CN115955410B - 基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法。所述方法包括：根据多个终端设备的备案信息，确定各终端设备的功能矩阵；根据备案信息，生成统一测试信号矩阵；根据统一测试信号矩阵和功能矩阵，生成终端设备的测试信号矩阵；根据终端设备对测试信号矩阵的执行结果，确定各终端设备的运行状况；根据终端设备的功能矩阵、运行状况和地理位置信息，生成可视化模型。根据本发明，可使用统一的测试信号即可完成对具有不同功能的终端设备的测试，降低了测试成本，提升了测试便利性。

Description

基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法

技术领域

本发明涉及云计算技术领域，尤其涉及一种基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法。

背景技术

CN115629551A公开了一种设备调节方法及装置、存储介质及电子装置，该方法包括：获取目标区域空间对应的图像信息，基于图像信息确定出目标区域空间的三维空间模型，其中，三维空间模型中包括处于目标区域空间中的多个家电设备的设备信息；在确定三维空间模型的第一家电设备处于工作状态的情况下，获取第一家电设备的第一运行参数，以及多个家电设备的设备传感器采集的第一环境信息；根据第一运行参数和第一环境信息确定目标区域空间的各子区域对应的显示参数，并根据显示参数更新三维空间模型的各子区域对应的显示界面。

CN115514913A公开了一种视频数据处理方法和装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取至少两个第一用户端的会议视频数据和目标操控请求；根据目标操控请求获取第二用户端调节摄像参数得到的直播视频数据和患者信息；根据患者信息获取模型端的疾病关联度信息；根据会议视频数据、直播视频数据和疾病关联度信息进行整合处理，得到目标视频数据；其中，目标视频数据包括至少两个目标视频帧图像，目标视频帧图像包括：会议视频帧图像、直播视频帧图像和疾病关联度视图；将目标视频数据发送至第一用户端，以使第一用户端的视频窗口显示目标视频帧图像。

CN115565128A公开了一种智慧城市治理系统，包括：信息处理终端，地上交通信息采集设备、地下轨道信息采集设备和用户终端；地上交通信息采集设备，用于采集目标区域内的共享车辆的位置信息、使用情况和目标区域内的人流量；地下轨道信息采集设备，用于采集目标区域内的地铁的位置信息、地铁车厢内的温度信息和人流量；信息处理终端，用于根据共享车辆的位置信息、使用情况、目标区域内的人流量、地铁的位置信息、地铁车厢内的温度信息和人流量确定出目标区域内的推荐出行方式；信息处理终端，用于将推荐出行方式发送至目标区域内的用户终端。

在相关技术中，可将各个终端设备的信号汇集到云端设备进行显示，也可汇集各个终端设备的运行状态，但由于各个终端设备的运行状态的测试，往往需要根据各个终端设备的类型、功能等单独设置，造成测试方式复杂。特别在增加新终端设备后，对新终端设备进行测试则需要重新开发一套测试程序，导致对各个终端设备的测试过程复杂，测试成本较高。

公开于本申请背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明实施例提供一种基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法及装置，能够使用统一的测试信号即可完成对具有不同功能的终端设备的测试，从而降低测试成本。

本发明实施例的第一方面，提供一种基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法, 所述方法用于云端设备，包括：

根据与所述云端设备进行通信连接的多个终端设备的备案信息，确定与各个终端设备对应的功能矩阵，其中，所述功能矩阵为对角矩阵，用于确定所述终端设备是否具有多项功能；

根据所述多个终端设备的备案信息，生成统一测试信号矩阵，其中，所述统一测试信号矩阵包括对所述多个终端设备的多种功能进行测试的测试信号；

根据所述统一测试信号矩阵和所述与各个终端设备对应的功能矩阵，生成与各个终端设备对应的测试信号矩阵，并发送至各个终端设备；

根据各个终端设备对于所述测试信号矩阵的执行结果，确定所述各个终端设备的运行状况；

根据所述各个终端设备的功能矩阵、运行状况以及所处的地理位置信息，生成展示各个终端设备的状态的可视化模型，并通过与所述云端设备连接的显示设备进行展示。

在本发明的有一些实施例中，根据所述多个终端设备的备案信息，生成统一测试信号矩阵，包括：

根据所述多个终端设备的备案信息，确定所述多个终端设备的功能类型；

根据所述多个终端设备的功能类型，确定所述功能类型并集；

根据所述功能类型的并集，确定与所述功能类型的并集中各个功能类型对应的测试信号向量，其中，所述测试信号向量中的元素表示一个测试信号；

根据与各个功能类型对应的测试信号向量，获得所述统一测试信号矩阵。

在本发明的有一些实施例中，根据所述统一测试信号矩阵和所述与各个终端设备对应的功能矩阵，生成与各个终端设备对应的测试信号矩阵，包括：

根据公式

,确定与第i个设备对应的测试信号矩阵G_i，其中，/>为所述统一测试信号矩阵，/>表示第j种功能类型对应的测试信号向量，1≤j≤m，且j和m为正整数，n为测试信号的数量，为所述功能矩阵，其中，所述功能矩阵对角线上的任意元素b_j为0或1，在b_j=0的情况下，表示所述终端设备不具备第j种功能类型，在b_j=1的情况下，表示所述终端设备具备第j种功能类型。

在本发明的有一些实施例中，根据所述各个终端设备的功能矩阵、运行状况以及所处的地理位置信息，生成展示各个终端设备的状态的可视化模型，包括：

根据所述各个终端设备所处的地理位置信息，生成电子地图模型，并确定所述各个终端设备在所述电子地图模型中的所在位置；

在所述电子地图模型中的所在位置处，根据所述功能矩阵，标注所述终端设备的功能信息；

根据所述各个终端设备的运行状况，获得所述各个终端设备的健康状况评分；

按照预设的标注模式，在所述电子地图模型中的所在位置处，标注所述终端设备的健康状况评分，获得所述可视化模型。

在本发明的有一些实施例中，所述终端设备包括监控摄像头，

所述方法还包括：

在预设的多个位置的终端设备的运行状况均正常的情况下，通过所述预设的多个位置中的第1个位置处的终端设备，获取处于运动状态的目标对象的监控图像的第一特征信息，其中，所述预设的多个位置中包括所述多个目标对象的运动路线，所述目标对象按照所述运动路线依次通过所述多个位置；

