CN114363161B - 异常设备的定位方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种异常设备的定位方法，可以应用于金融领域。该异常设备的定位方法包括：获取数字孪生模型，数字孪生模型是数据机房的数字孪生模型；确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置；基于数字孪生模型，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置，目标终端为采用增强现实技术的终端，第一位置为当前时刻目标终端在数字孪生模型中所处的位置；以及基于第一位置和目标位置，确定从第一位置到目标位置的路线。本公开还提供了一种异常设备的定位装置、设备、存储介质和程序产品。

Description

异常设备的定位方法、装置、设备及介质

技术领域

本公开涉及金融领域，具体涉及增强现实领域，更具体的涉及一种异常设备的定位方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

随着目前业务范围的不断扩展，存储业务数据的数据中心也在不断扩建，数据中心的机房和设备也在不断增加，数据中心楼内部构造逐渐复杂。

在数据中心的设备出现异常的情况下，维护人员需要进入数据中心对异常设备进行维护。由于数据中心包含大量的设备，维护人员需要熟悉设备位置才能找到异常设备。但是，新的维护人员需要在老的维护人员的带领下，才能确定异常设备的位置；对于新机房，即使老的维护人员也无法迅速找到异常设备对应的机房和机房内的位置。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了提高定位效率的异常设备的定位方法、装置、设备、介质和程序产品。

根据本公开的第一个方面，提供了一种异常设备的定位方法，包括：获取数字孪生模型，数字孪生模型是数据机房的数字孪生模型；确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置；基于数字孪生模型，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置，目标终端为采用增强现实技术的终端，第一位置为当前时刻目标终端在数字孪生模型中所处的位置；以及基于第一位置和目标位置，确定从第一位置到目标位置的路线。

根据本公开的实施例，其中，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置包括：获取目标终端在第一位置的第一图像数据，第一图像数据为深度图像数据；基于第一图像数据，提取目标终端的第一点云数据；基于第一点云数据，确定目标终端的第一位姿数据；以及基于第一位姿数据，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置。

根据本公开的实施例，其中，基于第一点云数据息，确定目标终端的第一位姿数据包括：获取目标终端在第二位置的第二图像数据，第二位置为当前时刻的在前时刻处目标终端所处的位置；基于第二图像数据，提取目标终端的第二点云数据；基于第一点云数据和第二点云数据，确定关键位置点；以及基于关键位置点，确定目标终端的第一位姿数据。

根据本公开的实施例，还包括：将第一点云数据与网格模型进行融合，得到数据机房的网格数据；基于网格数据，配准目标终端的第三图像数据；以及其中，第三位置为当前时刻的在后时刻处目标终端所处的位置，第三图像数据为目标终端在第三位置处的图像数据。

根据本公开的实施例，其中，确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置包括：获取目标设备的设备标识；基于设备标识，确定目标设备的位置标识；以及基于位置标识，确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置。

根据本公开的实施例，还包括：目标终端显示从第一位置到目标位置的路线指示标识。

本公开的第二方面提供了一种异常设备的定位装置，包括：获取模块，用于获取数字孪生模型，数字孪生模型是数据机房的数字孪生模型；第一位置确定模块，用于确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置；第二位置确定模块，用于基于数字孪生模型，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置，目标终端为采用增强现实技术的终端，第一位置为当前时刻目标终端在数字孪生模型中所处的位置；以及路线确定模块，用于基于第一位置和目标位置，确定从第一位置到目标位置的路线。

本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述异常设备的定位方法。

本公开的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述异常设备的定位方法。

本公开的第五方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述异常设备的定位方法。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的异常设备的定位方法和异常设备的定位装置的应用场景图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的异常设备的定位方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的确定目标终端的第一位置的方法的流程图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的确定目标终端的第一位姿数据的方法的流程图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的对图像数据进行配准的方法的流程图；

图6示意性示出了根据本公开实施例的确定目标设备的目标位置的方法的流程图；

图7示意性示出了根据本公开另一实施例的异常设备的定位方法的流程图；

图8示意性示出了根据本公开实施例的异常设备的定位装置的结构框图；以及

图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现异常设备的定位方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语（包括技术和科学术语）具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释（例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等）。

