一种基于虚拟仿真的物联网实训分数评估方法及系统与流程

本发明涉及计算机，具体而言，涉及一种基于虚拟仿真的物联网实训分数评估方法及系统。

背景技术：

1、目前，在虚拟仿真下的物联网实训时，需要模拟现实的物理设备和获取其他计算方法。但有时这些物理设备的计算方法是密封的，未开发给用户，所以很难进行模拟。而在进行实训时，需要对实训的准确性进行判断，一般考虑的电源的连通和是否能达到预期的计算数据和控制情况，但未对数据在整个虚拟仿真过程中每个物件的变化进行判断。同时有时一瞬间看似满足控制，但实际操作错误。如灯常亮和灯闪烁在一瞬间可能都是灯亮，而两者状态不同，所以在时间变化上对其进行准确判断。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供了一种基于虚拟仿真的物联网实训分数评估方法及系统，用以解决现有技术中存在的上述问题。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种基于虚拟仿真的物联网实训分数评估方法，包括：

3、所述当前设定传递数据为所述设定发送数据输入模拟神经网络的数据；

4、获取多个设定数据和虚拟数据；所述设定发送数据为由控制操作的物理设备发送的信号转换得到的数字信息，所述设定数据包括设定发送数据和设定状态值；所述设定发送数据为由控制操作的物理设备发送的信号转换得到的数字信息，所述设定状态值表示被控制操作的物理设备的状态；所述虚拟数据包括虚拟输入数据和虚拟实训时间；所述虚拟输入数据为用户进行虚拟仿真实训时输入的数据；所述虚拟实训时间为完成虚拟仿真实训所需的时间长度；