通过第k个位置处的终端设备，在多个时刻获取处于运动状态的目标对象的监控图像，并获取与多个时刻分别对应的多个第k特征信息；

对所述多个第k特征信息分别与第一特征信息进行对比，并将记录匹配的第k特征信息对应的目标时刻；

根据与多个位置分别对应的目标时刻，在所述可视化模型中展示多个目标对象的运动时空轨迹。

在本发明的有一些实施例中，对所述多个第k特征信息分别与第一特征信息进行对比，并将记录匹配的第k特征信息对应的目标时刻，包括：

将第1个位置处的多个时刻的第一特征信息进行聚合，获得第1个位置处的聚合特征向量；

将所述多个第k特征信息进行聚合，获得第k个位置处的聚合特征向量；

根据所述第k个位置处的聚合特征向量，获得使所述聚合特征向量的元素进行移位的移位矩阵；

根据所述移位矩阵、所述第k个位置处的聚合特征向量和所述第1个位置处的聚合特征向量进行对比，获得使得所述第k个位置处的聚合特征向量移位后的向量与所述第1个位置处的聚合特征向量匹配的移位次数；

根据所述移位次数，和所述第k特征信息的维数，确定所述目标时刻。

在本发明的有一些实施例中，根据所述移位矩阵、所述第k个位置处的聚合特征向量和所述第1个位置处的聚合特征向量进行对比，获得使得所述第k个位置处的聚合特征向量移位后的向量与所述第1个位置处的聚合特征向量匹配的移位次数，包括：

通过公式

，确定第k个位置处的聚合特征向量与第1个位置处的聚合特征向量匹配度I_k，并确定使所述匹配度I_k取得最大值时的移位次数，其中，/>为所述移位矩阵，所述移位矩阵为对角矩阵，t为移位次数，且在x+t＞N的情况下，/>，1≤x≤N，且x，N和t均为正整数，/>为第k个位置处的聚合特征向量，/>为第1个位置处的聚合向量。

本发明实施例的第二方面，提供一种基于云计算环境的数据可视化建模与匹配装置，所述装置设置于云端设备，包括：

功能矩阵模块，用于根据与所述云端设备进行通信连接的多个终端设备的备案信息，确定与各个终端设备对应的功能矩阵，其中，所述功能矩阵为对角矩阵，用于确定所述终端设备是否具有多项功能；

统一测试信号矩阵模块，用于根据所述多个终端设备的备案信息，生成统一测试信号矩阵，其中，所述统一测试信号矩阵包括对所述多个终端设备的多种功能进行测试的测试信号；

测试信号矩阵模块，用于根据所述统一测试信号矩阵和所述与各个终端设备对应的功能矩阵，生成与各个终端设备对应的测试信号矩阵，并发送至各个终端设备；

运行状况确定模块，用于根据各个终端设备对于所述测试信号矩阵的执行结果，确定所述各个终端设备的运行状况；

建模模块，用于根据所述各个终端设备的功能矩阵、运行状况以及所处的地理位置信息，生成展示各个终端设备的状态的可视化模型，并通过与所述云端设备连接的显示设备进行展示。

在本发明的有一些实施例中，所述统一测试信号矩阵模块进一步用于：

根据所述多个终端设备的备案信息，确定所述多个终端设备的功能类型；

根据所述多个终端设备的功能类型，确定所述功能类型并集；

根据所述功能类型的并集，确定与所述功能类型的并集中各个功能类型对应的测试信号向量，其中，所述测试信号向量中的元素表示一个测试信号；

根据与各个功能类型对应的测试信号向量，获得所述统一测试信号矩阵。

在本发明的有一些实施例中，所述测试信号矩阵模块进一步用于：

根据公式

,确定与第i个设备对应的测试信号矩阵G_i，其中，/>为所述统一测试信号矩阵，/>表示第j种功能类型对应的测试信号向量，1≤j≤m，且j和m为正整数，n为测试信号的数量，为所述功能矩阵，其中，所述功能矩阵对角线上的任意元素b_j为0或1，在b_j=0的情况下，表示所述终端设备不具备第j种功能类型，在b_j=1的情况下，表示所述终端设备具备第j种功能类型。

在本发明的有一些实施例中，所述建模模块进一步用于：

根据所述各个终端设备所处的地理位置信息，生成电子地图模型，并确定所述各个终端设备在所述电子地图模型中的所在位置；

在所述电子地图模型中的所在位置处，根据所述功能矩阵，标注所述终端设备的功能信息；

根据所述各个终端设备的运行状况，获得所述各个终端设备的健康状况评分；

按照预设的标注模式，在所述电子地图模型中的所在位置处，标注所述终端设备的健康状况评分，获得所述可视化模型。

在本发明的有一些实施例中，所述终端设备包括监控摄像头，所述装置还包括时空轨迹模块，用于：

在预设的多个位置的终端设备的运行状况均正常的情况下，通过所述预设的多个位置中的第1个位置处的终端设备，获取处于运动状态的目标对象的监控图像的第一特征信息，其中，所述预设的多个位置中包括所述多个目标对象的运动路线，所述目标对象按照所述运动路线依次通过所述多个位置；

