CN106354516A - 追踪设备的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种追踪设备的方法及装置，所述方法包括：获取图片，并获取所述图片对应的点阵值；利用点阵值与字符属性的关系式，确定所述点阵值对应的字符属性；利用所述字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别所述图片上的字符；若识别成功，则确定所述字符的位置信息，并利用所述位置信息模拟鼠标操作，对所述待追踪设备进行追踪。应用本申请实施例，通过利用实时获取到的位置信息对待追踪设备进行追踪，即使鼠标滚轮滚动导致待追踪设备的位置信息发生改变，也不会影响对待追踪设备的准确追踪。并且无论鼠标滚轮如何操作，网络设备都可以获取到图片对应的点阵值，并通过点阵值与字符属性的关系式，快速准确的确定图片中字符的字符属性。

Description

追踪设备的方法及装置

技术领域

本申请涉及网络通信技术领域，尤其涉及一种追踪设备的方法及装置。

背景技术

目前，3D可视化客户端用于模拟真实场境，通过记录各设备信息在显示模拟场景屏幕中的坐标，利用该固定坐标模拟鼠标操作，对各设备进行追踪并管理。然而，在3D可视化客户端中，各设备信息在屏幕中的坐标，随着鼠标滚轮滚动而实时发生改变，比如，鼠标滚轮操作放大或缩小，导致各设备信息的坐标发生改变，3D可视化客户端则无法利用记录的固定坐标模拟鼠标操作追踪到设备，对设备进行管理。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种追踪设备的方法及装置，以解决现有的追踪方式在鼠标滚轮滚动时，无法追踪到设备的问题。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种追踪设备的方法，所述方法包括：

获取图片，并获取所述图片对应的点阵值；

利用点阵值与字符属性的关系式，确定所述点阵值对应的字符属性；

利用所述字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别所述图片上的字符；

若识别成功，则确定所述字符的位置信息，并利用所述位置信息模拟鼠标操作，对所述待追踪设备进行追踪。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种追踪设备的装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取图片，并获取所述图片对应的点阵值；

确定单元，用于利用点阵值与字符属性的关系式，确定所述点阵值对应的字符属性；

第一识别单元，用于利用所述字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别所述图片上的字符；

追踪单元，用于在识别成功时，确定所述字符的位置信息，并利用所述位置信息模拟鼠标操作，对所述待追踪设备进行追踪。

应用本申请实施例，网络设备在获取图片对应的点阵值之后，利用点阵值与字符属性的关系式，可以确定该点阵值对应的字符属性，然后再利用字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别图片上的字符，在确定待追踪设备的设备信息识别成功之后，确定该字符的位置信息，利用该位置信息模拟鼠标操作对待追踪设备进行追踪，而不是通过记录的待追踪设备的设备信息的固定坐标进行追踪，因此，即使鼠标滚轮滚动导致待追踪设备的设备信息的坐标发生改变，也不会影响对待追踪设备的准确追踪。此外，无论鼠标滚轮如何操作，网络设备都可以获取到图片对应的点阵值，并通过点阵值与字符属性的关系式，快速准确的确定图片中字符的字符属性。

附图说明

图1A为本申请根据一示例性实施例示出的一种追踪设备的方法的实施例流程图；

图1B为图1A所示实施例的示例性模拟场景图；

图1C为图1A所示实施例中的处理前的图片；

图1D为图1A所示实施例中的处理后的图片；

图1E为图1A所示实施例中的部分遮挡的待追踪设备的设备信息示意图；

图2为本申请根据一示例性实施例示出的一种网络设备的硬件结构图；

图3为本申请根据一示例性实施例示出的一种追踪设备的装置的实施例结构图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

在本申请实施例中，追踪设备的方法可以应用于3D可视化模拟场景中，该模拟场景以三维视觉角度显示各设备，以便用户管理监控各设备，当网络设备利用本申请所述实施例获取到待追踪设备的实时位置信息，并利用该位置信息追踪到待追踪设备时，可以直接对该待追踪设备的参数进行配置，也可以实况播放该待追踪设备的录像。

图1A为本申请根据一示例性实施例示出的一种追踪设备的方法的实施例流程图，如图1A所示，该方法可以应用在网络设备上，该网络设备可以为计算机、平板设备、手机等，下面以执行主体为网络设备进行详细阐述，该实施例包括以下步骤：

