CN116956070A - 物联网感知数据与空间模型匹配度的确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物联网感知数据与空间模型匹配度的确定方法及装置。其中，所述方法包括：确定物联网感知数据的第一位置描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息；根据第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；基于相似度确定模型，以及，根据各第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定物联网感知数据与空间模型的匹配度；相似度确定模型基于同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练得到。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，解决了相关技术匹配度计算可靠性低、不清晰的问题。

Description

物联网感知数据与空间模型匹配度的确定方法及装置

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的确定方法及装置。

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匹配度的确定方案，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的确定方式，人工操作匹配效率低。通过位置描述信息直接计算相似度关系实现的匹配度确定方式，由于文本语义信息的无歧义、可靠性提取及语义信息一致性计算的可靠性较低，因而匹配关系不准确，相应的匹配度计算不清晰。

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的确定方法及装置，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的确定方法，该方法包括：

确定物联网感知数据的第一位置描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息；

根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；

基于相似度确定模型，以及，根据各所述第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度；所述相似度确定模型基于同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练得到；所述层级的数量为至少两个。

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的确定装置，该装置包括：

位置描述信息确定模块，用于确定物联网感知数据的第一位置描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息；

地理要素信息确定模块，用于根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；

匹配度确定模块，用于基于相似度确定模型，以及，根据各所述第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度；所述相似度确定模型基于同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练得到；所述层级的数量为至少两个。

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的确定方法。

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的确定方法。

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描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息；根据第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；基于相似度确定模型，以及，根据各第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定物联网感知数据与空间模型的匹配度；相似度确定模型基于同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练得到；层级的数量为至少两个。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的确定方法的流程图；

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的确定方法的流程图；

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的确定装置的结构示意图；

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的确定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的确定方法的流程图，本实施例可适用于确定物联网感知数据与空间模型匹配度的情况，该方法可以由物联网感知数据与空间模型匹配度的确定装置来执行，该物联网感知数据与空间模型匹配度的确定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的确定装置可配置于用于物联网感知数据与空间模型匹配度的确定的电子设备中。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描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息。

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，提取位置描述信息、物联感知数据来源和名称等，进行数据唯一标识等操作，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描述信息。

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，提取位置描述信息、空间模型数据来源和名称等，进行数据唯一标识等操作，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描述信息。

第一位置描述信息可以是采用文本对物联网感知数据的空间位置进行表示的信息，第二位置描述信息可以是采用文本对空间模型的空间位置进行表示的信息。

S120:根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息。

具体的，第一位置描述信息、第二位置描述信息由多个独立语义的地理要素信息表达，本方案可以根据第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息。例如，假设第一位置描述信息为某市某区某街道10号院东区某大厦3楼307房间1号门北侧第2号柱子东南1米处，本方案可以根据该第一位置描述信息确定某市某区某街道、10号院东区、某大厦、3楼307房间、1号门北侧第2号柱子、东南1米处六个层级的地理要素信息，即第一地理要素信息。

S130:基于相似度确定模型，以及，根据各所述第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。

其中，所述相似度确定模型基于同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练得到；所述层级的数量为至少两个。

示例性的，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。相似度确定算法可以是神经网络模型，可以根据实际需要选择使用。本方案可以预先采用同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练，得到相似度确定模型。然后根据相似度确定模型对前述步骤中确定的第一地理要素信息和第二地理要素信息进行处理，最终得到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描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息；根据第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；基于相似度确定模型，以及，根据各第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定物联网感知数据与空间模型的匹配度；相似度确定模型基于同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练得到；层级的数量为至少两个。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的确定方法的流程图，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的确定方法可以包括：

S210:确定物联网感知数据的第一位置描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息。

其中，本步骤的介绍详见上述实施例。

S220:根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息。

其中，本步骤的介绍详见上述实施例。

S230:对于任一层级，基于相似度确定模型对所述层级的第一地理要素信息与第二地理要素信息进行处理，得到所述层级地理要素信息的子相似度。

其中，本方案可以对位于同一层级的第一地理要素信息与第二地理要素信息进行处理，确定该层级的第一地理要素信息与第二地理要素信息之间的子相似度。

S240:根据各所述子相似度确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。

其中，本方案可以对各个层级的子相似度进行综合处理得到物联网感知数据与空间模型的匹配度。

在本实施例中，可选的，根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息，包括：基于地址要素解析模型根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并基于所述地址要素解析模型根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；所述地址要素解析模型基于位置描述元素、地理要素信息对地址要素解析算法训练得到；所述位置描述元素与层级关联。