通过第k个位置处的终端设备，在多个时刻获取处于运动状态的目标对象的监控图像，并获取与多个时刻分别对应的多个第k特征信息；

对所述多个第k特征信息分别与第一特征信息进行对比，并将记录匹配的第k特征信息对应的目标时刻；

根据与多个位置分别对应的目标时刻，在所述可视化模型中展示多个目标对象的运动时空轨迹。

在本发明的有一些实施例中，所述时空轨迹模块进一步用于：

将第1个位置处的多个时刻的第一特征信息进行聚合，获得第1个位置处的聚合特征向量；

将所述多个第k特征信息进行聚合，获得第k个位置处的聚合特征向量；

根据所述第k个位置处的聚合特征向量，获得使所述聚合特征向量的元素进行移位的移位矩阵；

根据所述移位矩阵、所述第k个位置处的聚合特征向量和所述第1个位置处的聚合特征向量进行对比，获得使得所述第k个位置处的聚合特征向量移位后的向量与所述第1个位置处的聚合特征向量匹配的移位次数；

根据所述移位次数，和所述第k特征信息的维数，确定所述目标时刻。

在本发明的有一些实施例中，所述时空轨迹模块进一步用于：

通过公式

，确定第k个位置处的聚合特征向量与第1个位置处的聚合特征向量匹配度I_k，并确定使所述匹配度I_k取得最大值时的移位次数，其中，/>为所述移位矩阵，所述移位矩阵为对角矩阵，t为移位次数，且在x+t＞N的情况下，/>，1≤x≤N，且x，N和t均为正整数，/>为第k个位置处的聚合特征向量，/>为第1个位置处的聚合向量。

本发明还提供一种基于云计算环境的数据可视化建模与匹配设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。

根据本发明的实施例的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，能够基于各个终端设备的备案信息来确定终端设备所具有的功能，从而获得功能矩阵，使得云端设备可使用统一测试信号矩阵与功能矩阵的结合，获得与各个终端设备相适应的测试信号矩阵，从而可对各个终端设备的功能进行测试，并可将各个终端设备的运行状况进行建模展示，便于使用者了解各个终端设备的状况。可使用统一的测试信号即可完成对具有不同功能的终端设备的测试，降低了测试成本，提升了测试便利性。并且，还可通过移位矩阵，使得目标对象出现在各个位置的时间粒度更细化，提升时间准确性，进而提升运动时空轨迹的准确性，有利于对高速运动的目标对象的时空轨迹进行更准确地检测。

附图说明

图1示例性地示出本发明实施例的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法的流程示意图；

图2示例性地示出本发明实施例的监控图像的示意图；

图3示例性地示出本发明实施例的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配装置的框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。

应当理解，在本发明中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。

取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图1示例性地示出本发明实施例的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：

步骤S101，根据与所述云端设备进行通信连接的多个终端设备的备案信息，确定与各个终端设备对应的功能矩阵，其中，所述功能矩阵为对角矩阵，用于确定所述终端设备是否具有多项功能；

步骤S102，根据所述多个终端设备的备案信息，生成统一测试信号矩阵，其中，所述统一测试信号矩阵包括对所述多个终端设备的多种功能进行测试的测试信号；

步骤S103，根据所述统一测试信号矩阵和所述与各个终端设备对应的功能矩阵，生成与各个终端设备对应的测试信号矩阵，并发送至各个终端设备；

步骤S104，根据各个终端设备对于所述测试信号矩阵的执行结果，确定所述各个终端设备的运行状况；

步骤S105，根据所述各个终端设备的功能矩阵、运行状况以及所处的地理位置信息，生成展示各个终端设备的状态的可视化模型，并通过与所述云端设备连接的显示设备进行展示。

根据本发明的实施例的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，能够基于各个终端设备的备案信息来确定终端设备所具有的功能，从而获得功能矩阵，使得云端设备可使用统一测试信号矩阵与功能矩阵的结合，获得与各个终端设备相适应的测试信号矩阵，从而可对各个终端设备的功能进行测试，并可将各个终端设备的运行状况进行建模展示，便于使用者了解各个终端设备的状况。可使用统一的测试信号即可完成对具有不同功能的终端设备的测试，降低了测试成本，提升了测试便利性。

在本发明的有一些实施例中，云端设备可与众多终端设备进行通信连接，或者通过多个边端设备与众多终端设备进行通信连接，边端设备的数量通常少于终端设备的数量。例如，在安防领域，众多监控摄像头可与云端设备连接，从而将拍摄的画面传输至云端设备，或者，接收云端设备的命令，执行一些操作，例如，调整拍摄位姿，调节焦距等。又例如，云端设备可通过边缘设备与众多摄像头通信连接，例如，边缘设备可接收监控摄像头拍摄的画面并存储，云端设备与边缘设备连接，并基于需求调用边缘设备基于存储的画面获得信息，例如，调用边缘设备基于画面进行运算，来获取对画面中的某些目标的位置检测结果，或者直接获取符合条件的画面等，或者，通过向边缘设备发布某些命令，例如，拍摄某些场景的画面的命令，并由边缘设备将该命令转换为对具体的监控摄像头的操作指令，例如，操作摄像头A对准方向a，操作摄像头B对准方向b等。本发明对云端设备与终端设备的连接方式不做限制。

在本发明的有一些实施例中，各个终端设备所具有的功能可互相不同，例如，在终端设备为监控摄像头的情况下，有些监控摄像头具有调节焦距的功能，有些监控摄像头具有调节拍摄位姿的功能，有些监控摄像头具有拍摄红外画面的功能，有些监控摄像头具有采集声音信号的功能，或者，有些摄像头具有以上功能中的两种或多种，本发明对终端设备所具有的功能的具体类型不做限制。而具有不同功能的终端设备的测试方式互不相同，例如，针对不具有拍摄红外画面的功能的监控摄像头，在对其进行测试的方案中，则不可包含测试拍摄红外画面功能的部分，否则，可能会导致摄像头无法识别测试指令，甚至造成死机等后果。但是，例如监控摄像头等终端设备的分布范围较广，数量众多，且功能各异，针对每个终端设备分别设计测试程序的工作量巨大，且成本较高。

