以图表或者大屏方式展现在管理员面前，帮助管理员可以快速直观的了解到整个物联网设备运行状况。

5、在一种可行的实施方式中，基于物联网中不同行业的行业数据，构建出用于物联网数据协同的云边端架构，具体包括：通过所述终端层，将物联网中的所述行业数据进行感知与提取；通过所述边缘层，将提取的所述行业数据进行局部特征下的数据分析，确定出局部特征数据；并对所述局部特征数据进行全局数据的模拟推演计算，得到行业态势数据；其中，所述行业态势数据包括：感知数据、业务数据以及互联网数据；通过所述云端层，将所述行业态势数据进行分类汇总，并将汇总后的行业态势数据进行相互关联性下的数据协同处理，生成所述云边端架构。

6、在一种可行的实施方式中，将预设的ai智能服务与所述云边端架构进行底层逻辑结合，确定出ai云边端架构，具体包括：将所述ai智能服务中的数据层与所述云边端架构中的云端层进行底层代码的逻辑结合，得数据结合层；将所述ai智能服务中的算法层导入到所述云边端架构中的边缘层，以使所述算法层中的算法库与计算引擎均与所述边缘层中的边缘算法进行同步运行，得到算法结合层；将所述ai智能服务中的平台层与所述云边端架构中的终端层进行共同协作部署，得到应用服务结合层；基于所述数据结合层、所述算法结合层以及所述应用服务结合层，生成所述ai云边端架构。

7、在一种可行的实施方式中，根据所述ai云边端架构，对获取的物联网数据进行有关知识图谱数据物联，得到物联网知识图谱，具体包括：通过所述ai云边端架构，采集物联网中不同行业的行业数据，得到所述物联网数据；对所述物联网数据进行物联相关性的识别与提取，得到关联数据库；其中，所述物联相关性为针对所述物联网数据的语义物联关系、图谱使能关系以及知识规则关系；通过所述关联数据库，将所述物联网数据进行关联特征的拆分与重组处理，并构建出所述物联网知识图谱。

8、在一种可行的实施方式中，通过所述物联网知识图谱以及所述ai云边端架构，对所述物联网数据进行多类别下的数据分析，得到物联类别数据，具体包括：根据所述物联网知识图谱，将通过所述ai云边端架构获取的物联网数据进行初始物联分类，得到预处理物联网数据；对所述预处理物联网数据进行有关机理分析与数据驱动的数据分类判断，确定出所述物联类别数据；其中，所述物联类别数据包括：描述式分析数据、诊断式分析数据、预测式分析数据以及处方式分析数据。

9、在一种可行的实施方式中，对所述预处理物联网数据进行有关机理分析与数据驱动的数据分类判断，具体包括：若管理中心为统计分析指令，则对所述预处理物联网数据进行数据采集与同类别数据描述展示处理，得到所述描述式分析数据；若所述管理中心为数据异常诊断指令，则对所述预处理物联网数据进行异常数据分析，得到所述诊断式分析数据；其中，所述异常数据分析所采用的分析方式至少包括：异常数据挖掘技术、异常数据相关性分析技术以及异常序列事件分析技术；若所述管理中心为数据预测指令，则通过历史物联网数据，对所述预处理物联网数据进行数据预测分析，得到所述预测式分析数据；其中，所述数据预测分析所采用的分析方式至少包括：机器学习技术以及神经网络学习技术；若所述管理中心为决策生成指令，则对所述预处理物联网数据进行多维度下的数据分析，得到所述处方式分析数据；其中，所述多维度至少包括：预测维度、仿真模拟维度以及限制最优维度。

10、在一种可行的实施方式中，根据所述物联类别数据之间的关联性，将所述物联类别数据进行可视化处理，得到物联网展示数据，具体包括：对所述物联类别数据之间进行有关动静态数据之间的相关性分类，得到基于所述物联类别数据的动静态关系；根据所述动静态关系，并通过多维关联性，对所述物联类别数据进行关联性分析，得到有效物联网数据；将所述有效物联网数据进行可视化的数据转化，得到所述物联网展示数据；以通过展示屏幕或者展示图表，将所述物联网展示数据进行可视化展示。

11、在一种可行的实施方式中，在根据所述物联类别数据之间的关联性，将所述物联类别数据进行可视化处理，得到物联网展示数据之前，所述方法还包括：对所述物联类别数据进行数据状态监控判断；若所述物联类别数据中的数据运行状态超过预设标准运行状态，则生成报警信息；将所述报警信息上传到管理中心中，以使管理人员执行对应的远程操作指令。

12、第二方面，本技术实施例还提供了一种基于物联网的数据展示的产出设备，所述设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一实施方式所述的一种基于物联网的数据展示的产出方法。

13、第三方面，本技术实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质为非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有至少一个程序，每个所述程序包括指令，所述指令当被终端执行时，使所述终端执行上述任一实施方式所述的一种基于物联网的数据展示的产出方法。

14、本技术提供了一种基于物联网的数据展示的产出方法、设备及介质，与现有技术相比，本技术具有以下有益的技术效果：

15、本技术实施例通过物联网收集到设备数据后，经过设备数据的转化处理，通过图表和页面的形式展示实时的监测数据，供企业管理员查看。还能使用系统提供的数据分析场景或自行选择数据分析卡片定制所需的数据分析场景，实现对业务领域的专题分析，提供某一领域的场景分析所需的各种数据，通过可视化的能力快速掌握信息，作为业务知识归纳、沉淀与更新的基础。有利于对历史物联网数据进行统计分析，按不同维度分析出不同报告，然后以图表或者大屏方式展现在管理员面前，帮助管理员可以快速直观的了解到整个物联网设备运行状况。