其中，地址要素解析算法可以根据实际需要进行选择使用，例如可以是神经网络模型。地址要素解析模型基于地理大数据训练，是采用自然语言处理领域的实体抽取技术，使用经过标注的地理数据训练构建的模型。采用该模型，可以将位置描述信息解析为独立语义的地理要素信息。经过标注的地理数据包括由位置描述元素和地理要素信息组成的样本对，位置描述元素与层级对应。

其中，位置描述信息根据细致程度由粗到细分为6个层级，相应层级的位置描述元素、地理要素参照物示例如表1所示：

表1

其中，位置描述元素由多个独立语义的地理要素信息表达，第4级、第5级地理要素参照物存在多个相同或相似功能名、构件名时，宜采用方位或序号等词语进行标识，避免指代歧义。第6级相对位置关系以高等级的位置描述元素作为基本参照，宜符合下列规定：相对位置关系由方位和距离的组合来描述，描述时符合约定俗成的语言习惯；方位描述包括东、南、西、北、东南、东北、西南、西北、上、下、前、后、左、右、里、外、中、内、旁、高、低等；距离由距离值和长度计量单位组成。

本方案可以采用地址要素解析模型将第一位置描述信息解析为至少一个层级的独立语义的第一地理要素信息，并采用地址要素解析模型将第二位置描述信息解析为至少一个层级的独立语义的第二地理要素信息。即按照表1的规定将地理要素信息归属为6个描述层级的位置描述元素。可以为后续匹配度的确定提供可靠的数据基础。

在本实施例中，可选的，相似度确定模型的确定过程，包括：对于任一层级，将所述层级的第三地理要素信息、第四地理要素信息以及相似度标签作为样本输入至相似度确定算法中进行训练，得到所述相似度确定模型。

其中，本方案可以将同一层级的两个地理要素信息以及相似度标签作为样本输入至相似度确定算法中进行训练，得到相似度确定模型。例如，假设一个位置描述信息为A市B区C街道10号院东区某大厦3楼307房间1号门北侧第2号柱子东南1米处，另一位置描述信息为A市B区C街道10号院东区某大厦2楼307房间2号门北侧第2号柱子，本方案可以将(A市B区C街道，A市B区C街道，1)，(10号院东区，10号院东区，1)，(某大厦，某大厦，1)，(3楼307房间，2楼307房间，-1)，(1号门北侧第2号柱子，2号门北侧第2号柱子，-1)，(东南1米处，null，0)作为部分训练样本输入至相似度确定算法中进行训练，根据损失函数的损失值或者迭代次数作为结束条件终止训练，得到相似度确定模型。可以为后续匹配度的确定提供可靠的数据基础。

在本实施例中，可选的，所述子相似度的取值为1、0或-1；根据各所述子相似度确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度，包括：若确定各所述子相似度的取值均不为-1，则确定子相似度为1关联的总层级数；根据所述总层级数与最大层级的比值确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。

其中，采用相似度确定模型，以独立语义地理要素作为相似性判断的最小单元，计算相同层级的地理要素信息的子相似度，子相似度赋值说明如下：某层级的地理要素信息相似度判断结果为相似时，该层级子相似度赋值为1；某层级地理要素信息内容为空时，应跳过该层级相似度判断，并进行下层级子相似度判断，该层级子相似度赋值为0；某层级地理要素信息相似度判断结果为不相似时，应停止判断，该层级子相似度赋值为-1。

示例性的，假设最大层级为6，从第一层级到第六层级的第一地理要素信息与第二地理要素信息之间的子相似度分别为1,1,1,0,1,0，那么子相似度为1的数量为4，物联网感知数据与所述空间模型的匹配度为4/6×100％。可以实现准确地确定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，最大层级的确定过程包括：将所述第一地理要素信息的层级总数与所述第二地理要素信息的层级总数中较大的作为最大层级。

其中，本方案可以在确定完成第一地理要素信息的层级总数以及第二地理要素信息的层级总数之后，可以将层级总数最大的作为最大层级。例如第一位置描述信息中包括的第一地理要素信息的层级总数为6，第二位置描述信息中包括的第二地理要素信息的层级总数为5，那么最大层级为6，即子相似度的数量为6。可以为后续匹配度的准确的确定提供可靠的数据基础。