在本发明的有一些实施例中，针对以上问题，可确定各个终端设备的功能矩阵，并设计统一测试信号矩阵，二者结合即可获得针对各个终端设备的测试信号。从而可实现仅通过一次设计测试程序，即可适应各种终端设备的目的。例如，统一测试信号矩阵中可包括针对所有功能设计的测试信号，每种功能的测试信号可组成统一测试信号矩阵中的一个列向量或一个行向量，所述列向量或行向量中的多个测试信号为对于该功能进行测试的多个测试步骤的控制信号，如果对于不同功能的步骤的数量不同，可通过对步骤较少的列向量或行向量进行补0处理，来实现各个行向量或列向量的维数相同。在进行测试时，可首先确定某个终端设备所具有的功能，获得功能矩阵，再利用功能矩阵在统一测试信号矩阵中选择对应的行向量或列向量，选出的行向量或列向量即为对该终端设备的功能进行测试的测试信号，从而可利用行向量或列向量中的测试步骤的控制信号，来对终端设备的功能进行测试。

在本发明的有一些实施例中，在步骤S101中，与云端设备进行通信连接的终端设备可在云端设备处备案，例如，可将自身的功能、型号等信息进行备案，从而在云端设备处可保存有各个终端设备的备案信息。进一步地，可根据各个终端设备的备案信息，来确定终端设备的功能矩阵。在示例中，所述功能矩阵为对角矩阵，用于确定所述终端设备是否具有多项功能。在示例中，可根据在终端设备的功能矩阵的对角线上的第A个元素，来确定终端设备是否具有第A项功能，例如，终端设备的功能矩阵的对角线上的第3个元素为1，第3个元素对应于拍摄红外画面的功能，则可确定终端设备具有拍摄红外画面的功能，又例如，终端设备的功能矩阵的对角线上的第5个元素为0，第5个元素对应于采集声音信号的功能，则可确定终端设备不具有采集声音信号的功能。在示例中，每个终端设备的功能矩阵均为m×m方阵，且为对角矩阵，m可表示备案信息中所有终端设备的功能类型的并集中的功能种类数量。

在本发明的有一些实施例中，在步骤S102中，可生成统一测试信号矩阵，可基于与云端设备进行通信连接的所有终端设备的所有功能，均涉及测试信号，并进行组合，获得统一测试信号矩阵，且进行组合时，功能类型的排序与以上功能矩阵中对于功能类型的排序是一致的。

在本发明的有一些实施例中，步骤S102可包括：根据所述多个终端设备的备案信息，确定所述多个终端设备的功能类型；根据所述多个终端设备的功能类型，确定所述功能类型并集；根据所述功能类型的并集，确定与所述功能类型的并集中各个功能类型对应的测试信号向量，其中，所述测试信号向量中的元素表示一个测试信号；根据与各个功能类型对应的测试信号向量，获得所述统一测试信号矩阵。

在本发明的有一些实施例中，所述备案信息中可记录各个终端设备的功能类型，从而可获得所有终端设备的功能类型的并集，并针对每种功能类型，生成测试信号向量，测试信号向量中的每个元素均可表示对该功能进行测试的测试信号，所述测试信号为对该功能进行测试的步骤的控制信号，测试信号向量可包括多个测试步骤的控制信号，即，包括多个测试信号，如果对各个功能的测试信号的数量不同，可确定出测试信号数量最多的功能的步骤数，其他功能的测试信号向量中的测试信号数量少于所述步骤数，则可通过在其他功能的测试信号向量中最后一个测试信号之后补0，使得各个测试信号向量中的元素数量相等，从而可按照与功能矩阵中的功能类型的顺序，合并成为统一测试信号矩阵。在终端设备执行测试信号向量的测试信号时，遇到0可停止执行即可，当然，也可在他功能的测试信号向量中最后一个测试信号之后补充其他停止符，本发明对此不作限制。

在本发明的有一些实施例中，在步骤S103中，可根据统一测试信号矩阵和与各个终端设备对应的功能矩阵，生成与各个终端设备对应的测试信号矩阵，并发送至各个终端设备进行测试。例如，可对二者进行相乘。

在本发明的有一些实施例中，如果所述测试信号向量为列向量，即，统一测试信号矩阵中的各列为用于测试各个功能的测试信号向量。则步骤S103可包括：

根据公式（1）,确定与第i个设备对应的测试信号矩阵G_i，

（1）/>

其中，为所述统一测试信号矩阵，/>表示第j种功能类型对应的测试信号向量，1≤j≤m，且j和m为正整数，n为测试信号的数量，为所述功能矩阵，其中，所述功能矩阵对角线上的任意元素b_j为0或1，在b_j=0的情况下，表示所述终端设备不具备第j种功能类型，在b_j=1的情况下，表示所述终端设备具备第j种功能类型。即，通过统一测试信号矩阵右乘各个终端设备的功能矩阵，可获得各个终端设备的测试信号矩阵，通过上述相乘处理，使得在终端设备不具备第j种功能类型的情况下，即，功能矩阵中对角线上第j个元素为0的情况下，获得的该终端设备的测试信号矩阵中，对于第j种功能的测试信号全部为0，即，不会执行对第j种功能的测试步骤，避免在终端设备在执行测试步骤时发生死机的情况。在获得测试信号矩阵后，可将测试信号矩阵发送至对应的终端设备，使其执行测试信号矩阵中的测试信号。

在本发明的有一些实施例中，如果测试信号向量为行向量，即，统一测试信号矩阵中的各行为用于测试各个功能的测试信号向量，则可通过使统一测试信号矩阵左乘各个终端设备的功能矩阵，获得各个终端设备的测试信号矩阵。

