CN116881583A - 一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法及装置。其中，所述方法包括：确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定空间模型的第二位置信息；第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内；根据第一位置信息与第二位置信息确定物联网感知数据关联的目标球体位置信息；确定目标球体位置信息与空间模型的空间拓扑关系；空间拓扑关系包括相离或不相离；基于空间拓扑关系确定物联网感知数据与空间模型的匹配度。通过执行本方案，可以实现确定更加准确的匹配度，有利于确定更加可靠的匹配关系，解决了相关技术中匹配度计算可靠性低、不清晰的问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法及装置。
背景技术
数字孪生城市、数字孪生工厂的运转，产生了海量物联数据。将物联感知数据同城市、工厂等组件级、系统级、体系级的空间模型进行数据关联，实时同步，能够实现海量数据全面融合，挖掘数据真正潜在价值，构建数字孪生城市、数字孪生工厂管理新模式。
相关技术中针对物联感知数据和空间模型的匹配度的计算方案，通过技术人员根据物联感知设备类型、名称与空间模型名称信息实现匹配度计算的方式，人工操作匹配效率低。通过位置坐标信息直接计算最小距离关系，实现物联感知数据与空间模型的快速匹配计算匹配度的方式，当存在物联感知数据点在空间模型体边界或内部等情况时，采用最小距离关系的计算无实际意义，导致匹配结果偏差，得到的匹配度可靠性低。
发明内容
本发明提供了一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法及装置，可以实现确定更加准确的匹配度，有利于确定更加可靠的匹配关系，解决了相关技术中匹配度计算可靠性低、不清晰的问题。
根据本发明的一方面，提供了一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法，该方法包括：
确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定所述空间模型的第二位置信息；第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内；
根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标球体位置信息；
确定所述目标球体位置信息与所述空间模型的空间拓扑关系；所述空间拓扑关系包括相离或不相离；
基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
根据本发明的另一方面，提供了一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算装置，该装置包括：
位置信息确定模块，用于确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定所述空间模型的第二位置信息；第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内；
球体位置信息确定模块，用于根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标球体位置信息；
空间拓扑关系确定模块，用于确定所述目标球体位置信息与所述空间模型的空间拓扑关系；所述空间拓扑关系包括相离或不相离；
匹配度确定模块，用于基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法。
本发明实施例的技术方案，确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定空间模型的第二位置信息；第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内；根据第一位置信息与第二位置信息确定物联网感知数据关联的目标球体位置信息；确定目标球体位置信息与空间模型的空间拓扑关系；空间拓扑关系包括相离或不相离；基于空间拓扑关系确定物联网感知数据与空间模型的匹配度。通过执行本发明实施例提供的技术方案，可以实现确定更加准确的匹配度，有利于确定更加可靠的匹配关系，解决了相关技术中匹配度计算可靠性低、不清晰的问题。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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是本发明实施例提供的一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的另一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算装置的结构示意图；
图4是实现本发明实施例的物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，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”等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。此外，术语“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。
可以理解的是，在使用本发明各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本发明所涉及个人信息的类型、适用范围以及使用场景等告知用户并获得用户的授权。
例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本发明技术方案的操作的电子设备、应用程序、服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息。
作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件。