本公开的实施例提供了一种异常设备的定位方法，包括：获取数字孪生模型，数字孪生模型是数据机房的数字孪生模型；确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置；基于数字孪生模型，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置，目标终端为采用增强现实技术的终端，第一位置为当前时刻目标终端在数字孪生模型中所处的位置；以及基于第一位置和目标位置，确定从第一位置到目标位置的路线。

图1示意性示出了根据本公开实施例的异常设备的定位方法和异常设备的定位装置的应用场景图。

如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括异常设备的定位方法和异常设备的定位装置。网络105用以在终端设备101、102、103、104和服务器106之间提供通信链路的介质。网络105可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103、104通过网络105与服务器106交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103、104上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等（仅为示例）。

终端设备101、102、103、104可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，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等。

终端设备101、102、103、104还可以是采用增强现实技术的电子设备，包括但不限于AR眼镜、可穿戴设备、AR头盔、手表等等。

服务器106可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103、104所浏览的网站提供支持的后台管理服务器（仅为示例）。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果（例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等）反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的异常设备的定位方法一般可以由服务器106执行。相应地，本公开实施例所提供的异常设备的定位装置一般可以设置于服务器106中。本公开实施例所提供的异常设备的定位方法也可以由不同于服务器106且能够与终端设备101、102、103、104和/或服务器106通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的异常设备的定位装置也可以设置于不同于服务器106且能够与终端设备101、102、103、104和/或服务器106通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

以下将基于图1描述的场景，通过图2~图7对公开实施例的异常设备的定位方法进行详细描述。

图2示意性示出了根据本公开实施例的异常设备的定位方法的流程图。

如图2所示，该实施例的异常设备的定位方法包括操作S201~操作S204。

在操作S201，获取数字孪生模型。

根据本公开的实施例，数字孪生模型是通过数字孪生技术构造的关于数据中心的3D数字孪生体。根据数据中心的实际结构、数据中心内部机房的结构以及机房内部设备的具体结构数据，进行3D建模。然后将数据中心内部的位置数据与3D建模融合，得到关于数字机房的数字孪生模型。

根据本公开的实施例，构建的数字孪生模型可以存储于目标终端的后台服务器中，当启用目标终端的时候，目标终端向后台服务器发送请求；后台服务器根据请求将存储的数字孪生模型导入到目标终端中。

根据本公开的实施例，数字孪生模型可以直接存储于目标终端内部。当启用目标终端的时候，可以直接从目标终端中调用数字孪生模型。

在操作S202，确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置。

根据本公开的实施例，当设备出现异常后，将异常设备确定为目标设备，然后在数字孪生模型中确定目标设备的目标位置。目标终端可以根据目标设备的标识来确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置。

根据本公开的实施例，用户还可以自定义设备的使用功能，根据自定义条件设置设备的标签。通过用户自定义的设备标签来确定目标终端在数字孪生模型中的位置。此外，还可以通过将目标设备的多个标识结合起来，根据结合标识来确定目标位置。

在操作S203，基于数字孪生模型，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置。

根据本公开的实施例，维护人员需要通过目标终端来定位目标设备，目标终端的位置信息能够反应维护人员的位置情况，目标终端是采用增强现实技术的终端。目标终端包括但不限于AR眼镜、可穿戴设备、AR头盔、手表等等。

根据本公开的实施例，当维护人员佩戴目标终端时，目标终端在机房的地理位置会随维护人员的位置移动而实时改变，因此目标终端可以实时反映出维护人员的位置信息。目标终端可以采用移动机器人定位技术来确定目标终端的位置信息，具体的可以采用同步定位与地图构建技术（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）来实时判断目标设备的位置，确认维护人员的位置。例如，目标终端可以配备深度摄像头，采用单目视觉的SLAM确定目标终端的位置，实时更新当前时刻目标终端在数字孪生模型中的位置。

在操作S204，基于第一位置和目标位置，确定从第一位置到目标位置的路线。

根据本公开的实施例，目标终端获取到当前时刻的自身定位信息和目标设备的位置信息后，还可以规划出从第一位置到目标位置的路线。由于第一位置是当前时刻的目标终端的位置，所述第一位置会随时间的变化而发生改变，目标设备规划的第一位置到目标位置的路线可能会随第一位置的改变而发生变化。第一位置到目标位置的路线可以为从第一位置到目标位置的最短路线。例如，可以通过迪杰斯特拉算法确定从第一位置到目标位置的最短路线。