在本发明的有一些实施例中，各个终端设备可执行各自的测试信号矩阵，并向云端设备反馈执行结果，在步骤S104中，云端设备可根据各个终端设备反馈的执行结果确定各个终端设备的运行状况，例如，可确定各个终端设备所具备的功能是否正常。例如，可通过测试目标是否能够完成，或者通过执行时间的长短，执行速度的快慢等参量，确定各个终端设备的功能是否正常。本公开对确定运行状况的具体方式不做限制。

在本发明的有一些实施例中，在步骤S105中，可根据各个终端设备的功能矩阵、运行状况以及所处的地理位置信息，生成展示各个终端设备的状态的可视化模型，并通过与云端设备连接的显示设备进行展示。例如，所述终端设备为监控摄像头，分布在城市中的多个地理位置，从而可按照地理位置之间的相互关系，在可视化模型中的各个位置设置各个终端设备的标志，并可展示各个终端设备的功能和运行状况，例如，可通过文字或图示的方式展示各个终端设备的功能，并通过柱状图、饼状图或百分比显示等方式，展示各个终端设备的运行状况，例如，为各个终端设备的运行状况进行评分，并利用柱状图、饼状图等方式展示该评分。

在本发明的有一些实施例中，步骤S105可包括：根据所述各个终端设备所处的地理位置信息，生成电子地图模型，并确定所述各个终端设备在所述电子地图模型中的所在位置；在所述电子地图模型中的所在位置处，根据所述功能矩阵，标注所述终端设备的功能信息；根据所述各个终端设备的运行状况，获得所述各个终端设备的健康状况评分；按照预设的标注模式，在所述电子地图模型中的所在位置处，标注所述终端设备的健康状况评分，获得所述可视化模型。

在本发明的有一些实施例中，所述电子地图模型可表示所述终端设备所分布的城市的电子地图，并可将终端设备的地理位置信息映射至电子地图模型中，从而确定终端设备在电子地图中的所在位置。

在本发明的有一些实施例中，可在所述所在位置处标注终端设备的功能信息，例如，通过文字标注或通过图示标注，从而可在展示时，显示出各个终端设备所具备的功能。

在本发明的有一些实施例中，可基于终端设备的运行状况，确定终端设备的健康状况评分，例如，可基于测试信号能否正确执行，执行速度，无法执行的测试信号的占比等，确定终端设备的健康状况评分，并在所述所在位置处进行标注，例如，可直接标注评分，或者通过饼状图、柱状图等放置标注所述健康状况评分。

在本发明的有一些实施例中，在以上标注完成后，可获得可视化模型，并可展示在显示设备上，使用者可直观地了解各个位置处的终端设备所具备的功能及其状态，从而可确定各个终端设备是否正常，如需要维护，则可使维护人员基于地理位置信息精确地找到对应的终端设备进行维护，提升维护便利性，降低维护成本。

在本发明的有一些实施例中，在终端设备的运行状况均正常，或者在某些特定位置的终端设备的运行状况均正常的情况下，可利用正常的终端设备来执行一些命令，并可在可视化模型中展示执行结果。

在本发明的有一些实施例中，所述终端设备包括监控摄像头，所述方法还包括：在预设的多个位置的终端设备的运行状况均正常的情况下，通过所述预设的多个位置中的第1个位置处的终端设备，获取处于运动状态的目标对象的监控图像的第一特征信息，其中，所述预设的多个位置中包括所述多个目标对象的运动路线，所述目标对象按照所述运动路线依次通过所述多个位置；通过第k个位置处的终端设备，在多个时刻获取处于运动状态的目标对象的监控图像，并获取与多个时刻分别对应的多个第k特征信息；对所述多个第k特征信息分别与第一特征信息进行对比，并将记录匹配的第k特征信息对应的目标时刻；根据与多个位置分别对应的目标时刻，在所述可视化模型中展示多个目标对象的运动时空轨迹。

在本发明的有一些实施例中，所述监控摄像头可拍摄位于公路中的车流、景区的人群等多个目标，其中，预设的多个位置可位于所述公路或景区中，本公开对多个位置和监控摄像头拍摄的目标不做限制。

在本发明的有一些实施例中，可将第1个位置处的拍摄到的多个目标对象的监控图像作为参考，获得其第一特征信息，作为参考特征信息，用于后续比对。

在本发明的有一些实施例中，其他位置处的监控摄像头则可拍摄到多个时刻的监控图像，分别进行特征提取后，可获得每个位置处的多个特征信息，例如，第k个位置处的多个第k特征信息。

在本发明的有一些实施例中，可通过将多个第k特征信息分别与第一特征信息进行对比，来确定通过第1个位置处的目标对象通过其他位置的时刻，例如，可分别求解多个第k特征信息与第一特征信息之间的余弦相似度，从而确定余弦相似度最大的第k特征信息，该第k特征信息对应的时刻即可确定为目标时刻。

在本发明的有一些实施例中，通过多个第k特征信息与第一特征信息对比的方式，相当于逐个对比第k个位置的监控图像与第1个位置的监控图像，然而，由于一些监控设备的帧频较低，在拍摄速度较快的目标对象（例如，高速公路上的车辆，或者高铁等）时，可能存在以下可能性：目标对象在第1个位置的监控图像中处于图像正中，在第k个位置的监控图像中，不能找到处于图像正中位置的图像。

图2示例性地示出本发明实施例的监控图像的示意图，如图2所示，在作为参考的第1个位置的监控图像中，作为目标对象的车辆位于正中心的位置，在第k个位置的监控图像中，第a个监控图像中出现车辆，位于第a个监控图像的下方，在相邻的第a+1个监控图像中，由于车辆速度较快，以及相邻图像之间的间隔时间较长，导致车辆已运动到第a+1个监控图像的上方，从而在第k个位置的监控图像中，不存在车辆位于监控图像正中心的图像，从而导致第k个位置的监控图像中没有与第1个位置的监控图像相似度较高的图像和特征，从而无法确定目标时刻。