可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本发明的实现方式构成限定，其它满足相关法律法规的方式也可应用于本发明的实现方式中。
可以理解的是，本技术方案所涉及的数据(包括但不限于数据本身、数据的获取或使用)应当遵循相应法律法规及相关规定的要求。
本方案的一个应用场景是，物联网感知数据的数量有多个，空间模型的数量也有多个，进行任一物联网感知数据与任一空间模型之间的匹配度计算，以确定物联网感知数据与空间模型的匹配关系。
图1是本发明实施例提供的物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法的流程图，本实施例可适用于物联网感知数据与空间模型匹配度计算的情况，该方法可以由物联网感知数据与空间模型匹配度计算装置来执行，该物联网感知数据与空间模型匹配度计算装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该物联网感知数据与空间模型匹配度计算装置可配置于用于物联网感知数据与空间模型匹配度计算的电子设备中。如图1所示，该方法包括：
S110:确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定空间模型的第二位置信息。
其中，第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内。
具体的，其中，物联网感知数据可以是通过物联网和传感器或感知终端采集，具有时间标识和反映感知对象状态的记录。物联网感知数据类型包括但不限于周边环境类、运行状态类以及结构形变类。其中，周边环境类数据可以是感知对象所在的自然环境以及安全环境等监测数据，如风力风向、温湿度、可燃气体以及污染物浓度等。运行状态类数据可以是感知对象运行过程中呈现的通行、容纳、可用以及可控能力等状态数据，如压力以及能耗等。结构形变类数据可以是感知对象运行过程中呈现的形变、移动以及速度等变化数据，如倾斜、沉降、振动以及应力等。本方案可以通过基于物联感知数据相关的监测信息台账、采集设备台账等源数据，提取物联感知数据点位坐标信息、精度、物联感知数据来源和名称等，进行数据唯一标识、时空基准转换到2000国家大地坐标系等操作，实现数据的结构化处理和属性映射，输出物联感知数据表来确定物联网感知数据的第一位置信息。第一位置信息为空间位置坐标信息。
空间模型数据可以是物理空间对象的数字化表达，反映对象空间位置、几何形态、纹理及属性等信息。空间模型数据类型包括但不限于几何形态类型以及描述对象类型等。其中，几何形态类型包括但不限于点状、线状、面状以及体状。描述对象类型包括但不限于设备模型、产线模型、车间模型、工厂模型、建筑模型、交通设施模型、水系模型、植被模型以及场地模型等。本方案可以通过基于空间模型数据相关的CIM、BIM、建模技术文档等源数据，提取空间模型数据来源和名称、精度、空间模型几何类型和对象类型等，进行数据唯一标识、时空基准转换到2000国家大地坐标系、空间模型单体化等操作，输出空间模型数据表，并与空间模型实现关联来确定空间模型的第二位置信息。第二位置信息为空间位置坐标信息。
S120:根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标球体位置信息。
其中，本方案可以根据第一位置信息与第二位置信息确定以物联网感知数据的第一位置信息为球心，以根据特定规则确定的长度为半径的球体的位置信息，即物联网感知数据关联的目标球体位置信息。
S130:确定所述目标球体位置信息与所述空间模型的空间拓扑关系。
其中，所述空间拓扑关系包括相离或不相离。
具体的，空间拓扑关系是指拓扑变换下的拓扑不变量，用来描述空间实体之间的空间拓扑关系，包括包含/包含于、相交、相接、重叠、覆盖、相离等。除去相离关系外，其他关系可理解为不相离。
S140:基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
其中，匹配度是指通过构建匹配规则进行物联感知数据与空间模型的匹配，所获得的匹配结果的符合性量度。匹配度数值越大，匹配关系越可靠。本方案可以根据目标球体位置信息与空间模型的空间拓扑关系为相离还是不相离确定物联网感知数据与空间模型的匹配度。
本发明实施例的技术方案，确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定空间模型的第二位置信息；第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内；根据第一位置信息与第二位置信息确定物联网感知数据关联的目标球体位置信息；确定目标球体位置信息与空间模型的空间拓扑关系；空间拓扑关系包括相离或不相离；基于空间拓扑关系确定物联网感知数据与空间模型的匹配度。通过执行本发明实施例提供的技术方案，可以实现确定更加准确的匹配度，有利于确定更加可靠的匹配关系，解决了相关技术中匹配度计算可靠性低、不清晰的问题。
图2是本发明实施例提供的物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行优化。如图2所示，本发明实施例中物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法可以包括：
S210:确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定空间模型的第二位置信息。
S220:根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标半径。
其中，本方案可以根据第一位置信息与第二位置信息确定以物联网感知数据的第一位置信息为球心，与物联网感知数据关联的球半径，即目标半径。
S230:根据所述第一位置信息与所述目标半径确定目标球体位置信息。
其中，本方案可以确定将第一位置信息作为球心，将目标半径作为球半径的目标球体位置信息。
S240:确定所述目标球体位置信息与所述空间模型的空间拓扑关系。
S250:基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
