CN112651367A - 一种多维度航显屏智能监控的方法 - Google Patents
一种多维度航显屏智能监控的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112651367A CN112651367A CN202011630928.XA CN202011630928A CN112651367A CN 112651367 A CN112651367 A CN 112651367A CN 202011630928 A CN202011630928 A CN 202011630928A CN 112651367 A CN112651367 A CN 112651367A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- preset
- screen capture
- current
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 106
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 67
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 54
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 21
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims description 6
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000007958 sleep Effects 0.000 description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/94—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
- G06V10/95—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding structured as a network, e.g. client-server architectures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本申请适用于计算机技术领域，提供了一种多维度航显屏智能监控的方法，包括：响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与显示设备的设备标识匹配的解析规则，其中，通信数据包括显示设备的设备标识；基于所选取的解析规则，对通信数据进行解析，得到解析数据；响应于解析数据为显示设备的当前截屏图像，根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态；响应于所确定的有效状态指示当前截屏图像有效，根据预先设定的图像处理步骤对当前截屏图像进行图像处理，以及基于所得到的图像处理结果确定显示设备的故障状态。
Description
技术领域
本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种多维度航显屏智能监控的方法。
背景技术
航显屏，通常是用于显示航班信息、进出港信息、用于引导旅客对行李进行托运和领取等信息的显示设备。在每一个机场都存在着数量众多的航显屏。航显屏极大地方便了旅客的出行，对引导旅客起着重要的作用。
由于航显屏在使用过程中可能会出现一些故障，因此，相关技术中，需要监控航显屏的故障状态，以实现对航显屏的故障进行及时修复。
发明内容
本申请实施例提供了一种多维度航显屏智能监控的方法、设备及介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种多维度航显屏智能监控的方法，该方法包括：
响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与显示设备的设备标识匹配的解析规则，其中，通信数据包括显示设备的设备标识；
基于所选取的解析规则，对通信数据进行解析，得到解析数据；
响应于解析数据为显示设备的当前截屏图像，根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态；
响应于所确定的有效状态指示当前截屏图像有效，根据预先设定的图像处理步骤对当前截屏图像进行图像处理，以及基于所得到的图像处理结果确定显示设备的故障状态。
进一步地，在基于所得到的图像处理结果确定显示设备的故障状态之后，方法还包括：
将当前截屏图像作为历史截屏图像存入历史截屏图像集。
进一步地，图像处理步骤包括：
提取当前截屏图像中各像素点的像素值；
响应于出现次数最多的像素值的出现次数与当前截屏图像中的总像素点数目的比值大于预设整体比值阈值，根据出现次数最多的像素值的取值，生成用于指示显示设备呈现单一颜色的处理结果信息；
响应于当前截屏图像中，横坐标相同的各像素点的、像素值相同的列的数目，与当前截屏图像中的总列数的比值大于预设列比值阈值，生成用于指示显示设备纵向花屏的处理结果信息；
响应于当前截屏图像中，纵坐标相同的各像素点的、像素值相同的行的数目，与当前截屏图像中的总行数的比值大于预设行比值阈值，生成用于指示显示设备横向花屏的处理结果信息。
进一步地，图像处理步骤包括：
按照预先设定的图像切分规则对当前截屏图像进行切分，得到图像块集合；
响应于确定图像块集合中存在满足预设判定条件的图像块，生成用于指示显示设备中运行的应用软件故障的处理结果信息，其中，预设判定条件包括以下任意一项或多项：从图像块中识别得到的文字属于目标文字集，从图像块中识别得到的颜色属于目标颜色集。
进一步地，根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态，包括：
从历史截屏图像集中选取新存入的预设数目个历史截屏图像；
从所选取的预设数目个历史截屏图像中，确定与当前截屏图像的相似度大于预设相似度阈值的历史截屏图像的数目；
响应于所确定的数目与预设数目的比值大于预设量比值阈值，确定当前截屏图像的有效状态为用于指示当前截屏图像有效的状态。
进一步地，方法还包括：
响应于解析数据为显示设备中运行的应用软件的当前软件运行数据，根据预先存储的、与设备标识关联的历史软件运行数据集，确定显示设备的软件故障状态；
响应于解析数据为显示设备的当前硬件运行数据，根据预先存储的、与设备标识关联的历史硬件运行数据集，确定显示设备的硬件故障状态。
进一步地，在响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与显示设备的设备标识匹配的解析规则之前，方法还包括：
响应于满足预设条件，向显示设备发送用于请求通信数据的数据通信请求，其中，预设条件包括：到达预设时间点，到达预设数据发送周期；
接收显示设备基于数据通信请求发送的通信数据。