在本发明的有一些实施例中，为了克服上述问题，可使得各个特征信息的时间粒度更细化。对所述多个第k特征信息分别与第一特征信息进行对比，并将记录匹配的第k特征信息对应的目标时刻，包括：将第1个位置处的多个时刻的第一特征信息进行聚合，获得第1个位置处的聚合特征向量；将所述多个第k特征信息进行聚合，获得第k个位置处的聚合特征向量；根据所述第k个位置处的聚合特征向量，获得使所述聚合特征向量的元素进行移位的移位矩阵；根据所述移位矩阵、所述第k个位置处的聚合特征向量和所述第1个位置处的聚合特征向量进行对比，获得使得所述第k个位置处的聚合特征向量移位后的向量与所述第1个位置处的聚合特征向量匹配的移位次数；根据所述移位次数，和所述第k特征信息的维数，确定所述目标时刻。

在本发明的有一些实施例中，第1个位置处聚合的多个第一特征信息对应的时刻与第k个位置处聚合的多个特征信息对应的时刻可相同，也可对存在目标对象的监控图像的第一特征信息进行补0等，获得与第k个位置处的聚合特征向量维数相同的第1个位置处的聚合特征向量。所述第一特征信息和第k特征信息为向量形式的特征信息。

在本发明的有一些实施例中，可基于第k个位置处的聚合特征向量的元素生成移位矩阵，即，使得第k个位置处的聚合特征向量的元素进行逐位移动的矩阵，由于每个监控图像的特征信息可包括多个元素，例如，B个元素，对元素进行逐位移动，则在移动前后的两个聚合特征向量之间对应的时间跨度仅为相邻监控图像之间时间跨度的1/B，从而可通过逐位移动的方式来缩小时间跨度。

在本发明的有一些实施例中，可通过各次移位后的第k个位置处的聚合特征向量，分别与第1个位置处的聚合特征向量进行对比，确定使得所述第k个位置处的聚合特征向量移位后的向量与所述第1个位置处的聚合特征向量匹配的移位次数，即，确定在移位多少次之后，移位后的向量与第1个位置处的聚合特征向量的相似度最高。该步骤包括：通过公式（2），确定第k个位置处的聚合特征向量与第1个位置处的聚合特征向量匹配度I_k，并确定使所述匹配度I_k取得最大值时的移位次数：

（2）

其中，为所述移位矩阵，所述移位矩阵为对角矩阵，t为移位次数，且在x+t＞N的情况下，/>，1≤x≤N，且x，N和t均为正整数，/>为第k个位置处的聚合特征向量，/>为第1个位置处的聚合向量。

在本发明的有一些实施例中，移位矩阵的元素为基于第k个位置处的聚合特征向量确定的，移位矩阵为方阵，其对角线上的第x个元素的分母为第k个位置处的聚合特征向量的第x个元素，分子为第k个位置处的聚合特征向量的第x+t个元素，且如果x+t＞N，则分子为0，该移位矩阵与第k个位置处的聚合特征向量相乘后，则使得第x+t个元素代替第x个元素，即，使第k个位置处的聚合特征向量得各个元素向前移动t位，且第k个位置处的聚合特征向量的最后一个元素（即，第N个元素）在移位之后，其后新增的元素为0。

在本发明的有一些实施例中，可使t从1开始，逐步增大，从而使得第k个位置处的聚合特征向量每次向前移动一位，每次移位后，通过公式（2）计算一次相似度，并确定出使得相似度达到最大时的移位次数。

在本发明的有一些实施例中，使得相似度达到最大时的移位次数，可实现使得第k个位置处的监控图像中的目标对象出现在与第1个位置处的目标对象在监控图像中相同的位置。以图2为例，在经过上述移位后，获得的相似度，与第k个位置处的监控图像中的车辆也出现在正中位置处的情况下获得的特征信息的相似度近似或相等。

在本发明的有一些实施例中，可以是每个监控图像的特征信息包括的元素数量B的整数倍，也可以不是每个监控图像的特征信息包括的元素数量B的整数倍。可通过t/B来确定所述目标时刻，因此，目标时刻未必与监控摄像头拍摄到监控图像的时刻重合，而是可能存在于两个相邻监控图像的时刻之间，从而使得时间粒度更细化，也使得目标时刻的准确性更高。

在本发明的有一些实施例中，在分别确定多个位置的目标时刻后，可在可视化模型中展示目标对象的运动时空轨迹，例如，在时刻t1出现在位置P1，在时刻t2出现在位置P2等，还可动态展示目标对象的运动时空轨迹。本公开对可视化展示效果不做限制。

根据本发明的实施例的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，能够基于各个终端设备的备案信息来确定终端设备所具有的功能，从而获得功能矩阵，使得云端设备可使用统一测试信号矩阵与功能矩阵的结合，获得与各个终端设备相适应的测试信号矩阵，从而可对各个终端设备的功能进行测试，并可将各个终端设备的运行状况进行建模展示，便于使用者了解各个终端设备的状况。可使用统一的测试信号即可完成对具有不同功能的终端设备的测试，降低了测试成本，提升了测试便利性。并且，还可通过移位矩阵，使得目标对象出现在各个位置的时间粒度更细化，提升时间准确性，进而提升运动时空轨迹的准确性，有利于对高速运动的目标对象的时空轨迹进行更准确地检测。

图3示例性地示出本发明实施例的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配装置的框图，所述装置设置于云端设备，如图3所示，所述装置包括：