根据本公开的实施例，维护人员可能会因个人原因或机房实际路况偏离规划的路线，此时从当前位置到目标位置的路线可能会发生变化。例如，目标终端对起始点A到目标设备的位置点B的初始规划路线为从A到C，然后再从C到D，再从D到 B；如果在C到D的路径上存在障碍物，那么维护人员从A到C后，在C点偏离从C到D的路线，此时目标终端确定的路线为从C到 E，再从E到B，最终获得的路线为从A到C，然后从C到E，再从E到 B。具体的，维护人员偏离路线可以是目标终端检测到突发情况，重新规划路线后造成的原有路线的偏离，还可以是维护人员偏离路线后，目标终端根据偏离后的第一位置确定新的路线。

例如，在实际的数据中心内，从C到D的路线铺设过多数据线，可能存在安全隐患，目标终端可以通过检测到安全隐患后改变预设路线。

本公开提供的异常设备的定位方法通过将数字孪生技术与增强现实技术结合起来，能够为维护人员提供真实可靠的定位异常设备的路线，减少维护人员因不熟悉导致的额外定位时间，保证维护人员能够独立的迅速定位异常设备。此外，将3D的数字孪生模型与增强现实的目标终端结合，在给维护人员提供真实场景的同时，还能够提高确定维护人员位置的准确性。

图3示意性示出了根据本公开实施例的确定目标终端的第一位置的方法的流程图。

如图3所示，该实施例的确定目标终端的第一位置的方法包括操作S301~操作S304。

在操作S301，获取目标终端在第一位置的第一图像数据。

根据本公开的实施例，目标终端上配备有深度摄像头、环境感知摄像头和惯性测量单元，用于感知位置的相对偏移、所处位置的周围环境以及目标终端的方向，获取目标终端的第一位置。深度摄像头能够获取第一位置周围环境的深度图像数据，该深度图像数据即为第一图像数据。

根据本公开的实施例，为了便于理解，以目标终端为AR眼镜为例，AR眼镜采用微软Hololens眼镜。Hololens眼镜包含4个环境感知摄像头、1个深度摄像头及1个惯性测量单元。AR眼镜通过4个环境感知摄像头来感知当前时刻的位置与当前时刻的在前时刻的位置相对偏移，深度摄像头获取目标第一位置周围环境的深度图像数据和RGB图像数据，惯性测量单元获取目标终端的加速度数据、姿态角数据等。AR眼镜可以根据环境感知摄像头、深度摄像头和惯性测量单元的测量数据定位自身的位置。

在操作S302，基于第一图像数据，提取目标终端的第一点云数据。

根据本公开的实施例，第一图像数据是深度摄像头采集的包含深度信息的深度图像数据，目标终端通过采用Kinect Fusion算法将第一图像数据转化为三维点云，然后通过三维点云中相邻的像素点求得每个点的法向量。第一点云数据包括目标终端在第一位置的三维点云和三维点云中每个点的法向量。

在操作S303，基于第一点云数据，确定目标终端的第一位姿数据。

根据本公开的实施例，目标终端通过实时采集的图像数据来确认当前时刻的位置。目标终端需要将当前时刻采集的数据与当前时刻的在前时刻采集的数据进行比较，确定当前时刻的位置。第一点云数据包括为当前时刻的第一位置的三维点云，将当前时刻的三维点云与当前时刻的在前时刻的三维点云进行比较，确定目标终端当前时刻的第一位姿数据。

在操作S304，基于第一位姿数据，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置。

根据本公开的实施例，第一位姿数据包括位置数据和姿态数据，位置数据和姿态数据，位置数据表示目标终端在数字孪生模型中的具体位置，姿态数据表示目标终端在具体位置上的姿态，包括面朝前方、以一定角度偏离正前方等。基于第一位姿数据可以获得目标终端在数字孪生模型中的具体位置数据和呈现姿态。

图4示意性示出了根据本公开实施例的确定目标终端的第一位姿数据的方法的流程图。

如图4所示，该实施例的确定目标终端的第一位姿数据的方法包括操作S401~操作S404。

在操作S401，获取所述目标终端在第二位置的第二图像数据。

根据本公开的实施例，第二位置为当前时刻的在前时刻处目标终端所处的位置，第二图像数据与第一图像数据不同，第二图像数据不是在第二位置处获得的深度图像，而是将在该处采集的深度图像转换为三维点云；根据三维点云得到第二位置处的位姿数据；然后根据计算的第二位置位姿数据重新模拟得到的深度图像。