在本实施例中，可选的，根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标半径，包括：根据所述第一位置信息确定第一精度信息；根据所述第二位置信息确定第二精度信息；根据所述第一精度信息与所述第二精度信息之和确定所述物联网感知数据关联的目标半径。
其中，本方案可以根据第一位置信息确定物联感知数据点位位置精度，即第一精度信息，以及根据第二位置信息确定空间模型位置精度，即第二精度信息。将第一精度信息与第二精度信息之和作为目标半径。可以实现减弱精度导致的匹配误差影响。
示例性的，以第一精度信息、第二精度信息对应坐标信息几何精度等级表(如表1所示)中的第4级精度等级为例，第一精度信息为0.2m～0.5m，CIM4级功能模型为1:200～1:500或LOD1.0，即0.2m～0.5m内，则目标半径＝0.5+0.5＝1m。
表1
在本实施例中，可选的，确定所述目标球体位置信息与所述空间模型的空间拓扑关系，包括：基于九交模型对所述目标球体位置信息以及所述第二位置信息进行处理得到所述目标球体位置信息与空间模型的空间拓扑关系。
其中，本方案可以采用计算几何算法等图形学算法，基于九交模型描述目标球体位置信息与空间模型的空间拓扑关系。
在本实施例中，可选的，基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度，包括：若所述空间拓扑关系为不相离，则所述物联网感知数据与空间模型的匹配度为100％。
其中，如果以物联感知数据为球心的目标球体位置信息与空间模型的空间拓扑关系为不相离，例如为包含/包含于、相交、相接、重叠、覆盖等，表示物联感知数据与空间模型具有可靠的匹配关系，匹配度为100％。可以实现确定准确的匹配度以及可靠的匹配关系，能够为物联感知数据与空间模型的自动匹配提供支撑。
在一个可行的实施方式中，可选的，基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度，还包括：若所述空间拓扑关系为相离，则确定所述物联网感知数据与所述空间模型的空间距离；基于所述空间距离与所述目标半径确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
其中，本方案如果确定空间拓扑关系为相离，则表示目标球体与空间模型不相接，需要确定物联网感知数据与空间模型的空间距离，然后根据目标半径与该空间距离的比值确定物联网感知数据与空间模型的匹配度。空间距离值越大，则目标球体与空间模型匹配的可能性越低。可以实现确定准确的匹配度以及可靠的匹配关系，能够为物联感知数据与空间模型的自动匹配提供支撑。
在另一个可行的实施方式中，可选的，确定所述物联网感知数据与所述空间模型的空间距离，包括：将所述第一位置信息与所述第二位置信息之间的最小欧氏距离作为所述物联网感知数据与所述空间模型的空间距离。
其中，最小欧氏距离的确定过程可以参考相关技术。
本发明实施例的技术方案，确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定空间模型的第二位置信息；第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内；根据第一位置信息与第二位置信息确定物联网感知数据关联的目标半径；根据第一位置信息与目标半径确定目标球体位置信息；确定目标球体位置信息与空间模型的空间拓扑关系；空间拓扑关系包括相离或不相离；基于空间拓扑关系确定物联网感知数据与空间模型的匹配度。通过执行本发明实施例提供的技术方案，可以实现确定更加准确的匹配度，有利于确定更加可靠的匹配关系，解决了相关技术中匹配度计算可靠性低、不清晰的问题。
图3是本发明实施例提供的物联网感知数据与空间模型匹配度计算装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
位置信息确定模块310，用于确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定空间模型的第二位置信息；第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内；
球体位置信息确定模块320，用于根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标球体位置信息；
空间拓扑关系确定模块330，用于确定所述目标球体位置信息与所述空间模型的空间拓扑关系；所述空间拓扑关系包括相离或不相离；
匹配度确定模块340，用于基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
可选的，球体位置信息确定模块320，包括目标半径确定单元，用于根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标半径；球体位置信息确定单元，用于根据所述第一位置信息与所述目标半径确定所述目标球体位置信息。
可选的，目标半径确定单元，具体用于根据所述第一位置信息确定第一精度信息；根据所述第二位置信息确定第二精度信息；根据所述第一精度信息与所述第二精度信息之和确定所述物联网感知数据关联的目标半径。
可选的，匹配度确定模块340，具体用于若所述空间拓扑关系为不相离，则所述物联网感知数据与空间模型的匹配度为100％。
可选的，匹配度确定模块340，具体用于若所述空间拓扑关系为相离，则确定所述物联网感知数据与所述空间模型的空间距离；基于所述空间距离与所述目标半径确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
可选的，匹配度确定模块340，具体用于将所述第一位置信息与所述第二位置信息之间的最小欧氏距离作为所述物联网感知数据与所述空间模型的空间距离。
可选的，目标半径确定模块，具体用于根据所述第一位置信息确定所述第一位置信息的第一精度信息；根据所述第二位置信息确定所述第二位置信息的第二精度信息；根据所述第一精度信息与所述第二精度信息之和确定所述物联网感知数据的目标半径。
可选的，空间距离确定单元，具体用于将所述第一位置信息与所述第二位置信息之间的最小欧氏距离作为所述物联网感知数据与所述空间模型的空间距离。