进一步地，在接收显示设备基于数据通信请求发送的通信数据之后，还包括：
响应于未接收到通信数据，向目标终端发送用于提示显示设备通信连接异常的提示信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种多维度航显屏智能监控的装置，该装置包括：
数据接收单元，用于响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与显示设备的设备标识匹配的解析规则，其中，通信数据包括显示设备的设备标识；
数据解析单元，用于基于所选取的解析规则，对通信数据进行解析，得到解析数据；
图像分析单元，用于响应于解析数据为显示设备的当前截屏图像，根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态；
状态确定单元，用于响应于所确定的有效状态指示当前截屏图像有效，根据预先设定的图像处理步骤对当前截屏图像进行图像处理，以及基于所得到的图像处理结果确定显示设备的故障状态。
进一步地，装置还包括图像存储单元，用于：
将当前截屏图像作为历史截屏图像存入历史截屏图像集。
进一步地，图像处理步骤包括：
提取当前截屏图像中各像素点的像素值；
响应于出现次数最多的像素值的出现次数与当前截屏图像中的总像素点数目的比值大于预设整体比值阈值，根据出现次数最多的像素值的取值，生成用于指示显示设备呈现单一颜色的处理结果信息；
响应于当前截屏图像中，横坐标相同的各像素点的、像素值相同的列的数目，与当前截屏图像中的总列数的比值大于预设列比值阈值，生成用于指示显示设备纵向花屏的处理结果信息；
响应于当前截屏图像中，纵坐标相同的各像素点的、像素值相同的行的数目，与当前截屏图像中的总行数的比值大于预设行比值阈值，生成用于指示显示设备横向花屏的处理结果信息。
进一步地，图像处理步骤包括：
按照预先设定的图像切分规则对当前截屏图像进行切分，得到图像块集合；
响应于确定图像块集合中存在满足预设判定条件的图像块，生成用于指示显示设备中运行的应用软件故障的处理结果信息，其中，预设判定条件包括以下任意一项或多项：从图像块中识别得到的文字属于目标文字集，从图像块中识别得到的颜色属于目标颜色集。
进一步地，根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态，包括：
从历史截屏图像集中选取新存入的预设数目个历史截屏图像；
从所选取的预设数目个历史截屏图像中，确定与当前截屏图像的相似度大于预设相似度阈值的历史截屏图像的数目；
响应于所确定的数目与预设数目的比值大于预设量比值阈值，确定当前截屏图像的有效状态为用于指示当前截屏图像有效的状态。
进一步地，装置还包括状态判断单元，用于：
响应于解析数据为显示设备中运行的应用软件的当前软件运行数据，根据预先存储的、与设备标识关联的历史软件运行数据集，确定显示设备的软件故障状态；
响应于解析数据为显示设备的当前硬件运行数据，根据预先存储的、与设备标识关联的历史硬件运行数据集，确定显示设备的硬件故障状态。
进一步地，装置还包括请求发送单元，用于：
响应于满足预设条件，向显示设备发送用于请求通信数据的数据通信请求，其中，预设条件包括：到达预设时间点，到达预设数据发送周期；
接收显示设备基于数据通信请求发送的通信数据。
进一步地，在接收显示设备基于数据通信请求发送的通信数据之后，还包括：
响应于未接收到通信数据，向目标终端发送用于提示显示设备通信连接异常的提示信息。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述一种多维度航显屏智能监控的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现上述一种多维度航显屏智能监控的方法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项的一种多维度航显屏智能监控的方法。
本申请实施例与相关技术相比存在的有益效果是：通过不同的解析规则对不同的显示设备的通信数据进行解析，可以实现对各种显示设备的故障状态进行监控。另外，在当前截屏图像有效的情况下基于当前截屏图像确定显示设备的故障状态，有助于提高对显示设备的故障状态进行确定的准确率。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或相关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申请的一些实施例，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。
图1是本申请一实施例提供的一种多维度航显屏智能监控的方法应用的系统架构图；
图2是本申请一实施例提供的一种多维度航显屏智能监控的方法的流程示意图；
图3是本申请一实施例提供的用于确定当前截屏图像的有效状态的流程示意图；
图4是本申请一实施例提供的图像处理步骤的流程示意图；
图5是本申请一实施例提供的一种多维度航显屏智能监控的装置的结构示意图；
图6是本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
为了说明本申请的技术方案，下面通过以下实施例来进行说明。
参考图1，为本申请实施例提供的一种多维度航显屏智能监控的方法应用的系统架构图。
如图1所示，系统架构可以包括依次连接的航显屏101、监控服务器102和终端设备103。其中，航显屏101与监控服务器102可以通过有线方式实现可通信连接，如RS232通信方式、RS485通信方式等，也可以通过无线方式实现可通信连接，如传输控制协议/网际协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol，TCP/IP)通信方式等。监控服务器102与终端设备103可以通过网络连接。实际应用中，航显屏101与监控服务器102之间的通信方式可以同时支持多种，如，可以同时支持RS232通信方式、RS485通信方式和TCP/IP通信方式，在航显屏101与监控服务器102之间以其中一种通信方式进行通信时，其它通信方式可以作为备份。这样，可以保障航显屏101与监控服务器102之间进行通信的稳定性。
航显屏101可以是各种显示设备。例如，可以是显示航班相关信息的显示设备，也可以是显示其它信息的显示设备。
终端设备103可以包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等各种终端设备，本实施例不做具体限定。实践中，终端设备103通常为维修人员使用的终端设备。终端设备103可以接收监控服务器102基于所确定的显示设备的故障状态发出的提示信息，该提示信息用于提示维修人员针对显示设备的故障进行维修。