在操作S402，基于第二图像数据，提取目标终端的第二点云数据。

根据本公开的实施例，目标终端仍然采用Kinect Fusion算法将第二图像数据转转化为三维点云，然后通过相邻像素点求得三维点云中每个点的法向量。第二点云数据包括目标终端在第二位置的三维点云和三维点云中每个点的法向量。

在操作S403，基于第一点云数据和第二点云数据，确定关键位置点。

根据本公开的实施例，将第一点云数据中第一位置的三维点云与第二点云数据中第二位置的三维点云进行比较，确定关键位置点。关键位置点是既包含在第一位置的三维点云中的点，又包含在第二位置的三维点云中的点。在第一位置的三维点云和第二位置的三维点云中将关键位置点标注出来。需要注意的是，虽然第一位置的三维点云和第二位置的三维点云都包含关键位置点，但是关键位置点在两个三维点云中包含的信息不同，正是根据关键位置点的信息差异，才能获得第一位姿数据。

在操作S404，基于关键位置点，确定目标终端的第一位姿数据。

根据本公开的实施例，第一位置为当前时刻目标终端的位置，第二位置为当前时刻的在前时刻目标终端所处的位置，在第一位置的三维点云和第二位置点云中标注出关键位置点后，可以利用关键位置点的不同深度信息确定当前时刻的第一位姿数据。具体的，可以采用迭代最近点法（Iterative Closest Points Algorithm，ICP），通过ICP算法计算在前时刻的点云与当前时刻的点云之间的位姿数据，得到当前时刻的第一位姿数据。

图5示意性示出了根据本公开实施例的对图像数据进行配准的方法的流程图。

如图5所示，该实施例的对图像数据进行配准的方法包括操作S501~操作S504。

在操作S501，将第一点云数据与网格模型进行融合，得到数据机房的网格数据。

根据本公开的实施例，深度图像中包含有噪声信息，对于物体边缘的数据还会出现孔洞。从第一图像数据中获取第一点云数据后，将第一点云数据融合在网格模型中，能够得到数据机房的网格数据，该网格数据包括网格模型中所有网格的参数信息。该参数信息表示从该网格到物体表面的距离。

在操作S502，基于网格数据，配准目标终端的第三图像数据。

根据本公开的实施例，第三位置为当前时刻的在后时刻处目标终端所处的位置，第三图像数据为目标终端在第三位置处的图像数据。根据当前时刻的网格数据，利用光线投影算法计算出当前位置处可以看到的场景的表面，得到关于场景表面的三维点云和每个点的法向量，利用计算的三维点云和每个点的法向量对在后时刻的第三图像数据进行配准。

本公开通过将深度图像的点云数据与网格模型进行融合，对当前时刻的在后时刻处采集的深度图像进行配准，能够减少深度图像中的噪声影响，能够提高对目标终端的实时定位精准度。

图6示意性示出了根据本公开实施例的确定目标设备的目标位置的方法的流程图。

如图6所示，该实施例的确定目标设备的目标位置的方法包括操作S601~操作S603。

在操作S601，获取目标设备的设备标识。

根据本公开的实施例，当机房中的设备出现异常后，异常设备的定位装置通过集中监控系统及时获取到目标设备的异常信息。集中监控系统可以确定目标设备的设备标识。该设备标识可以是目标设备的型号、编号，也可以是目标设备存储资源的编码，还可以同时包括多种类型的标识。

例如，设备A的型号为XXA，目标设备的设备标识可以为XXA。设备A的资源编码为P001，目标设备的设备标识可以为P001。目标设备的设备标识还可以同时包括两个标识，分别是XXA和P001；也可以是自定义的结合标识XXAP001或P001 XXA。

在操作S602，基于设备标识，确定目标设备的位置标识。

根据本公开的实施例，集中监控系统获取目标设备的设备标识后，将该设备标识推送到资源管理系统中。资源管理系统接收到来自集装监控器的指令后，根据设备标识确定目标设备的位置标识。目标设备的位置标识为该目标设备的具体地理位置。例如设备A的位置标识为A园区B楼C机房第一排一号。

根据本公开的实施例，当资源管理系统确定存在目标设备的位置标识后，将从集中监控系统获取的设备标识和位置标识打包，并将打包的数据推送到目标终端的后台服务器中。如果资源管理系统确定不存在该设备的位置标识，不对设备标识进行处理。