功能矩阵模块101，用于根据与所述云端设备进行通信连接的多个终端设备的备案信息，确定与各个终端设备对应的功能矩阵，其中，所述功能矩阵为对角矩阵，用于确定所述终端设备是否具有多项功能；

统一测试信号矩阵模块102，用于根据所述多个终端设备的备案信息，生成统一测试信号矩阵，其中，所述统一测试信号矩阵包括对所述多个终端设备的多种功能进行测试的测试信号；

测试信号矩阵模块103，用于根据所述统一测试信号矩阵和所述与各个终端设备对应的功能矩阵，生成与各个终端设备对应的测试信号矩阵，并发送至各个终端设备；

运行状况确定模块104，用于根据各个终端设备对于所述测试信号矩阵的执行结果，确定所述各个终端设备的运行状况；

建模模块105，用于根据所述各个终端设备的功能矩阵、运行状况以及所处的地理位置信息，生成展示各个终端设备的状态的可视化模型，并通过与所述云端设备连接的显示设备进行展示。

在本发明的有一些实施例中，所述统一测试信号矩阵模块进一步用于：

根据所述多个终端设备的备案信息，确定所述多个终端设备的功能类型；

根据所述多个终端设备的功能类型，确定所述功能类型并集；

根据所述功能类型的并集，确定与所述功能类型的并集中各个功能类型对应的测试信号向量，其中，所述测试信号向量中的元素表示一个测试信号；

根据与各个功能类型对应的测试信号向量，获得所述统一测试信号矩阵。

在本发明的有一些实施例中，所述测试信号矩阵模块进一步用于：

根据公式

,确定与第i个设备对应的测试信号矩阵G_i，其中，/>为所述统一测试信号矩阵，/>表示第j种功能类型对应的测试信号向量，1≤j≤m，且j和m为正整数，n为测试信号的数量，为所述功能矩阵，其中，所述功能矩阵对角线上的任意元素b_j为0或1，在b_j=0的情况下，表示所述终端设备不具备第j种功能类型，在b_j=1的情况下，表示所述终端设备具备第j种功能类型。

在本发明的有一些实施例中，所述建模模块进一步用于：

根据所述各个终端设备所处的地理位置信息，生成电子地图模型，并确定所述各个终端设备在所述电子地图模型中的所在位置；

在所述电子地图模型中的所在位置处，根据所述功能矩阵，标注所述终端设备的功能信息；

根据所述各个终端设备的运行状况，获得所述各个终端设备的健康状况评分；

按照预设的标注模式，在所述电子地图模型中的所在位置处，标注所述终端设备的健康状况评分，获得所述可视化模型。

在本发明的有一些实施例中，所述终端设备包括监控摄像头，所述装置还包括时空轨迹模块，用于：

在预设的多个位置的终端设备的运行状况均正常的情况下，通过所述预设的多个位置中的第1个位置处的终端设备，获取处于运动状态的目标对象的监控图像的第一特征信息，其中，所述预设的多个位置中包括所述多个目标对象的运动路线，所述目标对象按照所述运动路线依次通过所述多个位置；

通过第k个位置处的终端设备，在多个时刻获取处于运动状态的目标对象的监控图像，并获取与多个时刻分别对应的多个第k特征信息；

对所述多个第k特征信息分别与第一特征信息进行对比，并将记录匹配的第k特征信息对应的目标时刻；

根据与多个位置分别对应的目标时刻，在所述可视化模型中展示多个目标对象的运动时空轨迹。

在本发明的有一些实施例中，所述时空轨迹模块进一步用于：

将第1个位置处的多个时刻的第一特征信息进行聚合，获得第1个位置处的聚合特征向量；

将所述多个第k特征信息进行聚合，获得第k个位置处的聚合特征向量；

根据所述第k个位置处的聚合特征向量，获得使所述聚合特征向量的元素进行移位的移位矩阵；

根据所述移位矩阵、所述第k个位置处的聚合特征向量和所述第1个位置处的聚合特征向量进行对比，获得使得所述第k个位置处的聚合特征向量移位后的向量与所述第1个位置处的聚合特征向量匹配的移位次数；

根据所述移位次数，和所述第k特征信息的维数，确定所述目标时刻。

在本发明的有一些实施例中，所述时空轨迹模块进一步用于：

通过公式

，确定第k个位置处的聚合特征向量与第1个位置处的聚合特征向量匹配度I_k，并确定使所述匹配度I_k取得最大值时的移位次数，其中，/>为所述移位矩阵，所述移位矩阵为对角矩阵，t为移位次数，且在x+t＞N的情况下，/>，1≤x≤N，且x，N和t均为正整数，/>为第k个位置处的聚合特征向量，/>为第1个位置处的聚合向量。

本发明可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（ISA）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（FPGA）或可编程逻辑阵列（PLA），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、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、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令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。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，两个连续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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动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。

注意，除非另有直接说明，否则本说明书(包含任何所附权利要求、摘要和附图)中所揭示的所有特征皆可由用于达到相同、等效或类似目的的可替代特征来替换。因此，除非另有明确说明，否则所公开的每一个特征仅是一组等效或类似特征的一个示例。在使用到的情况下，进一步地、较优地、更进一步地和更优地是在前述实施例基础上进行另一实施例阐述的简单起头，该进一步地、较优地、更进一步地或更优地后带的内容与前述实施例的结合作为另一实施例的完整构成。在统一实施例后带的若干个进一步地、较优地、更进一步地或更优地设置之间可任意组合的组成又一实施例。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，所述方法用于云端设备，包括：