监控服务器102可以是提供各种服务的服务器，例如，用于对显示设备的故障状态进行监控的服务器。监控服务器102可以响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与显示设备的设备标识匹配的解析规则。其中，通信数据包括显示设备的设备标识；基于所选取的解析规则，对通信数据进行解析，得到解析数据。然后，响应于解析数据为显示设备的当前截屏图像，根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态。最后，响应于所确定的有效状态指示当前截屏图像有效，根据预先设定的图像处理步骤对当前截屏图像进行图像处理，以及基于所得到的图像处理结果确定显示设备的故障状态。
参考图2，为本申请实施例提供的一种多维度航显屏智能监控的方法的流程示意图，如图2所示的一种多维度航显屏智能监控的方法，包括：
步骤201，响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与显示设备的设备标识匹配的解析规则。
其中，通信数据包括显示设备的设备标识。设备标识通常是用于标识显示设备的信息。这里，设备标识通常可以指示显示设备和显示设备的类型。如，设备标识可以为A-01，用于指示A类型且编号为01的显示设备。
这里，解析规则组中的解析规则通常与显示设备的类型相对应。具体地，一种类型的显示设备对应一种解析规则。
在本实施例中，一种多维度航显屏智能监控的方法的执行主体(例如图1所示的监控服务器102)可以接收到显示设备发送的通信数据。然后采用通信数据所包括的设备标识，从解析规则组中选取与设备标识所指示的类型对应的解析规则。这里，由于不同的显示设备通常具有不同的数据编译规则和解析规则。预先针对各种显示设备存储对应的解析规则，可以实现对不同的显示设备的通信数据进行解析，从而实现对各种显示设备的故障状态进行监控。
步骤202，基于所选取的解析规则，对通信数据进行解析，得到解析数据。
其中，上述解析数据通常是指解析得到的数据。
这里，上述执行主体可以直接采用所选取的解析规则，对通信数据进行解析，以得到解析数据。
步骤203，响应于解析数据为显示设备的当前截屏图像，根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态。
其中，当前截屏图像，通常是指当前时刻的截屏图像。历史截屏图像集中的历史截屏图像，通常是指历史时刻的截屏图像。
上述有效状态，通常是用于指示截屏图像的有效性的状态。实践中，上述有效状态可以包括：用于指示截屏图像有效的状态和用于指示截屏图像无效的状态。
在本实施例中，若解析数据为显示设备的截屏图像，上述执行主体可以基于当前存储的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态。作为示例，若当前截屏图像和与当前时刻最近的五张历史截屏图像完全相同。此时，可以认为显示设备的屏幕所显示的画面没有更新，可以确定当前截屏图像的有效状态为用于指示截屏图像无效的状态。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态，可以包括步骤301-303。图3为本申请实施例提供的用于确定当前截屏图像的有效状态的流程示意图。
步骤301，从历史截屏图像集中选取新存入的预设数目个历史截屏图像。
其中，上述预设数目可以是预先设定的数值。上述预设数目的取值通常为正整数。如，上述预设数目可以为10。
实践中，上述执行主体可以按照存入时间从近到远的顺序，从历史截屏图像集中选取预设数目个历史截屏图像。
步骤302，从所选取的预设数目个历史截屏图像中，确定与当前截屏图像的相似度大于预设相似度阈值的历史截屏图像的数目。
其中，上述预设相似度阈值可以是预先设定的数值。上述预设相似度阈值的取值通常大于0，且小于或等于1。
这里，针对所选取的每一个历史截屏图像，上述执行主体可以采用现有技术或未来发展中的技术，计算该历史截屏图像与当前截屏图像之间的相似度。这样，可以得到每个被选取的历史截屏图像与当前截屏图像之间的相似度。之后，执行主体可以确定出对应相似度大于预设相似度阈值的历史截屏图像，以及确定对应相似度大于预设相似度阈值的历史截屏图像的数目。
步骤303，响应于所确定的数目与预设数目的比值大于预设量比值阈值，确定当前截屏图像的有效状态为用于指示当前截屏图像有效的状态。
其中，上述预设量比值阈值可以是预先设定的数值。上述预设量比值阈值的取值通常大于0且小于或等于1。
这里，上述执行主体可以采用步骤302所确定的数目，除以上述预设数目，计算得到一个比值。此时，若该比值大于预设量比值阈值，则确定当前截屏图像的有效状态为用于指示当前截屏图像有效的状态。反之，若该比值小于或等于预设量比值阈值，则确定当前截屏图像的有效状态为用于指示当前截屏图像无效的状态。
举例来说，若预设数目为10，预设相似度阈值为0.9，预设量比值阈值为0.95。此时，所选取的历史截屏图像有10个。若这10个历史截屏图像中，对应相似度大于0.9的历史截屏图像有6个，此时，所确定的数目为6。这样，所确定的数目与预设数目的比值为0.6，其中，0.6＝6÷10。由于0.6小于0.95，故上述执行主体可以确定当前截屏图像的有效状态为用于指示当前截屏图像无效的状态。
本实现方式可以实现更加准确地确定显示设备的屏幕所显示的画面是否有更新，从而更加准确地确定当前截屏图像是否有效。有助于进一步提高对显示设备的故障状态进行确定的准确率。
步骤204，响应于所确定的有效状态指示当前截屏图像有效，根据预先设定的图像处理步骤对当前截屏图像进行图像处理，以及基于所得到的图像处理结果确定显示设备的故障状态。
这里，上述故障状态可以是用于指示显示设备的故障的状态。实践中，故障状态可以包括但不限于：用于指示显示设备蓝屏的状态、用于指示显示设备黑屏的状态、用于指示显示设备纵向花屏的状态、用于指示显示设备横向花屏的状态、用于指示显示设备硬件运行异常的状态、用于指示显示设备软件运行异常的状态等。
这里，若步骤203中所确定的有效状态为用于指示当前截屏图像有效的状态，此时，上述执行主体可以采用预先设定的图像处理步骤对当前截屏图像进行处理，以得到图像处理结果。这样，上述执行主体可以基于所得到的图像处理结果确定显示设备的故障状态。实践中，上述执行主体可以直接从图像处理结果中得出故障状态。举例来说，若图像处理结果为用于指示显示设备横向花屏的处理结果信息，此时，上述执行主体可以直接得出故障状态为：用于指示显示设备横向花屏的状态。
本实施例提供的方法，通过不同的解析规则对不同的显示设备的通信数据进行解析，可以实现对各种显示设备的故障状态进行监控。另外，在当前截屏图像有效的情况下基于当前截屏图像确定显示设备的故障状态，有助于提高对显示设备的故障状态进行确定的准确率。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述多维度航显屏智能监控的方法还可以包括如下步骤：将当前截屏图像作为历史截屏图像存入历史截屏图像集。
这里，上述执行主体可以将当前截屏图像作为历史截屏图像，存入历史截屏图像集中。这样，可以实现对历史截屏图像集进行更新。
实践中，为了节约存储资源，还可以从历史截屏图像集中删除存入较久的历史截屏图像。如，可以在每天晚上11点，从历史截屏图像集中，删除一周前存入的历史截屏图像。
在本申请的各个实施例的可选的实现方式中，上述图像处理步骤可以包括步骤401-404。图4为本申请实施例提供的图像处理步骤的流程示意图。