步骤101：获取图片，并获取该图片对应的点阵值。

在一个例子中，网络设备可以从模拟场景中抓取到图片之后，直接获取该图片对应的点阵值。在另一个例子中，网络设备可以从模拟场景中抓取到图片之后，先对该图片进行对比度处理，和/或，二值化处理，然后再获取处理后图片对应的点阵值。

针对上述两个例子，网络设备可以根据字块聚集群抓取图片，所述字块聚集群指的是模拟场景中字符聚集的区域。图1B为一种示例性的模拟场景图，如图1B所示，例如，管理员需要查看管理万轮-10号楼-01楼-中厅的各设备的情况，管理员会向运行3D可视化客户端的网络设备的键盘输入万轮-10号楼-01楼-中厅，然后网络设备就会获取到万轮-10号楼-01楼-中厅的整个模拟场景，并且还会获取到该场景中包括的设备信息，网络设备根据模拟场景中的字块聚集群抓取图片，即图1B中间区域的一行字符。

针对另一个例子所述的过程，对比度处理可以增强图片内容的对比，使亮的地方更亮，暗的地方更暗，以去除图片中存在的阴影；二值化处理可以将图片转化为白底黑字的图片。针对对比度处理方式和二值化处理方式可以采用现有的处理流程，不再赘述，图1C为处理前的图片，图1D为处理后的图片，将图1C和图1D进行对比发现，图1D的背景变为白色，字符变为黑色，背景与字符区分更加明显。

针对获取该图片对应的点阵值的过程，网络设备可以对该图片进行字块划分，以得到多个字块，再获取每个字块的点阵值，并将获取的最大点阵值确定为该图片对应的点阵值。

针对对该图片进行字块划分，以得到多个字块的过程，网络设备可以通过设定两个字符之间留白的间距来对图片进行字块划分，留白的间距可以为预设间距，再如图1D中所示的222_IMOS枪机_179_1080P，每个字符之间的间距通常为预设间距，所以通过设定的留白的间距可以将每个字块划分开，得到的字块分别为2、2、2、I、M、O、S、枪、机、1、7、9、1、0、8、0、P。

针对获取每个字块的点阵值的过程，针对每个字块，网络设备可以获取本网络设备的PPI(Pixels Per Inch，像素密度)值和该字块对应的像素点数，然后利用点阵值＝(像素点数/PPI)*72的公式计算得到该字块的点阵值。

其中，由于PPI值指的是每英寸(Inch)所容纳的像素点，单位为Px/Inch，1点阵值为1/72英寸，即1Pt＝1/72Inch，因此，点阵值(Pt)＝(像素点数(Px)/PPI(Px/Inch))*72。字块对应的像素点数可以取该字块的竖方向上的像素点数与横方向上的像素点数的最大值(例如，一个字的像素竖方向上的像素点数25，横方向上的像素点数35，那么取35作为这个字对应的像素点数)。这样，可以避免同样字号下，取(竖方向像素点数*横方向像素点数)作为字块对应的像素点数的可能导致获得错误的字号(获得字号的过程见下面步骤102)，例如，在同样字号下，“一”字的像素点数可能只有3*50(竖方向像素点数*横方向像素点数)，而“车”字的像素点数为50*50(竖方向像素点数*横方向像素点数)，“一”和“车”的像素点数相差很大。

针对将获取的最大点阵值确定为该图片对应的点阵值的过程，网络设备可以将每个字块的点阵值进行比较，获取最大的点阵值，并将该点阵值确定为该图片对应的点阵值。其中，网络设备选取最大点阵值作为图片对应的点阵值的原因请参考步骤102中的描述。

步骤102：利用点阵值与字符属性的关系式，确定该点阵值对应的字符属性。

针对获得点阵值与字符属性的关系式的过程，网络设备可以获取多个字符以及多个字符属性；针对每个字符对应的每个字符属性，可以获取该字符在该字符属性下对应的点阵值，并记录该字符属性与该点阵值的对应关系，并利用记录的所有字符属性与点阵值的对应关系进行线性拟合，以得到点阵值与字符属性的关系式。