根据与所述云端设备进行通信连接的多个终端设备的备案信息，确定与各个终端设备对应的功能矩阵，其中，所述功能矩阵为对角矩阵，用于确定所述终端设备是否具有多项功能；

根据所述多个终端设备的备案信息，生成统一测试信号矩阵，其中，所述统一测试信号矩阵包括对所述多个终端设备的多种功能进行测试的测试信号；

根据所述统一测试信号矩阵和所述与各个终端设备对应的功能矩阵，生成与各个终端设备对应的测试信号矩阵，并发送至各个终端设备；

根据各个终端设备对于所述测试信号矩阵的执行结果，确定所述各个终端设备的运行状况；

根据所述各个终端设备的功能矩阵、运行状况以及所处的地理位置信息，生成展示各个终端设备的状态的可视化模型，并通过与所述云端设备连接的显示设备进行展示。

2.根据权利要求1所述的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，根据所述多个终端设备的备案信息，生成统一测试信号矩阵，包括：

根据所述多个终端设备的备案信息，确定所述多个终端设备的功能类型；

根据所述多个终端设备的功能类型，确定所述功能类型并集；

根据所述功能类型的并集，确定与所述功能类型的并集中各个功能类型对应的测试信号向量，其中，所述测试信号向量中的元素表示一个测试信号；

根据与各个功能类型对应的测试信号向量，获得所述统一测试信号矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，根据所述统一测试信号矩阵和所述与各个终端设备对应的功能矩阵，生成与各个终端设备对应的测试信号矩阵，包括：

根据公式

,确定与第i个设备对应的测试信号矩阵G_i，其中，/>为所述统一测试信号矩阵，/>表示第j种功能类型对应的测试信号向量，1≤j≤m，且j和m为正整数，n为测试信号的数量，/>为所述功能矩阵，其中，所述功能矩阵对角线上的任意元素b_j为0或1，在b_j=0的情况下，表示所述终端设备不具备第j种功能类型，在b_j=1的情况下，表示所述终端设备具备第j种功能类型。

4.根据权利要求1所述的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，根据所述各个终端设备的功能矩阵、运行状况以及所处的地理位置信息，生成展示各个终端设备的状态的可视化模型，包括：

根据所述各个终端设备所处的地理位置信息，生成电子地图模型，并确定所述各个终端设备在所述电子地图模型中的所在位置；

在所述电子地图模型中的所在位置处，根据所述功能矩阵，标注所述终端设备的功能信息；

根据所述各个终端设备的运行状况，获得所述各个终端设备的健康状况评分；

按照预设的标注模式，在所述电子地图模型中的所在位置处，标注所述终端设备的健康状况评分，获得所述可视化模型。

5.根据权利要求1所述的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，所述终端设备包括监控摄像头，

所述方法还包括：

在预设的多个位置的终端设备的运行状况均正常的情况下，通过所述预设的多个位置中的第1个位置处的终端设备，获取处于运动状态的目标对象的监控图像的第一特征信息，其中，所述预设的多个位置中包括所述多个目标对象的运动路线，所述目标对象按照所述运动路线依次通过所述多个位置；

通过第k个位置处的终端设备，在多个时刻获取处于运动状态的目标对象的监控图像，并获取与多个时刻分别对应的多个第k特征信息；

对所述多个第k特征信息分别与第一特征信息进行对比，并将记录匹配的第k特征信息对应的目标时刻；

根据与多个位置分别对应的目标时刻，在所述可视化模型中展示多个目标对象的运动时空轨迹。

6.根据权利要求5所述的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，对所述多个第k特征信息分别与第一特征信息进行对比，并将记录匹配的第k特征信息对应的目标时刻，包括：

将第1个位置处的多个时刻的第一特征信息进行聚合，获得第1个位置处的聚合特征向量；

将所述多个第k特征信息进行聚合，获得第k个位置处的聚合特征向量；

根据所述第k个位置处的聚合特征向量，获得使所述聚合特征向量的元素进行移位的移位矩阵；

根据所述移位矩阵、所述第k个位置处的聚合特征向量和所述第1个位置处的聚合特征向量进行对比，获得使得所述第k个位置处的聚合特征向量移位后的向量与所述第1个位置处的聚合特征向量匹配的移位次数；

根据所述移位次数，和所述第k特征信息的维数，确定所述目标时刻。

7.根据权利要求6所述的基于云计算环境的数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，根据所述移位矩阵、所述第k个位置处的聚合特征向量和所述第1个位置处的聚合特征向量进行对比，获得使得所述第k个位置处的聚合特征向量移位后的向量与所述第1个位置处的聚合特征向量匹配的移位次数，包括：

通过公式

，确定第k个位置处的聚合特征向量与第1个位置处的聚合特征向量匹配度I_k，并确定使所述匹配度I_k取得最大值时的移位次数，其中，/>为所述移位矩阵，所述移位矩阵为对角矩阵，t为移位次数，且在x+t＞N的情况下，/>，1≤x≤N，且x，N和t均为正整数，/>为第k个位置处的聚合特征向量，/>为第1个位置处的聚合向量。

8.一种基于云计算环境的数据可视化建模与匹配装置，其特征在于，所述装置设置于云端设备，包括：

功能矩阵模块，用于根据与所述云端设备进行通信连接的多个终端设备的备案信息，确定与各个终端设备对应的功能矩阵，其中，所述功能矩阵为对角矩阵，用于确定所述终端设备是否具有多项功能；

统一测试信号矩阵模块，用于根据所述多个终端设备的备案信息，生成统一测试信号矩阵，其中，所述统一测试信号矩阵包括对所述多个终端设备的多种功能进行测试的测试信号；

测试信号矩阵模块，用于根据所述统一测试信号矩阵和所述与各个终端设备对应的功能矩阵，生成与各个终端设备对应的测试信号矩阵，并发送至各个终端设备；

运行状况确定模块，用于根据各个终端设备对于所述测试信号矩阵的执行结果，确定所述各个终端设备的运行状况；

建模模块，用于根据所述各个终端设备的功能矩阵、运行状况以及所处的地理位置信息，生成展示各个终端设备的状态的可视化模型，并通过与所述云端设备连接的显示设备进行展示。