步骤401，提取当前截屏图像中各像素点的像素值。
这里，上述执行主体可以采用现有技术或者未来发展中技术，提取到当前截屏图像中各像素点的像素值。
步骤402，响应于出现次数最多的像素值的出现次数与当前截屏图像中的总像素点数目的比值大于预设整体比值阈值，根据出现次数最多的像素值的取值，生成用于指示显示设备呈现单一颜色的处理结果信息。
其中，预设整体比值阈值可以是预先设定的数值。预设整体比值阈值的取值通常大于0且小于等于1。实践中，预设整体比值阈值的取值通常较大。作为示例，预设整体比值阈值可以为0.99。
这里，上述执行主体可以对步骤401提取到的各像素点的像素值进行分析。首先，可以统计各像素值的出现次数，即，统计具有相同像素值的像素点个数。然后，可以得到出现次数最多的像素值，以及得到出现次数最多的像素值的出现次数。最后，可以采用出现次数最多的像素值的出现次数，除以当前截屏图像中的总像素点数目，得到一个比值。
这里，若所得到的比值大于预设整体比值阈值，则通常可以认为显示设备所显示的颜色为单一颜色，如，黑色、蓝色等。此时，上述执行主体可以根据出现次数最多的像素值的取值，生成用于指示显示设备呈现单一颜色的处理结果信息。作为示例，出现次数最多的像素值的取值指示黑色，则可以生成用于指示显示设备为黑屏的处理结果信息。
步骤403，响应于当前截屏图像中，横坐标相同的各像素点的、像素值相同的列的数目，与当前截屏图像中的总列数的比值大于预设列比值阈值，生成用于指示显示设备纵向花屏的处理结果信息。
其中，预设列比值阈值通常是预先设定的数值。预设列比值阈值的取值通常大于0，且小于或等于1。作为示例，预设列比值阈值可以为0.6。
这里，截屏图像通常为二维图像，且截屏图像中的每个像素点通常具有横坐标和纵坐标。针对横坐标相同的每一列，上述执行主体可以确定该列中的各像素点的像素值是否都相同。这样，可以得到横坐标相同的各像素点的、像素值相同的列的数目。然后，上述执行主体可以采用所得到的该数目除以当前截屏图像中的总列数，得到一个比值。若所得到的比值大于预设比值阈值，通常可以认为当前截屏图像中的大多数列为同一颜色。此时，可以生成用于指示显示设备纵向花屏的处理结果信息。
步骤404，响应于当前截屏图像中，纵坐标相同的各像素点的、像素值相同的行的数目，与当前截屏图像中的总行数的比值大于预设行比值阈值，生成用于指示显示设备横向花屏的处理结果信息。
其中，预设行比值阈值通常是预先设定的数值。预设行比值阈值的取值通常大于0，且小于或等于1。作为示例，预设行比值阈值可以为0.6。
步骤404的具体操作，与步骤403的具体操作类似，这里不做赘述。
本实现方式实现从多个角度对截屏图像进行分析，从而确定显示设备的故障状态。有助于进一步提高对显示设备的故障状态进行确定的准确率。
在本申请的各个实施例的可选的实现方式中，图像处理步骤可以包括如下步骤。
首先，按照预先设定的图像切分规则对当前截屏图像进行切分，得到图像块集合。
这里，上述图像切分规则可以是预先设定的用于对图像进行切分的规则。作为示例，图像切分规则可以是按照从左往右的顺序，将图像切分成若干个纵向长条型的图像块。也可以是按照从上往下的顺序，将图像切分成若干横向长条型的图像块。
然后，响应于确定图像块集合中存在满足预设判定条件的图像块，生成用于指示显示设备中运行的应用软件故障的处理结果信息。
其中，预设判定条件包括以下任意一项或多项：从图像块中识别得到的文字属于目标文字集，从图像块中识别得到的颜色属于目标颜色集。
目标文字集中的目标文字通常为预先设定的用于故障告警的文字。如，可以是“错误”。目标颜色集中的目标颜色通常为预先设定的用于故障告警的颜色。如，可以是红色。
本实现方式中，由于航显屏的当前截屏图像通常比较大，所显示的内容通常较多，对由当前截屏图像切分得到的各图像块进行分析，可以实现对当前截屏图像所呈现的内容进行更加精细准确地分析，有助于进一步提高对显示设备的故障状态进行确定的准确率。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述多维度航显屏智能监控的方法还可以包括步骤一和步骤二。
步骤一，响应于解析数据为显示设备中运行的应用软件的当前软件运行数据，根据预先存储的、与设备标识关联的历史软件运行数据集，确定显示设备的软件故障状态。
其中，当前软件运行数据通常是指当前时刻的软件运行数据。历史软件运行数据集中的历史软件运行数据，通常是指历史时刻的软件运行数据。软件运行数据可以有一个，也可以有多个。实践中，软件运行数据可以包括但不限于以下任意一项或多项：线程数目、响应时长、连续请求失败次数。其中，线程数目是指应用软件中的线程的数目。响应时长通常是指针对请求进行响应所耗费的时间长度。连续请求失败数目，通常是指针对连续请求响应失败的次数。
其中，上述软件故障状态通常是用于指示软件是否故障的状态。软件故障状态可以包括：用于指示软件运行正常的状态，用于指示软件运行异常的状态。
这里，若解析数据为当前软件运行数据，则上述执行主体可以采用与设备标识关联的历史软件运行数据集，确定显示设备的软件故障状态。
作为示例，若当前软件运行数据包括线程数目。上述执行主体可以采用该线程数目与预先设定的线程上限进行比对，若该线程数目超过线程上限，可以确定软件运行异常。上述执行主体也可以采用历史线程数目集，确定最近一段时间，如最近一小时内，线程数目的变化趋势，若持续递增，则可以确定软件运行异常。
作为另一示例，若当前软件运行数据包括有效响应数比率。上述执行主体可以采用该有效响应数比率与预先设定的有效响应数比率下限进行比对，若该有效响应数比率低于有效响应数比率下限，可以确定软件运行异常。上述执行主体也可以采用历史有效响应数比率集，确定最近一段时间，如最近一小时内，有效响应数比率的变化趋势，若持续递减，则可以确定软件运行异常。
作为又一示例，若当前软件运行数据包括响应时长。上述执行主体可以采用历史响应时长集，确定最近一段时间，如最近一小时内，响应时长的变化趋势，若持续递增，则可以确定软件运行异常。
步骤二，响应于解析数据为显示设备的当前硬件运行数据，根据预先存储的、与设备标识关联的历史硬件运行数据集，确定显示设备的硬件故障状态。
其中，当前硬件运行数据通常是指当前时刻的硬件运行数据。历史硬件运行数据集中的历史硬件运行数据，通常是指历史时刻的硬件运行数据。硬件运行数据可以有一个，也可以有多个。实践中，硬件运行数据可以包括但不限于以下任意一项或多项：休眠指示数据、工作频率、工作电压。
其中，上述硬件故障状态通常是用于指示硬件是否故障的状态。硬件故障状态可以包括：用于指示硬件运行正常的状态，用于指示硬件休眠的状态，用于指示硬件运行异常的状态。
这里，若解析数据为当前硬件运行数据，则上述执行主体可以采用与设备标识关联的历史硬件运行数据集，确定显示设备的硬件故障状态。
作为示例，若当前硬件运行数据包括休眠指示数据。上述执行主体可以采用该休眠指示数据，确定硬件是否休眠。
作为另一示例，若当前硬件运行数据包括工作电压。若工作电压大于电压上限或者小于电压下限，则可判定屏幕无法稳定工作。此时，上述执行主体可以确定硬件运行异常。另外，上述执行主体可以采用历史工作电压集，确定最近一段时间，如最近5分钟内，历史工作电压的最大值、最小值，如果历史工作电压的最大值减最小值，大于某个数值，如，20，说明电压波动剧烈，无法保障航显屏稳定工作。此时，上述执行主体可以确定硬件运行异常。且这里，具体可以为电压波动异常。