5、基于所述设定数据，训练模拟神经网络，得到训练好的模拟神经网络；

6、根据虚拟三维图、虚拟输入数据和训练好的模拟神经网络，构建二维图像，得到场景平面图、用户连接电路图像和数据变化图像；

7、根据数据变化图像，通过变化网络，判断虚拟数据随时间的变化情况，得到变化实训分数；

8、将所述场景平面图、用户连接电路图像和数据变化图像按照地理位置进行叠加，得到虚拟仿真三维图；

9、根据所述虚拟仿真三维图，通过三维卷积网络，模拟现实影响情况，得到三维实训分数；

10、根据所述变化实训分数与三维实训分数求平均后乘以虚拟实训时间的倒数，得到实训分数。

11、可选的，所述变化网络包括时间卷积网络、深度神经网络、第一分类器和第二分类器；

12、根据一个设定发送数据获取多个时间点对应数据变化图像，得到设定数据变化图像集合；

13、多个设定发送数据获取多个设定数据变化图像集合；

14、根据所述多个设定数据变化图像集合训练变化网络。

15、可选的，所述变化网络的训练方法，包括：

16、将设定数据变化图像集合中多个时间点对应的图像依次输入时间卷积网络中，得到数据变化特征向量；

17、将所述数据变化特征向量和对应的设定发送数据输入深度神经网络，得到输出特征向量；

18、将所述输出特征向量输入第一分类器，得到预测数据接收结构状态值；

19、将所述预测数据接收结构状态值与设定状态值求取损失，得到第一损失值；

20、将所述输出特征向量输入第二分类器，得到预测数据接收结构灰度值；

21、将预测数据接收结构灰度值和对应的数据接收结构的灰度值求取损失，得到第二损失值；

22、根据第一损失值后向训练第一分类器、时间卷积网络、深度神经网络；

23、根据第二损失值后向训练第二分类器、时间卷积网络、深度神经网络。

24、可选的，所述根据虚拟三维图、虚拟输入数据和训练好的模拟神经网络，构建二维图像，得到场景平面图、用户连接电路图像和数据变化图像，包括：

25、获得场景平面图；所述场景平面图为虚拟三维图中俯视视角下的二维图像；

26、构建直线模拟虚拟三维图中的电路，得到用户连接电路图像；所述用户连接电路图像为二值图像；

27、将所述虚拟输入数据输入训练好的模拟神经网络，得到多个传递数据；所述传递数据为虚拟输入数据在通过虚拟三维图像中对应的各个位置的数据；

28、根据虚拟三维图、用户连接电路图像和多个传递数据，找到数据的传输方向，标记发送和接收数据，得到数据变化图像。

29、可选的，所述根据虚拟三维图、用户连接电路图像和多个传递数据，找到数据的传输方向，标记发送和接收数据，得到数据变化图像，包括：

30、获取数据发送结构位置；所述数据发送结构位置为虚拟三维图中传递数据的物件的位置；

31、获取数据转发结构位置；所述数据转发结构位置为虚拟三维图中接收且转发传递数据的物件的位置；

32、以数据发送结构位置的中心构建圆，得到数据发送结构区域；以数据转发结构位置的中心构建圆，数据转发结构区域；

33、获取数据接收结构位置；所述数据接收结构为虚拟三维图中接收且不再发送传递数据的物件的位置；

34、以在数据接收结构位置的边界构建长方形，得到数据接收区域；

35、连接数据发送结构区域和数据转发结构区域、两两数据转发结构区域、数据转发结构区域和数据接收结构区域，得到数据传输直线；

36、在数据传输直线的接收传递数据的一端构建三角形，得到数据传输箭头；

37、组合所述数据发送结构区域、数据转发结构区域、数据接收区域、数据传输直线和数据传输箭头，得到数据变化图像。

38、可选的，所述数据接收结构区域的传递数据的变化程度越大，所述数据接收区域的内部的灰度值越大；

39、获取标准虚拟输入值；所述标准虚拟输入值表示在值域内的输入值的均值；

40、将所述标准虚拟输入值输入训练好的模拟神经网络，得到多个标准传递数据；

41、所述传递数据除以标准传递数据的商越大，所述数据传输直线的宽度越大。

42、可选的，所述基于所述设定数据，训练模拟神经网络，得到训练好的模拟神经网络，包括：

43、获取当前设定传递数据；所述当前设定传递数据为所述设定发送数据输入模拟神经网络的数据；

44、将当前设定传递数据输入模拟神经网络，得到模拟神经传递值；

45、多个模拟神经网络对应获得多个模拟神经传递值；

46、根据所述多个模拟神经传递值按照当前设定传递数据的传递方向依次连接，得到整体网络；

47、将所述设定数据中的设定发送数据输入整体网络，得到预测状态值；

48、预测状态值与设定状态值计算损失，后向训练多个模拟神经网络。

49、可选的，所述根据所述虚拟仿真三维图，通过三维卷积网络，模拟现实影响情况，得到三维实训分数，包括：

50、将所述虚拟仿真三维图输入三维卷积网络，以3*3*3的卷积核，以步长为1进行卷积，得到预测三维状态值；

51、将预测三维状态值减去设定状态值，得到三维状态差值；

52、将设定状态值减去三维状态差值，得到三维实训分数；

53、所述三维卷积网络的训练方法，包括：

54、将三维卷积网络的输出与所述设定状态值求取损失，训练三维卷积网络。

55、可选的，所述根据数据变化图像，通过变化网络，判断虚拟数据随时间的变化情况，得到变化实训分数，包括：

56、将多个时间点的数据变化图像输入训练变化网络，得到预测变化状态值；

57、将预测变化状态值减去设定状态值，得到变化状态差值；

58、将设定状态值减去变化状态差值，得到变化实训分数。

59、第二方面，本发明实施例提供了一种基于虚拟仿真的物联网实训分数评估系统，包括：

60、传感模块：获得虚拟三维图；所述虚拟三维图为绘制的预想展示的物件的三维图像；所述设定数据包括设定发送数据和设定状态值；所述设定发送数据为由控制操作的物理设备发送的信号转换得到的数字信息，所述设定状态值表示被控制操作的物理设备的状态；所述虚拟数据包括虚拟输入数据和虚拟实训时间；所述虚拟输入数据为用户进行虚拟仿真实训时输入的数据；所述虚拟实训时间为完成虚拟仿真实训所需的时间长度；

61、智能应用场景模块：基于所述设定数据，训练模拟神经网络，得到训练好的模拟神经网络；根据虚拟三维图、虚拟输入数据和训练好的模拟神经网络，构建二维图像，得到场景平面图、用户连接电路图像和数据变化图像；

62、实训分数模块：根据数据变化图像，通过变化网络，判断虚拟数据随时间的变化情况，得到变化实训分数；将所述场景平面图、用户连接电路图像和数据变化图像按照地理位置进行叠加，得到虚拟仿真三维图；根据所述虚拟仿真三维图，通过三维卷积网络，模拟现实影响情况，得到三维实训分数；根据所述变化实训分数与三维实训分数求平均后乘以虚拟实训时间的倒数，得到实训分数；

63、电源模块：控制电源开关；

64、无线模块：控制无线网通信。

65、相较于现有技术，本发明实施例达到了以下有益效果：

66、本发明实施例还提供了一种基于虚拟仿真的物联网实训分数评估方法和系统，所述方法包括：获得虚拟三维图；所述虚拟三维图为绘制的预想展示的物件的三维图像；获取多个设定数据和虚拟数据；所述设定数据包括设定发送数据和设定状态值；所述设定发送数据为由控制操作的物理设备发送的信号转换得到的数字信息，所述设定状态值表示被控制操作的物理设备的状态；所述虚拟数据包括虚拟输入数据和虚拟实训时间；所述虚拟输入数据为用户进行虚拟仿真实训时输入的数据；所述虚拟实训时间为完成虚拟仿真实训所需的时间长度；基于所述设定数据，训练模拟神经网络，得到训练好的模拟神经网络；根据虚拟三维图、虚拟输入数据和训练好的模拟神经网络，构建二维图像，得到场景平面图、用户连接电路图像和数据变化图像；根据数据变化图像，通过变化网络，判断虚拟数据随时间的变化情况，得到变化实训分数；将所述场景平面图、用户连接电路图像和数据变化图像按照地理位置进行叠加，得到虚拟仿真三维图；根据所述虚拟仿真三维图，通过三维卷积网络，模拟现实影响情况，得到三维实训分数；根据所述变化实训分数与三维实训分数求平均后乘以虚拟实训时间的倒数，得到实训分数。

67、本发明中，根据电路连接和数据设定和虚拟仿真中物联网实训时物件的反应情况来进行实训打分。在物联网实训时获取三种图像：场景平面图能够体现虚拟仿真的地理位置。地理位置构建用户连接电路图像是为了检测电流是否连通，不同连通方式，数据通过的虚拟仿真的物件不同，有不同的计算方法。而数据变化图像能够体现数据在传输过程的变化情况。采用两种方法获取实训分数，一是单独使用数据变化图像，通过变化网络，判断虚拟数据随时间的变化情况，二是三张图像叠加整体通过三维卷积网络找到三张图像不同位置整体的变化关系。同时由于有时在虚拟仿真时物理设备的具体公式模拟操作来对数据做计算，通过神经网络预测出相近的函数来进行估计。将设定发送数据作为整体的输入，将多个模拟神经网络构建为一个整体的网络，整体进行训练。依据进行实训的时间和两种实训分数，得到总的实训分数。能够更加准确地获取实训分数。