在操作S603，基于位置标识，确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置。

根据本公开的实施例，目标终端的后台服务器接收到资源管理系统的指令后，根据接收到的位置标识确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置。

根据本公开的实施例，目标终端的后台服务器确定存在目标位置后，将目标位置和设备标识打包发送给目标终端；如果不存在该目标设备的目标位置则不进行处理。

根据本公开的实施例，目标终端从目标终端的后台服务器接收目标位置和设备标识，以及响应目标终端的后台服务器的指令，确定目标终端的第一位置。根据第一位置和目标位置，目标设备确定从第一位置到目标位置的路线。

图7示意性示出了根据本公开另一实施例的异常设备的定位方法的流程图。

如图7所示，该实施例的异常设备的定位方法包括操作S701~操作S705。

在操作S701，获取数字孪生模型。根据本公开的实施例，操作S701与图2的操作S201相同或相似，获取已经构建好的关于数据中心的数字孪生模型。

在操作S702，确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置。根据本公开的实施例，操作S702与图2的操作S202相同或相似，在数字孪生模型中确定存在异常的目标设备的目标位置。

在操作S703，基于数字孪生模型，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置。操作S703与图2的操作S203相同或相似，通过SLAM技术实时获得目标设备在数字孪生模型中第一位置。

在操作S704，基于第一位置和目标位置，确定从第一位置到目标位置的路线。操作S704与图2的操作S204相同或相似，在数字孪生模型中确定第一位置和目标为之后，可以进一步确定从当前时刻的第一位置到目标位置的路线。

在操作S705，目标终端显示从第一位置到目标位置的路线指示标识。

根据本公开的实施例，目标终端确定从第一位置到目标位置的路线之后，目标终端能够显示从第一位置到目标位置的路线指示标识。路线指示标识可以为箭头，用于指向当前时刻的在后时刻的位置；路线指示标识还可以是显示出一定距离的路线指示标识。

根据本公开的实施例，目标终端确定从第一位置到目标位置的路线后，需要确定第一位置和目标位置是否相同。当第一位置和目标位置不同的时候，将第一位置的在后时刻的位置更新为第一位置，确定从更新的第一位置到目标位置的路线，继续进行判断；不断地更新第一位置，直到第一位置与目标位置重合。当第一位置和目标位置重合时，表明维护人员已经到达目标设备处，目标终端还可以显示已经到达的信息，用于通知维护人员。例如，当第一位置和目标位置重合时，在目标终端上显示已经到达的标志，告知维护人员已经到达存在异常的目标设备处。

基于上述异常设备的定位方法，本公开还提供了一种异常设备的定位装置。以下将结合图8对该装置进行详细描述。

图8示意性示出了根据本公开实施例的异常设备的定位装置的结构框图。

如图8所示，该实施例的异常设备的定位装置800包括获取模块801、第一位置确定模块802、第二位置确定模块803和路线确定模块804。

获取模块801用于获取数字孪生模型，数字孪生模型是数据机房的数字孪生模型。在一实施例中，获取模块801可以用于执行前文描述的操作S201，在此不再赘述。

第一位置确定模块802用于确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置。在一实施例中，第一位置确定模块802可以用于执行前文描述的操作S202，在此不再赘述。

第二位置确定模块803用于基于数字孪生模型，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置，目标终端为采用增强现实技术的终端，第一位置为当前时刻目标终端在数字孪生模型中所处的位置。在一实施例中，第二位置确定模块803可以用于执行前文描述的操作S203，在此不再赘述。

路线确定模块804用于基于第一位置和目标位置，确定从第一位置到目标位置的路线。在一实施例中，路线确定模块804可以用于执行前文描述的操作S204，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，第二位置确定模块803包括第一获取单元、第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元。

第一获取单元用于获取目标终端在第一位置的第一图像数据，第一图像数据为深度图像数据。根据本公开的实施例，第一获取单元例如可以执行上文参考图3描述的操作S301。

第一确定单元用于基于第一图像数据，提取目标终端的第一点云数据。根据本公开的实施例，第一确定单元例如可以执行上文参考图3描述的操作S302。

第二确定单元用于基于第一点云数据，确定目标终端的第一位姿数据。根据本公开的实施例，第二确定单元例如可以执行上文参考图3描述的操作S303。

第三确定单元用于基于第一位姿数据，确定目标终端在数字孪生模型中的第一位置。根据本公开的实施例，第三确定单元例如可以执行上文参考图3描述的操作S304。

根据本公开的实施例，第二确定单元包括第一获取子单元、第一确定子单元、第二确定子单元和第三确定子单元。

第一获取子单元用于获取目标终端在第二位置的第二图像数据，第二位置为当前时刻的在前时刻处目标终端所处的位置。根据本公开的实施例，第一获取子单元例如可以执行上文参考图4描述的操作S401。