作为又一示例，若当前硬件运行数据包括工作频率。若工作频率大于频率上限或者小于频率下限，则可判定屏幕工作频率异常。此时，上述执行主体可以确定硬件运行异常。另外，上述执行主体可以采用历史工作频率集，确定最近一段时间，如最近5分钟内，历史工作频率的最大值、最小值，如果历史工作频率的最大值减最小值，大于某个数值，如，3，说明可能有闪屏等异常，无法保障航显屏稳定工作。此时，上述执行主体可以确定硬件运行异常。且这里，具体可以为频率波动异常。
在本实施例的一些可选的实现方式中，在响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与显示设备的设备标识匹配的解析规则之前，上述方法还可以包括：
第一步，响应于满足预设条件，向显示设备发送用于请求通信数据的数据通信请求。
其中，预设条件包括：到达预设时间点，到达预设数据发送周期。
其中，预设数据发送周期可以是预先设定的用于描述时间周期的数值。如5分钟。
其中，数据通信请求可以是用于请求通信数据的信息。
第二步，接收显示设备基于数据通信请求发送的通信数据。
这里，上述执行主体可以接收显示设备基于数据通信请求发送的通信数据。
本实现方式可以实现在显示设备未主动向监控服务器发送通信数据时，通过向显示设备发送数据通信请求，以请求显示设备向监控服务器发送通信数据。
上述实现方式中，在接收显示设备基于数据通信请求发送的通信数据之后，还包括：
响应于未接收到通信数据，向目标终端发送用于提示显示设备通信连接异常的提示信息。
其中，目标终端可以是预先设定的终端。如，维修人员的终端。
这里，若上述执行主体向显示设备发出数据通信请求之后，未接收到显示设备针对数据通信请求返回的通信数据，可以认为显示设备通信连接异常。此时，上述执行主体可以向目标终端发送用于提示显示设备通信连接异常的提示信息。这里，提示信息的形式可以包括但不限于：语音、文字、图片、弹窗等。
进一步参考图5，对应于上文实施例的一种多维度航显屏智能监控的方法，图5为本申请实施例提供的一种多维度航显屏智能监控的装置500的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图5，该装置包括：
数据接收单元501，用于响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与显示设备的设备标识匹配的解析规则，其中，通信数据包括显示设备的设备标识；
数据解析单元502，用于基于所选取的解析规则，对通信数据进行解析，得到解析数据；
图像分析单元503，用于响应于解析数据为显示设备的当前截屏图像，根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态；
状态确定单元504，用于响应于所确定的有效状态指示当前截屏图像有效，根据预先设定的图像处理步骤对当前截屏图像进行图像处理，以及基于所得到的图像处理结果确定显示设备的故障状态。
在一些实施例中，装置还包括图像存储单元，用于：
将当前截屏图像作为历史截屏图像存入历史截屏图像集。
在一些实施例中，图像处理步骤包括：
提取当前截屏图像中各像素点的像素值；
响应于出现次数最多的像素值的出现次数与当前截屏图像中的总像素点数目的比值大于预设整体比值阈值，根据出现次数最多的像素值的取值，生成用于指示显示设备呈现单一颜色的处理结果信息；
响应于当前截屏图像中，横坐标相同的各像素点的、像素值相同的列的数目，与当前截屏图像中的总列数的比值大于预设列比值阈值，生成用于指示显示设备纵向花屏的处理结果信息；
响应于当前截屏图像中，纵坐标相同的各像素点的、像素值相同的行的数目，与当前截屏图像中的总行数的比值大于预设行比值阈值，生成用于指示显示设备横向花屏的处理结果信息。
在一些实施例中，图像处理步骤包括：
按照预先设定的图像切分规则对当前截屏图像进行切分，得到图像块集合；
响应于确定图像块集合中存在满足预设判定条件的图像块，生成用于指示显示设备中运行的应用软件故障的处理结果信息，其中，预设判定条件包括以下任意一项或多项：从图像块中识别得到的文字属于目标文字集，从图像块中识别得到的颜色属于目标颜色集。
在一些实施例中，根据预先存储的、与设备标识关联的历史截屏图像集，确定当前截屏图像的有效状态，包括：
从历史截屏图像集中选取新存入的预设数目个历史截屏图像；
从所选取的预设数目个历史截屏图像中，确定与当前截屏图像的相似度大于预设相似度阈值的历史截屏图像的数目；
响应于所确定的数目与预设数目的比值大于预设量比值阈值，确定当前截屏图像的有效状态为用于指示当前截屏图像有效的状态。
在一些实施例中，装置还包括状态判断单元，用于：
响应于解析数据为显示设备中运行的应用软件的当前软件运行数据，根据预先存储的、与设备标识关联的历史软件运行数据集，确定显示设备的软件故障状态；
响应于解析数据为显示设备的当前硬件运行数据，根据预先存储的、与设备标识关联的历史硬件运行数据集，确定显示设备的硬件故障状态。
在一些实施例中，装置还包括请求发送单元，用于：
响应于满足预设条件，向显示设备发送用于请求通信数据的数据通信请求，其中，预设条件包括：到达预设时间点，到达预设数据发送周期；
接收显示设备基于数据通信请求发送的通信数据。
在一些实施例中，在接收显示设备基于数据通信请求发送的通信数据之后，还包括：
响应于未接收到通信数据，向目标终端发送用于提示显示设备通信连接异常的提示信息。
本实施例提供的装置，通过不同的解析规则对不同的显示设备的通信数据进行解析，可以实现对各种显示设备的故障状态进行监控。另外，在当前截屏图像有效的情况下基于当前截屏图像确定显示设备的故障状态，有助于提高对显示设备的故障状态进行确定的准确率。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
进一步参考图6，图6为本申请一实施例提供的电子设备600的结构示意图。如图6所示，该实施例的电子设备600包括：至少一个处理器601(图6中仅示出一个处理器)、存储器602以及存储在存储器602中并可在至少一个处理器601上运行的计算机程序603，例如一种多维度航显屏智能监控的程序。处理器601执行计算机程序603时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。处理器601执行计算机程序603时实现上述各个一种多维度航显屏智能监控的方法的实施例中的步骤。处理器601执行计算机程序603时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示单元501至504的功能。
示例性的，计算机程序603可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器602中，并由处理器601执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序603在电子设备600中的执行过程。例如，计算机程序603可以被分割成数据接收单元，数据解析单元，图像分析单元，状态确定单元，各单元具体功能在上述实施例中已有描述，此处不再赘述。