本发明实施例所提供的物联网感知数据与空间模型匹配度计算装置可执行本发明任意实施例所提供的物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)42、随机访问存储器(RAM)43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器(ROM)42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器(RAM)43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、ROM 42以及RAM 43通过总线44彼此相连。输入/输出(I/O)接口45也连接至总线44。
电子设备40中的多个部件连接至I/O接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法。
在一些实施例中，物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到RAM 43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序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器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法，其特征在于，包括：
确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定空间模型的第二位置信息；第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内；
根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标球体位置信息；
确定所述目标球体位置信息与所述空间模型的空间拓扑关系；所述空间拓扑关系包括相离或不相离；
基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标球体位置信息，包括：
根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标半径；
根据所述第一位置信息与所述目标半径确定所述目标球体位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标半径，包括：
根据所述第一位置信息确定第一精度信息；
根据所述第二位置信息确定第二精度信息；
根据所述第一精度信息与所述第二精度信息之和确定所述物联网感知数据关联的目标半径。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述目标球体位置信息与所述空间模型的空间拓扑关系，包括：
基于九交模型对所述目标球体位置信息以及所述第二位置信息进行处理得到所述目标球体位置信息与空间模型的空间拓扑关系。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度，包括：
若所述空间拓扑关系为不相离，则所述物联网感知数据与空间模型的匹配度为100％。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度，还包括：
若所述空间拓扑关系为相离，则确定所述物联网感知数据与所述空间模型的空间距离；
基于所述空间距离与所述目标半径确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
7.根据权利要求6所述的方法，确定所述物联网感知数据与所述空间模型的空间距离，包括：
将所述第一位置信息与所述第二位置信息之间的最小欧氏距离作为所述物联网感知数据与所述空间模型的空间距离。
8.一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算装置，其特征在于，包括：
位置信息确定模块，用于确定物联网感知数据的第一位置信息，并确定所述空间模型的第二位置信息；第一位置信息、第二位置信息位于同一坐标系内；
球体位置信息确定模块，用于根据所述第一位置信息与所述第二位置信息确定所述物联网感知数据关联的目标球体位置信息；
空间拓扑关系确定模块，用于确定所述目标球体位置信息与所述空间模型的空间拓扑关系；所述空间拓扑关系包括相离或不相离；
匹配度确定模块，用于基于所述空间拓扑关系确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310927257.0A CN116881583A (zh) | 2023-07-26 | 2023-07-26 | 一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法及装置 |
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| CN202310927257.0A CN116881583A (zh) | 2023-07-26 | 2023-07-26 | 一种物联网感知数据与空间模型匹配度计算方法及装置 |
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| CN116881583A true CN116881583A (zh) | 2023-10-13 |
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|---|---|
| CN (1) | CN116881583A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117047556A (zh) * | 2023-10-13 | 2023-11-14 | 南通百盛精密机械有限责任公司 | 一种数控机床的优化加工控制方法及系统 |
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2023
- 2023-07-26 CN CN202310927257.0A patent/CN116881583A/zh active Pending
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