第一确定子单元用于基于第二图像数据，提取目标终端的第二点云数据。根据本公开的实施例，第一确定子单元例如可以执行上文参考图4描述的操作S402。

第二确定子单元用于基于第一点云数据和第二点云数据，确定关键位置点。根据本公开的实施例，第二确定子单元例如可以执行上文参考图4描述的操作S403。

第三确定子单元用于基于关键位置点，确定目标终端的第一位姿数据。根据本公开的实施例，第三确定子单元例如可以执行上文参考图4描述的操作S404。

根据本公开的实施例，第二位置确定模块803还包括融合单元和配准单元。

融合单元用于将第一点云数据与网格模型进行融合，得到数据机房的网格数据。根据本公开的实施例，融合单元例如可以执行上文参考图5描述的操作S501。

配准单元用于基于网格数据，配准目标终端的第三图像数据，其中，第三位置为当前时刻的在后时刻处目标终端所处的位置，第三图像数据为目标终端在第三位置处的图像数据。根据本公开的实施例，融合单元例如可以执行上文参考图5描述的操作S502。

根据本公开的实施例，第一位置确定模块802包括第一标识获取单元、第一标识确定单元和第二标识确定单元。

第一标识获取单元用于获取目标设备的设备标识。根据本公开的实施例，第一标识获取单元例如可以执行上文参考图6描述的操作S601。

第一标识确定单元用于基于设备标识，确定目标设备的位置标识。根据本公开的实施例，第一标识获取单元例如可以执行上文参考图6描述的操作S602。

第二标识确定单元用于基于位置标识，确定目标设备在数字孪生模型中的目标位置。根据本公开的实施例，第二标识获取单元例如可以执行上文参考图6描述的操作S603。

根据本公开的实施例，异常设备的定位装置800还包括显示模块。

显示模块用于使目标终端显示从第一位置到目标位置的路线指示标识。根据本公开的实施例，显示模块例如可以执行上文参考图7描述的操作S705。

根据本公开的实施例，获取模块801、第一位置确定模块802、第二位置确定模块803、路线确定模块804、第一获取单元、第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元、第一获取子单元、第一确定子单元、第二确定子单元、第三确定子单元、融合单元、配准单元、第一标识获取单元、第一标识确定单元、第二标识确定单元和显示模块中的任意多个模块、单元、子单元可以合并在一个模块、单元、子单元中实现，或者其中的任意一个模块、单元、子单元可以被拆分成多个模块、单元、子单元。或者，这些模块、单元、子单元中的一个或多个模块、单元、子单元的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块801、第一位置确定模块802、第二位置确定模块803、路线确定模块804、第一获取单元、第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元、第一获取子单元、第一确定子单元、第二确定子单元、第三确定子单元、融合单元、配准单元、第一标识获取单元、第一标识确定单元、第二标识确定单元和显示模块中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列（FPGA）、可编程逻辑阵列（PLA）、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路（ASIC），或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块801、第一位置确定模块802、第二位置确定模块803、路线确定模块804、第一获取单元、第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元、第一获取子单元、第一确定子单元、第二确定子单元、第三确定子单元、融合单元、配准单元、第一标识获取单元、第一标识确定单元、第二标识确定单元和显示模块中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现异常设备的定位方法的电子设备的方框图。

如图9所示，根据本公开实施例的电子设备900包括处理器901，其可以根据存储在只读存储器（ROM）902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器（RAM）903中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器901例如可以包括通用微处理器（例如CPU）、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器（例如，专用集成电路（ASIC））等等。处理器901还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器901可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 903中，存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理器 901、ROM902以及RAM 903通过总线904彼此相连。处理器901通过执行ROM 902和/或RAM 903中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器中。处理器901也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备900还可以包括输入/输出（I/O）接口905，输入/输出（I/O）接口905也连接至总线904。电子设备900还可以包括连接至I/O接口905的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管（CRT）、液晶显示器（LCD）等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 902和/或RAM 903和/或ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的物品推荐方法。