电子设备600可以是服务器、台式电脑、平板电脑、云端服务器和移动终端等计算设备。电子设备600可包括，但不仅限于，处理器601，存储器602。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是电子设备600的示例，并不构成对电子设备600的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器601可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器602可以是电子设备600的内部存储单元，例如电子设备600的硬盘或内存。存储器602也可以是电子设备600的外部存储设备，例如电子设备600上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。进一步地，存储器602还可以既包括电子设备600的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器602用于存储计算机程序以及电子设备所需的其他程序和数据。存储器602还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种多维度航显屏智能监控的方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与所述显示设备的设备标识匹配的解析规则，其中，所述通信数据包括所述显示设备的设备标识；
基于所选取的解析规则，对所述通信数据进行解析，得到解析数据；
响应于所述解析数据为所述显示设备的当前截屏图像，根据预先存储的、与所述设备标识关联的历史截屏图像集，确定所述当前截屏图像的有效状态；
响应于所确定的有效状态指示所述当前截屏图像有效，根据预先设定的图像处理步骤对所述当前截屏图像进行图像处理，以及基于所得到的图像处理结果确定所述显示设备的故障状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所得到的图像处理结果确定所述显示设备的故障状态之后，所述方法还包括：
将所述当前截屏图像作为历史截屏图像存入所述历史截屏图像集。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像处理步骤包括：
提取当前截屏图像中各像素点的像素值；
响应于出现次数最多的像素值的出现次数与当前截屏图像中的总像素点数目的比值大于预设整体比值阈值，根据出现次数最多的像素值的取值，生成用于指示显示设备呈现单一颜色的处理结果信息；
响应于当前截屏图像中，横坐标相同的各像素点的、像素值相同的列的数目，与当前截屏图像中的总列数的比值大于预设列比值阈值，生成用于指示所述显示设备纵向花屏的处理结果信息；
响应于当前截屏图像中，纵坐标相同的各像素点的、像素值相同的行的数目，与当前截屏图像中的总行数的比值大于预设行比值阈值，生成用于指示显示设备横向花屏的处理结果信息。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述图像处理步骤包括：
按照预先设定的图像切分规则对当前截屏图像进行切分，得到图像块集合；
响应于确定所述图像块集合中存在满足预设判定条件的图像块，生成用于指示所述显示设备中运行的应用软件故障的处理结果信息，其中，所述预设判定条件包括以下任意一项或多项：从图像块中识别得到的文字属于目标文字集，从图像块中识别得到的颜色属于目标颜色集。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先存储的、与所述设备标识关联的历史截屏图像集，确定所述当前截屏图像的有效状态，包括：
从所述历史截屏图像集中选取新存入的预设数目个历史截屏图像；
从所选取的预设数目个历史截屏图像中，确定与当前截屏图像的相似度大于预设相似度阈值的历史截屏图像的数目；
响应于所确定的数目与所述预设数目的比值大于预设量比值阈值，确定所述当前截屏图像的有效状态为用于指示所述当前截屏图像有效的状态。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于所述解析数据为所述显示设备中运行的应用软件的当前软件运行数据，根据预先存储的、与所述设备标识关联的历史软件运行数据集，确定所述显示设备的软件故障状态；
响应于所述解析数据为所述显示设备的当前硬件运行数据，根据预先存储的、与所述设备标识关联的历史硬件运行数据集，确定所述显示设备的硬件故障状态。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述响应于接收到通信连接的显示设备发送的通信数据，从预先存储的解析规则组中，选取与所述显示设备的设备标识匹配的解析规则之前，所述方法还包括：
响应于满足预设条件，向所述显示设备发送用于请求通信数据的数据通信请求，其中，所述预设条件包括：到达预设时间点，到达预设数据发送周期；
接收所述显示设备基于所述数据通信请求发送的通信数据。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述接收所述显示设备基于所述数据通信请求发送的通信数据之后，还包括：
响应于未接收到通信数据，向目标终端发送用于提示所述显示设备通信连接异常的提示信息。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011630928.XA CN112651367B (zh) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 一种多维度航显屏智能监控的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011630928.XA CN112651367B (zh) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 一种多维度航显屏智能监控的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112651367A true CN112651367A (zh) | 2021-04-13 |
| CN112651367B CN112651367B (zh) | 2024-10-15 |
Family
ID=75366872
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011630928.XA Active CN112651367B (zh) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 一种多维度航显屏智能监控的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112651367B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113419915A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-09-21 | 北京百度网讯科技有限公司 | 云终端桌面静止确定方法和装置 |