在一个可行的实施方式中，可选的，根据各所述子相似度确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度，包括：若存在子相似度的取值为-1，则所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度为零。

示例性的，假设最大层级为5，从第一层级到第5层级的第一地理要素信息与第二地理要素信息之间的子相似度分别为1,1,1,1,-1，那么存在子相似度取值为-1，物联网感知数据与所述空间模型的匹配度为0。可以实现准确地确定物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。

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描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息；根据第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；对于任一层级，基于相似度确定模型对层级的第一地理要素信息与第二地理要素信息进行处理，得到层级地理要素信息的子相似度；根据各子相似度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的确定装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：

位置描述信息确定模块310，用于确定物联网感知数据的第一位置描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息；

地理要素信息确定模块320，用于根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；

匹配度确定模块330，用于基于相似度确定模型，以及，根据各所述第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度；所述相似度确定模型基于同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练得到；所述层级的数量为至少两个。

可选的，地理要素信息确定模块320，具体用于基于地址要素解析模型根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并基于所述地址要素解析模型根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；所述地址要素解析模型基于位置描述元素、地理要素信息对地址要素解析算法训练得到；所述位置描述元素与层级关联。

可选的，匹配度确定模块330，包括子相似度确定单元，用于对于任一层级，基于相似度确定模型对所述层级的第一地理要素信息与第二地理要素信息进行处理，得到所述层级地理要素信息的子相似度；匹配度确定单元，用于根据各所述子相似度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，子相似度确定单元，具体用于对于任一层级，将所述层级的第三地理要素信息、第四地理要素信息以及相似度标签作为样本输入至相似度确定算法中进行训练，得到所述相似度确定模型。

可选的，所述子相似度的取值为1、0或-1；匹配度确定单元，具体用于若确定各所述子相似度的取值均不为-1，则确定子相似度为1关联的总层级数；根据所述总层级数与最大层级的比值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，匹配度确定单元，具体用于将所述第一地理要素信息的层级总数与所述第二地理要素信息的层级总数中较大的作为最大层级。

可选的，匹配度确定单元，具体用于若存在子相似度的取值为-1，则所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度为零。

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的确定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的确定方法，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的确定方法。

在一些实施例中，物联网感知数据与空间模型匹配度的确定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的确定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的确定方法。

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的确定方法，其特征在于，包括：

确定物联网感知数据的第一位置描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息；

根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；

基于相似度确定模型，以及，根据各所述第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度；所述相似度确定模型基于同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练得到；所述层级的数量为至少两个。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息，包括：

基于地址要素解析模型根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并基于所述地址要素解析模型根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；所述地址要素解析模型基于位置描述元素、地理要素信息对地址要素解析算法训练得到；所述位置描述元素与层级关联。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于相似度确定模型，以及，根据各所述第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度，包括：

对于任一层级，基于相似度确定模型对所述层级的第一地理要素信息与第二地理要素信息进行处理，得到所述层级地理要素信息的子相似度；

根据各所述子相似度确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，相似度确定模型的确定过程，包括：

对于任一层级，将所述层级的第三地理要素信息、第四地理要素信息以及相似度标签作为样本输入至相似度确定算法中进行训练，得到所述相似度确定模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述子相似度的取值为1、0或-1；

根据各所述子相似度确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度，包括：

若确定各所述子相似度的取值均不为-1，则确定子相似度为1关联的总层级数；

根据所述总层级数与最大层级的比值确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，最大层级的确定过程包括：

将所述第一地理要素信息的层级总数与所述第二地理要素信息的层级总数中较大的作为最大层级。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据各所述子相似度确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度，包括：

若存在子相似度的取值为-1，则所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度为零。

8.一种物联网感知数据与空间模型匹配度的确定装置，其特征在于，包括：

位置描述信息确定模块，用于确定物联网感知数据的第一位置描述信息，并确定空间模型的第二位置描述信息；

地理要素信息确定模块，用于根据所述第一位置描述信息确定至少一个层级的第一地理要素信息，并根据所述第二位置描述信息确定至少一个层级的第二地理要素信息；

匹配度确定模块，用于基于相似度确定模型，以及，根据各所述第一地理要素信息、第二地理要素信息，确定所述物联网感知数据与所述空间模型的匹配度；所述相似度确定模型基于同一层级的地理要素信息对相似度确定算法进行训练得到；所述层级的数量为至少两个。

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的确定方法。

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的确定方法。