在该计算机程序被处理器901执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分909被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被处理器901执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网（LAN）或广域网（WAN），连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (8)

1.一种异常设备的定位方法，包括：

获取数字孪生模型，所述数字孪生模型是数据机房的数字孪生模型；

确定目标设备在所述数字孪生模型中的目标位置；

基于所述数字孪生模型，确定目标终端在所述数字孪生模型中的第一位置，所述目标终端为采用增强现实技术的终端，所述第一位置为当前时刻所述目标终端在所述数字孪生模型中所处的位置；以及

基于所述第一位置和所述目标位置，确定从所述第一位置到所述目标位置的路线；

其中，所述确定目标终端在所述数字孪生模型中的第一位置包括：

获取所述目标终端在所述第一位置的第一图像数据，所述第一图像数据为通过所述目标终端采集的深度图像数据；

基于所述第一图像数据，提取目标终端的第一点云数据；

基于所述第一点云数据，确定所述目标终端的第一位姿数据；以及

基于所述第一位姿数据，确定目标终端在所述数字孪生模型中的第一位置；

所述基于所述第一点云数据，确定所述目标终端的第一位姿数据包括：

获取所述目标终端在第二位置的第二图像数据，所述第二位置为当前时刻的在前时刻处所述目标终端所处的位置，所述第二图像数据是根据计算的所述第二位置的第二位姿数据，重新模拟得到的深度图像，所述第二位姿数据是将在所述第二位置处采集的深度图像转换为三维点云后，根据转换后的三维点云计算的；

基于所述第二图像数据，提取所述目标终端的第二点云数据；

基于所述第一点云数据和所述第二点云数据，确定关键位置点；以及

基于所述关键位置点，确定所述目标终端的第一位姿数据。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将所述第一点云数据与网格模型进行融合，得到所述数据机房的网格数据；

基于所述网格数据，配准目标终端的第三图像数据；以及

其中，所述第三图像数据为所述目标终端在第三位置处的图像数据，所述第三位置为当前时刻的在后时刻处所述目标终端所处的位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定目标设备在所述数字孪生模型中的目标位置包括：

获取所述目标设备的设备标识；

基于所述设备标识，确定所述目标设备的位置标识；以及

基于所述位置标识，确定所述目标设备在所述数字孪生模型中的目标位置。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

所述目标终端显示从所述第一位置到所述目标位置的路线指示标识。

5.一种异常设备的定位装置，包括：

获取模块，用于获取数字孪生模型，所述数字孪生模型是数据机房的数字孪生模型；

第一位置确定模块，用于确定目标设备在所述数字孪生模型中的目标位置；

第二位置确定模块，用于基于所述数字孪生模型，确定目标终端在所述数字孪生模型中的第一位置，所述目标终端为采用增强现实技术的终端，所述第一位置为当前时刻所述目标终端在所述数字孪生模型中所处的位置；以及

路线确定模块，用于基于所述第一位置和所述目标位置，确定从所述第一位置到所述目标位置的路线；

其中，所述确定目标终端在所述数字孪生模型中的第一位置包括：

获取所述目标终端在所述第一位置的第一图像数据，所述第一图像数据为通过所述目标终端采集的深度图像数据；

基于所述第一图像数据，提取目标终端的第一点云数据；

基于所述第一点云数据，确定所述目标终端的第一位姿数据；以及

基于所述第一位姿数据，确定目标终端在所述数字孪生模型中的第一位置；

其中，所述基于所述第一点云数据，确定所述目标终端的第一位姿数据包括：

获取所述目标终端在第二位置的第二图像数据，所述第二位置为当前时刻的在前时刻处所述目标终端所处的位置，所述第二图像数据是根据计算的所述第二位置的第二位姿数据，重新模拟得到的深度图像，所述第二位姿数据是将在所述第二位置处采集的深度图像转换为三维点云后，根据转换后的三维点云计算的；

基于所述第二图像数据，提取所述目标终端的第二点云数据；

基于所述第一点云数据和所述第二点云数据，确定关键位置点；以及

基于所述关键位置点，确定所述目标终端的第一位姿数据。

6.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～4中任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～4中任一项所述的方法。

8.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～4中任一项所述的方法。