针对获取多个字符以及多个字符属性的过程，网络设备可以从数据库中存储的字符库中选取字符，该字符可以包括汉字、小写字母、大写字母以及数字，比如选取了1000个汉字，大写字母选取了26个为A～Z，小写字母选取了26个为a～z，数字选取了10个为0～9；字符属性可以是字体与字号的组合，也可以是字号，这里并不做限定。为了方便描述，下面以字符属性是字号为例进行说明。

针对获取该字符在该字符属性下对应的点阵值的过程，如步骤101中关于获取字块的点阵值的过程所述。

针对利用记录的所有字符属性与点阵值的对应关系进行线性拟合，以得到点阵值与字符属性的关系式的过程，线性拟合方式可以采用最小二乘法线性拟合，该线性拟合的过程可以在网络设备上进行，也可以在其他网络设备上进行拟合之后，将点阵值与字符属性的关系式发送至该网络设备上。

根据统计规律，在同一种字体中，每种类型的字符在同一字号大小下的点阵值大小不同，因此，网络设备可以分别对汉字、小写字母、大写字母以及数字进行线性拟合，以汉字对应的字号与点阵值的关系式为例，网络设备选取的字号有14号，选取的汉字有“机”字，假设在14号大小下，“机”字占用的像素点数为24，网络设备的PPI值为96，利用公式：点阵值＝(像素点数/PPI)*72，计算得到的点阵值为18，即点阵值与字号的对应关系为(18，14)，按照同样的处理方式可得到其他汉字在其它字号下的点阵值与字号的对应关系，将点阵值作为X轴，字号作为Y轴，并利用最小二乘法对这些对应关系进行线性拟合，最终得到点阵值与字号的关系式为y＝0.06231+0.8177x，同样，按照该方法可以分别得到小写字母、大写字母以及数字的字号与点阵值的关系式。

针对上述得到的四个关系式，由于在相同字号大小下，各个字符类型的点阵值从大到小排序为汉字、大写字母、数字、小写字母，步骤101中利用最大点阵值作为该图片对应的点阵值，从而网络设备可以对上述四个关系式进行优先级排序：汉字、大写字母、数字、小写字母，因此，网络设备可以先利用汉字的字号与点阵值的关系式计算最大点阵值对应的字号。在一个例子中，如步骤101所述，图片中的所有字块中，对应的最大的点阵值为23，根据关系式：y＝0.06231+0.8177x，可以得到该点阵值为23的字块的字号y为18.86941，四舍五入，得到该点阵值对应的字号为19，也即该图片中字符的字号为19。

基于上述描述可知，无论鼠标滚轮如何操作，网络设备都可以获取到图片对应的点阵值，并都可以通过预先获得的点阵值与字符属性的关系式，快速准确的确定图片中字符的字符属性。

步骤103：利用该字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别该图片上的字符。

步骤104：判断待追踪设备的设备信息是否识别成功，若是，则执行步骤105，若否，则执行步骤106。

针对步骤103和步骤104所述的过程，网络设备可以获取该待追踪设备的设备信息对应的至少一组关键字，并将每组关键字转换为该字符属性的关键字，并将每组该字符属性的关键字依次与图片中的字块进行匹配，并获得每组该字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度，再判断每组该字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度是否均超过第一预设数值，若是，则每组关键字均识别成功，确定该待追踪设备的设备信息识别成功；若否，则部分组关键字识别成功，确定该待追踪设备的设备信息识别失败。

针对获取该待追踪设备的设备信息对应的至少一组关键字的过程，如步骤101所述的获取图片的过程，网络设备可以获取到模拟场景中包括的设备信息，因此，管理员可以根据模拟场景中包括的设备信息，确定待追踪设备的设备信息，该设备信息可以是设备名称。由于网络设备可以预先配置每个设备的设备信息对应的关键字，并存储在数据库中，例如，待追踪设备的设备信息为222_IMOS枪机_179_1080P，其对应的至少一组关键字为第一组：222、第二组：IMOS枪机、第三组：179、第四组：1080P。

下面以一个例子对识别过程进行说明，如步骤102所述，得到的点阵值对应的字符属性为19号字号，如图1D所示，将各组关键字222、IMOS枪机、179、1080P转换为19号大小的字符，并依次与图1C中的字块进行匹配，即第一组关键字222与图中的第一个到第三个字块进行匹配，第二组关键字IMOS枪机与图中的第四个到第九个字块进行匹配，第三组关键字179与图中的第十个到第十三个字块进行匹配，第四组关键字1080P与图中的第十四个到第十八个字块进行匹配，最终获得每组关键字与每个字块的点阵相似度，假设第一预设数值为75％，均若每组关键字与每个字块的点阵相似度均超过75％，表示每组关键字均识别成功，可以确定待追踪设备的设备信息222_IMOS枪机_179_1080P识别成功。

需要说明的是，为了避免模拟场景中待追踪设备的设备信息出现部分遮挡，导致部分关键字识别失败的情况，网络设备在确定部分组关键字识别成功，部分组关键字识别失败之后，可以再利用识别成功的关键字与数据库中所有设备信息进行匹配，如果只匹配到待追踪设备的设备信息，则也可以确定该待追踪设备的设备信息识别成功；如果匹配到多个设备信息，则确定该待追踪设备的设备信息识别失败。

在一个例子中，图1E为部分遮挡的待追踪设备的设备信息，如图1E所示，由于80P部分被遮挡，因此第一组关键字222、第二组关键字IMOS枪机以及第三组关键字179会识别成功，第四组关键字1080P会识别失败，如果利用222、IMOS枪机、179这三组关键字可以唯一确定待追踪设备的设备信息，则也可以确定该待追踪设备的设备信息识别成功。

基于上述对待追踪设备的设备信息部分遮挡情况的描述可知，只要网络设备能够唯一确定待追踪设备的设备信息，就可以确定该待追踪设备的设备信息识别成功，能够提高识别效率和准确度。

步骤105：确定该字符的位置信息，并利用该位置信息模拟鼠标操作，对待追踪设备进行追踪。

针对确定该字符的位置信息的过程，网络设备在确定待追踪设备的设备信息识别成功之后，可以将该图片中第一个字块的坐标值作为待追踪设备在模拟场景中的位置信息。

其中，网络设备在抓取图片时，可以记录图片中第一个字块的坐标值。例如，网络设备的屏幕分辨率为1440*900，则该屏幕的左上角坐标可以为(0，0)，右下角的坐标可以为(1440，900)，在现有技术中，假设记录的待追踪设备在屏幕中的坐标为(1000，200)，即固定坐标，也即第一个字块在屏幕中的坐标值，在本申请实施例中，假设鼠标滚轮操作放大之后，图片中第一个字块在屏幕中的坐标值变为(1400，300)，网络设备在抓取图片时，将该坐标值记录下来，在确定待追踪设备的设备信息识别成功之后，将(1400，300)作为待追踪设备的位置信息，从而，网络设备可以利用(1400，300)模拟鼠标操作，追踪到该待追踪设备，并配置该待追踪设备的参数，或者进行实况播放。

基于步骤103和步骤105所述可知，由于网络设备利用字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别图片上的字符，在确定待追踪设备的设备信息识别成功之后，利用实时确定的位置信息对待追踪设备进行追踪，而不是通过记录的待追踪设备的设备信息的固定坐标进行追踪。因此，即使鼠标滚轮滚动导致待追踪设备的设备信息的坐标发生改变，也不会影响对待追踪设备的准确追踪。

步骤106：将模拟场景向预设方向移动第二预设数值的像素，并重新获取图片，继续识别图片上的字符。

如步骤104所述，如果网络设备利用识别成功的关键字也无法唯一确定待追踪设备的设备信息，网络设备可以将模拟场景向预设方向移动第二预设数值的像素，并重新获取图片，然后再利用每组该字符属性的关键字与重新获取到的图片中的字块进行匹配，并获得每组该字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度，然后判断每组该字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度是否均超过第一预设数值，若是，则确定待追踪设备的设备信息识别成功；若否，则继续执行步骤106的过程，直到能够唯一确定待追踪设备的设备信息。

其中，预设方向可以是先向左移动，在模拟场景移动到最左边时仍然无法唯一确定待追踪设备的设备信息，可以再向右移动，直到能够唯一确定待追踪设备的设备信息。第二预设数值可以是步骤101中获取到的最大点阵值，以能够确保每次移动一个字符，使一个字符从遮挡部分移出来。

进一步地，若向预设方向移动模拟场景进行识别之后，仍然无法确定待追踪设备的设备信息，网络设备可以继续执行步骤102的过程，只是利用排序为第二优先级的大写字母的点阵值与字符属性的关系式确定最大点阵值对应的字号，并继续执行步骤103和步骤104的过程，依次类推，直到确定待追踪设备的设备信息识别成功。

由上述实施例可知，网络设备在获取图片对应的点阵值之后，利用点阵值与字符属性的关系式，可以确定该点阵值对应的字符属性，然后再利用字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别图片上的字符，在确定待追踪设备的设备信息识别成功之后，确定该字符的位置信息，利用该位置信息模拟鼠标操作对待追踪设备进行追踪，而不是通过记录的待追踪设备的设备信息的固定坐标进行追踪，因此，即使鼠标滚轮滚动导致待追踪设备的设备信息的坐标发生改变，也不会影响对待追踪设备的准确追踪。此外，无论鼠标滚轮如何操作，网络设备都可以获取到图片对应的点阵值，并通过点阵值与字符属性的关系式，快速准确的确定图片中字符的字符属性。

与前述追踪设备的方法的实施例相对应，本申请还提供了追踪设备的装置的实施例。

本申请追踪设备的装置的实施例可以应用在网络设备上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图2所示，为本申请根据一示例性实施例示出的一种网络设备的硬件结构图，除了图2所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的设备通常根据该设备的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

图3为本申请根据一示例性实施例示出的一种追踪设备的装置的实施例结构图，如图3所示，该装置可以应用在网络设备上，该装置包括：获取单元310、确定单元320、第一识别单元330、追踪单元340。

其中，获取单元310，用于获取图片，并获取所述图片对应的点阵值；

确定单元320，用于利用点阵值与字符属性的关系式，确定所述点阵值对应的字符属性；

第一识别单元330，用于利用所述字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别所述图片上的字符；

追踪单元340，用于在识别成功时，确定所述字符的位置信息，并利用所述位置信息模拟鼠标操作，对所述待追踪设备进行追踪。

在一个可选的实现方式中，获取单元310，具体用于在获取所述图片对应的点阵值的过程中，对所述图片进行字块划分，得到多个字块；获取每个字块的点阵值；将获取的最大点阵值确定为所述图片对应的点阵值。

在另一个可选的实现方式中，该装置还包括(图3中未示出)：获得关系式单元；

该获得关系式单元，具体用于获取多个字符以及多个字符属性；针对每个字符对应的每个字符属性，获取所述字符在所述字符属性下对应的点阵值，并记录所述字符属性与所述点阵值的对应关系；利用记录的所有字符属性与点阵值的对应关系进行线性拟合，得到点阵值与字符属性的关系式。

在另一个可选的实现方式中，第一识别单元330，具体用于获取所述待追踪设备的设备信息对应的至少一组关键字，并将每组关键字转换为所述字符属性的关键字；将每组所述字符属性的关键字依次与所述图片中的字块进行匹配，并获得每组所述字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度；判断每组所述字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度是否均超过第一预设数值；若是，则每组关键字均识别成功，确定所述待追踪设备的设备信息识别成功；若否，则部分组关键字识别成功，确定所述待追踪设备的设备信息识别失败。

在另一个可选的实现方式中，该装置应用于3D可视化模拟场景中，该场景以三维视觉角度显示各设备，该装置还包括(图3中未示出)：第二识别单元；

该第二识别单元，具体用于将所述模拟场景向预设方向移动第二预设数值的像素，并重新获取图片；利用每组所述字符属性的关键字与重新获取到的图片中的字块进行匹配，并获得每组所述字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度；判断每组所述字符属性的关键字对应的每个字块的点阵相似度是否均超过所述第一预设数值；若是，则确定所述待追踪设备的设备信息识别成功；若否，则继续执行将所述模拟场景向预设方向移动第二预设数值的像素的过程。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

由上述实施例可知，网络设备在获取图片对应的点阵值之后，利用点阵值与字符属性的关系式，可以确定该点阵值对应的字符属性，然后再利用字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别图片上的字符，在确定待追踪设备的设备信息识别成功之后，确定该字符的位置信息，利用该位置信息模拟鼠标操作对待追踪设备进行追踪，而不是通过记录的待追踪设备的设备信息的固定坐标进行追踪，因此，即使鼠标滚轮滚动导致待追踪设备的设备信息的坐标发生改变，也不会影响对待追踪设备的准确追踪。此外，无论鼠标滚轮如何操作，网络设备都可以获取到图片对应的点阵值，并通过点阵值与字符属性的关系式，快速准确的确定图片中字符的字符属性。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种追踪设备的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取图片，并获取所述图片对应的点阵值；

利用点阵值与字符属性的关系式，确定所述点阵值对应的字符属性；

利用所述字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别所述图片上的字符；

若识别成功，则确定所述字符的位置信息，并利用所述位置信息模拟鼠标操作，对所述待追踪设备进行追踪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对获取所述图片对应的点阵值的过程，具体包括：

对所述图片进行字块划分，得到多个字块；

获取每个字块的点阵值；

将获取的最大点阵值确定为所述图片对应的点阵值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点阵值与字符属性的关系式的获得过程，具体包括：

获取多个字符以及多个字符属性；

针对每个字符对应的每个字符属性，获取所述字符在所述字符属性下对应的点阵值，并记录所述字符属性与所述点阵值的对应关系；

利用记录的所有字符属性与点阵值的对应关系进行线性拟合，得到点阵值与字符属性的关系式。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对利用所述字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别所述图片上的字符的过程，具体包括：

获取所述待追踪设备的设备信息对应的至少一组关键字，并将每组关键字转换为所述字符属性的关键字；

将每组所述字符属性的关键字依次与所述图片中的字块进行匹配，并获得每组所述字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度；

判断每组所述字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度是否均超过第一预设数值；

若是，则每组关键字均识别成功，确定所述待追踪设备的设备信息识别成功；若否，则部分组关键字识别成功，确定所述待追踪设备的设备信息识别失败。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法应用于3D可视化模拟场景中，该场景以三维视觉角度显示各设备，所述方法还包括：

将所述模拟场景向预设方向移动第二预设数值的像素，并重新获取图片；

利用每组所述字符属性的关键字依次与重新获取到的图片中的字块进行匹配，并获得每组所述字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度；

判断每组所述字符属性的关键字对应的每个字块的点阵相似度是否均超过所述第一预设数值；

若是，则确定所述待追踪设备的设备信息识别成功；若否，则继续执行将所述模拟场景向预设方向移动第二预设数值的像素的过程。

6.一种追踪设备的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取图片，并获取所述图片对应的点阵值；

确定单元，用于利用点阵值与字符属性的关系式，确定所述点阵值对应的字符属性；

第一识别单元，用于利用所述字符属性对应的待追踪设备的设备信息识别所述图片上的字符；

追踪单元，用于在识别成功时，确定所述字符的位置信息，并利用所述位置信息模拟鼠标操作，对所述待追踪设备进行追踪。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于在获取所述图片对应的点阵值的过程中，对所述图片进行字块划分，得到多个字块；获取每个字块的点阵值；将获取的最大点阵值确定为所述图片对应的点阵值。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：获得关系式单元；

所述获得关系式单元，具体用于获取多个字符以及多个字符属性；针对每个字符对应的每个字符属性，获取所述字符在所述字符属性下对应的点阵值，并记录所述字符属性与所述点阵值的对应关系；利用记录的所有字符属性与点阵值的对应关系进行线性拟合，得到点阵值与字符属性的关系式。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一识别单元，具体用于获取所述待追踪设备的设备信息对应的至少一组关键字，并将每组关键字转换为所述字符属性的关键字；将每组所述字符属性的关键字依次与所述图片中的字块进行匹配，并获得每组所述字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度；判断每组所述字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度是否均超过第一预设数值；若是，则每组关键字均识别成功，确定所述待追踪设备的设备信息识别成功；若否，则部分组关键字识别成功，确定所述待追踪设备的设备信息识别失败。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置应用于3D可视化模拟场景中，该场景以三维视觉角度显示各设备，所述装置还包括：第二识别单元；

所述第二识别单元，具体用于将所述模拟场景向预设方向移动第二预设数值的像素，并重新获取图片；利用每组所述字符属性的关键字依次与重新获取到的图片中的字块进行匹配，并获得每组所述字符属性的关键字与每个字块的点阵相似度；判断每组所述字符属性的关键字对应的每个字块的点阵相似度是否均超过所述第一预设数值；若是，则确定所述待追踪设备的设备信息识别成功；若否，则继续执行将所述模拟场景向预设方向移动第二预设数值的像素的过程。