| CN113835331A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-24 | 西安悦泰科技有限责任公司 | 一种获取并展示旅客行李提取预等待时间的方法 |
| CN113840117A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-24 | 西安悦泰科技有限责任公司 | 一种实时展示旅客行李装卸视频的方法 |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6285298B1 (en) * | 2000-02-24 | 2001-09-04 | Rockwell Collins | Safety critical system with a common sensor detector |
| WO2012112090A1 (en) * | 2011-02-17 | 2012-08-23 | Saab Ab | Flight data display |
| CN102708378A (zh) * | 2012-04-28 | 2012-10-03 | 浙江工业大学 | 一种基于图像异常特征的智能交通抓拍设备故障诊断的方法 |
| US20130156100A1 (en) * | 2011-12-20 | 2013-06-20 | Fujitsu Limited | Information processing device, image transmission method, and recording medium |
| CN104602612A (zh) * | 2012-10-19 | 2015-05-06 | 株式会社东芝 | 超声波诊断装置以及超声波探针 |
| CN105979092A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-09-28 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种异常监控方法及装置 |
| CN106254437A (zh) * | 2016-07-28 | 2016-12-21 | 普奥云信息科技(北京)有限公司 | 物联网通信方法 |
| CN107613135A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-01-19 | 努比亚技术有限公司 | 一种信息传输方法、第一终端、第二终端和存储介质 |
| US9892479B1 (en) * | 2013-03-12 | 2018-02-13 | Rockwell Collins, Inc | Independent monitoring of graphics processing units |
| CN108897691A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-27 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 基于接口模拟服务的数据处理方法、装置、服务器和介质 |
| CN109886431A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-14 | 北京首都国际机场股份有限公司 | 一种机场航显终端自动巡检系统 |
| CN110647878A (zh) * | 2019-08-05 | 2020-01-03 | 紫光西部数据(南京)有限公司 | 基于截屏图片的数据处理方法 |
| CN111488566A (zh) * | 2019-01-29 | 2020-08-04 | Oppo广东移动通信有限公司 | 分体式电子设备控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111757182A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-09 | 深圳创维－Rgb电子有限公司 | 图像花屏检测方法、设备、计算机设备和可读存储介质 |
-
2020
- 2020-12-30 CN CN202011630928.XA patent/CN112651367B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6285298B1 (en) * | 2000-02-24 | 2001-09-04 | Rockwell Collins | Safety critical system with a common sensor detector |
| WO2012112090A1 (en) * | 2011-02-17 | 2012-08-23 | Saab Ab | Flight data display |
| US20130156100A1 (en) * | 2011-12-20 | 2013-06-20 | Fujitsu Limited | Information processing device, image transmission method, and recording medium |
| CN102708378A (zh) * | 2012-04-28 | 2012-10-03 | 浙江工业大学 | 一种基于图像异常特征的智能交通抓拍设备故障诊断的方法 |
| CN104602612A (zh) * | 2012-10-19 | 2015-05-06 | 株式会社东芝 | 超声波诊断装置以及超声波探针 |
| US9892479B1 (en) * | 2013-03-12 | 2018-02-13 | Rockwell Collins, Inc | Independent monitoring of graphics processing units |
| CN105979092A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-09-28 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种异常监控方法及装置 |
| CN106254437A (zh) * | 2016-07-28 | 2016-12-21 | 普奥云信息科技(北京)有限公司 | 物联网通信方法 |
| CN107613135A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-01-19 | 努比亚技术有限公司 | 一种信息传输方法、第一终端、第二终端和存储介质 |
| CN108897691A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-27 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 基于接口模拟服务的数据处理方法、装置、服务器和介质 |
| CN109886431A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-14 | 北京首都国际机场股份有限公司 | 一种机场航显终端自动巡检系统 |
| CN111488566A (zh) * | 2019-01-29 | 2020-08-04 | Oppo广东移动通信有限公司 | 分体式电子设备控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110647878A (zh) * | 2019-08-05 | 2020-01-03 | 紫光西部数据(南京)有限公司 | 基于截屏图片的数据处理方法 |
| CN111757182A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-09 | 深圳创维－Rgb电子有限公司 | 图像花屏检测方法、设备、计算机设备和可读存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| FU, LJ (FU, LIJUN) 等: "Touch screen-based motor bearing fault diagnosis", 《PROCEEDINGS OF THE 2012 24TH CHINESE CONTROL AND DECISION CONFERENCE (CCDC)》, 31 December 2012 (2012-12-31), pages 2275 - 2280 * |
| 曹杰: "数字多媒体信息发布系统及其监控管理", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》, no. 07, 15 July 2011 (2011-07-15), pages 138 - 204 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113419915A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-09-21 | 北京百度网讯科技有限公司 | 云终端桌面静止确定方法和装置 |
| CN113419915B (zh) * | 2021-07-21 | 2024-09-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 云终端桌面静止确定方法和装置 |
| CN113835331A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-24 | 西安悦泰科技有限责任公司 | 一种获取并展示旅客行李提取预等待时间的方法 |
| CN113840117A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-24 | 西安悦泰科技有限责任公司 | 一种实时展示旅客行李装卸视频的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112651367B (zh) | 2024-10-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112651367A (zh) | 一种多维度航显屏智能监控的方法 | |
| CN109460432B (zh) | 一种数据处理方法及系统 | |
| CN113780691A (zh) | 数据测试方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112631887A (zh) | 异常检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| CN111552646B (zh) | 用于回归测试的方法和装置 | |
| CN113473086B (zh) | 视频播放的方法、装置、电子设备、智慧高速大屏 | |
| CN114666473A (zh) | 耕地保护用视频监控方法、系统、终端及存储介质 | |
| CN111666187B (zh) | 用于检测异常响应时间的方法和装置 | |
| CN114024834A (zh) | 故障定位方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN114881708A (zh) | 监测投放内容的方法、装置、系统、设备及存储介质 | |
| CN111400189A (zh) | 代码覆盖率监测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111045889A (zh) | 封闭网络设备状态监测系统、方法、装置及可读存储介质 | |
| US11776294B2 (en) | Method, apparatus, computing device and computer-readable storage medium for monitoring use of target item | |
| CN111861021A (zh) | 业务风险预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN115904883A (zh) | 一种rpa流程执行可视化异常监控方法、装置及介质 | |
| CN112131090B (zh) | 业务系统性能监控方法及装置、设备及介质 | |
| CN114697247A (zh) | 流媒体系统的故障检测方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN113627534A (zh) | 识别动态图像的类型的方法、装置及电子设备 | |
| CN113127239B (zh) | 页面状态监控方法、装置、终端及存储介质 | |
| CN116449810B (zh) | 一种故障排查方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115190008B (zh) | 故障处理方法、故障处理装置、电子设备及存储介质 | |
| CN118037762A (zh) | 一种视频处理方法、装置、设备及介质 | |
| CN115604091A (zh) | 数据处理方法、装置、基板控制管理系统及电子设备 | |
| CN115827293A (zh) | 页面处理方法和装置 | |
| CN113268389A (zh) | 异常节点监测的方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |