CN115720148B - 一种工业物联网信息可视化方法、服务器和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据显示技术领域,具体公开了一种工业物联网信息可视化方法、服务器和存储介质,所述方法包括对用户进行身份判定;当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户的操作信息,根据所述操作信息生成用户风险率,根据所述风险率实时调整用户权限;基于预设的信息输入端口接收用户输入的含有索引数组的查询指令,根据所述查询指令在预设的存储数据库中查询目标数据;根据所述用户权限显示所述目标数据。本发明根据用户的操作信息确定动态的用户权限,然后根据用户输入的索引式进行数据查询,最后根据动态的用户权限对查询到的数据进行隐藏,将隐藏后的数据进行可视化显示,实现了因人而异的可视化显示过程,使用体验极佳。
Description
技术领域
本发明涉及数据显示技术领域,具体是一种工业物联网信息可视化方法、服务器和存储介质。
背景技术
工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器,以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节,从而大幅提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上,工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。
当工业物联网系统搭建完成后,会有多方人员接入到这一系统,进行数据操作;不同人员的权限是不同的,他们想要获取的信息也是不同的,如果对人员进行权限识别,更好地显示相应的数据是本发明技术方案想要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种工业物联网信息可视化方法、服务器和存储介质,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种工业物联网信息可视化方法,所述方法包括:
接收用户发送的访问请求,记录访问次数,根据所述访问次数确定验证问题,根据验证问题对用户进行身份判定;
当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户的操作信息,根据所述操作信息生成用户风险率,根据所述风险率实时调整用户权限;
基于预设的信息输入端口接收用户输入的含有索引数组的查询指令,根据所述查询指令在预设的存储数据库中查询目标数据;其中,所述索引数组包括若干个不相关的特征值;所述存储数据库含有索引项,所述索引项包括特征值;
根据所述用户权限显示所述目标数据。
作为本发明进一步的方案:所述接收用户发送的访问请求,记录访问次数,根据所述访问次数确定验证问题,根据验证问题对用户进行身份判定的步骤包括:
接收访问请求,记录访问次数,当所述访问次数大于预设的次数阈值时,停止接收访问请求;
当所述访问次数不超过预设的次数阈值时,根据所述访问次数确定难度级别;其中,所述难度级别是访问次数的减函数;
根据所述难度级别在预设的问题库中提取验证问题;其中,所述验证问题的格式至少包括图片及音频;
根据所述验证问题对用户进行身份判定。
作为本发明进一步的方案:所述当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户的操作信息,根据所述操作信息生成用户风险率,根据所述风险率实时调整用户权限的步骤包括:
当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户在预设时间范围内的操作信息,并生成操作表;所述操作表包括操作项和次数项;
将所述操作信息与操作表中的数据进行比对,根据比对结果更新所述操作表;
统计所有时间范围内的操作表,将所述操作表输入训练好的数值转换模型,得到与所有操作表对应的数值组;
根据所述数值组确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限。
作为本发明进一步的方案:所述根据所述数值组确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限的步骤包括:
读取所述数值组中各数值对应的时间范围,提取时间范围内的标识时间点;
根据数值组及各个标识时间点生成波动曲线;
将所述波动曲线转换为波动图像,对所述波动图像进行特征识别,根据所述特征识别结果确定特征点;
根据所述特征点确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限。
作为本发明进一步的方案:所述将所述波动曲线转换为波动图像,对所述波动图像进行特征识别,根据所述特征识别结果确定特征点的步骤包括:
根据预设的赋值参数对波动曲线进行赋值,将赋值后的波动曲线输入预设的背景图像,得到波动图像;
对所述波动图像进行色值识别,确定曲线轮廓,根据预设的检测方向遍历所述曲线轮廓上的像素点;
以该像素点为中心,预设的长度为半径截取曲线轮廓,计算截取到的曲线轮廓的曲率;
当所述曲率达到预设的曲率阈值时,将该像素点标记为特征点。
作为本发明进一步的方案:所述根据所述特征点确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限的步骤包括:
读取所述特征点对应的曲率,根据特征点的时间顺序对所述曲率进行排序,得到曲率组;
对所述曲率组进行统计学分析,根据统计学分析结果确定用户的风险率;
将所述风险率与预设的风险范围进行比对,根据比对结果调整用户权限;同一风险范围对应的用户权限相同。
作为本发明进一步的方案:所述基于预设的信息输入端口接收用户输入的含有索引数组的查询指令,根据所述查询指令在预设的存储数据库中查询目标数据的步骤包括:
开放信息输入端口,接收用户输入的含有索引数组的查询指令;
依次提取所述索引数组中的值,将该值与所述索引项进行比对,根据比对结果确定预设的存储数据库的查询范围;
在所述查询范围内查询目标数据。
作为本发明进一步的方案:所述根据所述用户权限显示所述目标数据的步骤包括:
将所述目标数据输入训练好的切分模型,得到子数据组;
获取所述子数据组中的各子数据的需求权限,读取用户权限,将所述用户权限与需求权限进行比对;
根据比对结果修正各子数据的显示标签;所述显示标签至少包括显示与不显示两种;
将修正后的子数据输入训练好的可视化显示模型,得到并显示可视化目标数据。
本发明技术方案还提供了一种服务器,所述服务器包括一个或多个处理器和一个或多个存储器,所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码,所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行时,实现所述工业物联网信息可视化方法。
本发明技术方案还提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有至少一条程序代码,所述程序代码由处理器加载并执行时,实现所述工业物联网信息可视化方法。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明根据用户的操作信息确定动态的用户权限,然后根据用户输入的索引式进行数据查询,最后根据动态的用户权限对查询到的数据进行隐藏,将隐藏后的数据进行可视化显示,实现了因人而异的可视化显示过程,使用体验极佳。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有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发明的一些实施例。
图1为工业物联网信息可视化方法的流程框图。
图2为工业物联网信息可视化方法的第一子流程框图。
图3为工业物联网信息可视化方法的第二子流程框图。
图4为工业物联网信息可视化方法的第三子流程框图。
图5为工业物联网信息可视化方法的第四子流程框图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
图1为工业物联网信息可视化方法的流程框图,本发明实施例中,一种工业物联网信息可视化方法、服务器和存储介质,所述方法包括步骤S100至步骤S400:
步骤S100:接收用户发送的访问请求,记录访问次数,根据所述访问次数确定验证问题,根据验证问题对用户进行身份判定;
本发明技术方案从用户发送访问请求开始,用户发送访问请求之后,系统对用户进行身份判定;访问次数这一参数的目的是判断用户是否为人类,在现有的技术背景下,通过计算机对某些系统进行枚举式的暴力破解是很常见的攻击手段;根据访问次数这一参数,可以清晰的判断发送访问请求的主体是否为人类,人类的访问次数一般都是几次或几十次,如果是几千次或是几万次的访问,就足以认定访问请求的发送者是计算机。
步骤S200:当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户的操作信息,根据所述操作信息生成用户风险率,根据所述风险率实时调整用户权限;
当所述访问请求的发送主体为人类时,需要获取用户的账户信息然后进行比对,账户信息的获取比对过程较为简单,因此本发明技术方案不再单独讨论;步骤S200提供了一种特殊的身份验证方法,通过实时获取用户的操作信息,判断用户操作信息的稳定性,如果是稳定的,那么用户的权限就可以保持,如果不够稳定,就可以降低用户权限;操作信息及动态的用户权限是核心思想。
步骤S300:基于预设的信息输入端口接收用户输入的含有索引数组的查询指令,根据所述查询指令在预设的存储数据库中查询目标数据;其中,所述索引数组包括若干个不相关的特征值;所述存储数据库含有索引项,所述索引项包括特征值;
步骤S300是数据查询过程,在对用户进行权限验证之后,紧接着便是获取用户的查询指令,查询指令代表着用户想要获取的数据,在发送查询指令的同时,用户还输入一些检索式,也就是上述索引数组,它代表着用户的意向数据;根据这一索引数组可以在预设的存储数据库查询到用户想要的数据;需要说明的是,所述索引数组中的特征值不唯一,单独的数据编号,用户很难去记忆,几乎相当于没有设置,通过多个不相关的特征值,可以极大地降低用户的查询难度。
步骤S400:根据所述用户权限显示所述目标数据;
步骤S400是数据的显示过程,当系统查询到用户想要获取的目标数据后,将目标数据显示给用户,显示的方式有很多,本发明技术方案的主要显示方式是可视化显示,将目标数据转换为表格或图像数据进行显示。
图2为工业物联网信息可视化方法的第一子流程框图,所述接收用户发送的访问请求,记录访问次数,根据所述访问次数确定验证问题,根据验证问题对用户进行身份判定的步骤包括步骤S101至步骤S104:
步骤S101:接收访问请求,记录访问次数,当所述访问次数大于预设的次数阈值时,停止接收访问请求;
步骤S102:当所述访问次数不超过预设的次数阈值时,根据所述访问次数确定难度级别;其中,所述难度级别是访问次数的减函数;
步骤S103:根据所述难度级别在预设的问题库中提取验证问题;其中,所述验证问题的格式至少包括图片及音频;
步骤S104:根据所述验证问题对用户进行身份判定。
步骤S101至步骤S104对访问次数的运用过程进行了扩充,设置了一种难度可能的验证问题,这与传统技术方案是不同的;举例来说,我们在日常生活中,遇到的验证码输入过程大都是含有干扰项的问题,这些干扰项对于有的人来说,是非常困难的,他们是人类,但是需要不断地重复输入验证码,不断地尝试,直至某一次成功,这是让人很反感的事情;上述内容的原理为:在一定的次数范围内,随着用户输入次数的增多,难度不断下降,尽量的降低用户的输入次数,适用于不同能力水平的用户。
图3为工业物联网信息可视化方法的第二子流程框图,所述当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户的操作信息,根据所述操作信息生成用户风险率,根据所述风险率实时调整用户权限的步骤包括步骤S201至步骤S204:
步骤S201:当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户在预设时间范围内的操作信息,并生成操作表;所述操作表包括操作项和次数项;
步骤S202:将所述操作信息与操作表中的数据进行比对,根据比对结果更新所述操作表;
步骤S203:统计所有时间范围内的操作表,将所述操作表输入训练好的数值转换模型,得到与所有操作表对应的数值组;
步骤S204:根据所述数值组确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限。
步骤S201至步骤S204对用户权限的调整过程进行了具体的描述,首先,获取用户的操作信息,这些操作信息都有着自己的代号,像我们常用的Windows系统中,具有事件查看器,上述操作表可以类比于所述事件查看器;具体的,对于操作表来说,含有操作项和次数项,这就意味着,当用户做出重复的操作时,只需要在对应的次数项上加一即可。
对不同时间段生成的操作表进行比对,可以得到用户的稳定性,所述稳定性与用户的权限挂钩;多张操作表的比对过程比较复杂,因此,借助一个数值转换模型,将操作表转换为一个数值,对这些数值进行分析比较,即可确定稳定性,进而确定用户权限。
作为本发明技术方案的一个优选实施例,所述根据所述数值组确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限的步骤包括:
读取所述数值组中各数值对应的时间范围,提取时间范围内的标识时间点;
根据数值组及各个标识时间点生成波动曲线;
将所述波动曲线转换为波动图像,对所述波动图像进行特征识别,根据所述特征识别结果确定特征点;
根据所述特征点确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限。
上述内容对用户权限的调整过程进行了具体的描述,其原理是,将数值组转换为波动曲线,这个转换过程本质上是列表-描点-拟合的过程,纵坐标可以是数值,横坐标则是时间信息;当波动曲线生成后,转换为波动图像,对所述波动图像进行特征识别,可以确定特征点。
作为本发明技术方案的一个优选实施例,所述将所述波动曲线转换为波动图像,对所述波动图像进行特征识别,根据所述特征识别结果确定特征点的步骤包括:
根据预设的赋值参数对波动曲线进行赋值,将赋值后的波动曲线输入预设的背景图像,得到波动图像;
对所述波动图像进行色值识别,确定曲线轮廓,根据预设的检测方向遍历所述曲线轮廓上的像素点;
以该像素点为中心,预设的长度为半径截取曲线轮廓,计算截取到的曲线轮廓的曲率;
当所述曲率达到预设的曲率阈值时,将该像素点标记为特征点。
上述内容对特征识别过程进行了具体的描述,首先,对波动曲线进行色值赋值,转换为波动图像,然后再对波动图像进行色值识别,确定曲线轮廓;这一过程看似有些赘余,实际上可以对波动曲线进行一个宽度上的拓展。然后,依次遍历曲线轮廓上的像素点,根据像素点计算曲线轮廓的曲率,根据曲率及可确定用户的操作稳定性。
具体的,所述根据所述特征点确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限的步骤包括:
读取所述特征点对应的曲率,根据特征点的时间顺序对所述曲率进行排序,得到曲率组;
对所述曲率组进行统计学分析,根据统计学分析结果确定用户的风险率;
将所述风险率与预设的风险范围进行比对,根据比对结果调整用户权限;同一风险范围对应的用户权限相同。
当曲率较大时,就说明该点是存在波动的,也就是用户的操作出现了波动,对这些曲率进行分析,就是对这些波动进行分析,如果波动的数量较多,或者某些波动过大,就说明稳定性较差,需要下调用户权限。
图4为工业物联网信息可视化方法的第三子流程框图,所述基于预设的信息输入端口接收用户输入的含有索引数组的查询指令,根据所述查询指令在预设的存储数据库中查询目标数据的步骤包括步骤S301至步骤S303:
步骤S301:开放信息输入端口,接收用户输入的含有索引数组的查询指令;
步骤S302:依次提取所述索引数组中的值,将该值与所述索引项进行比对,根据比对结果确定预设的存储数据库的查询范围;
步骤S303:在所述查询范围内查询目标数据。
步骤S301至步骤S303对目标数据的查询过程进行了具体的描述,其核心过程就是将索引数组与索引项进行比对,依次在存储数据库中定位目标数据。这一过程在技术层面上,很容易实现。
图5为工业物联网信息可视化方法的第四子流程框图,所述根据所述用户权限显示所述目标数据的步骤包括步骤S401至步骤S404:
步骤S401:将所述目标数据输入训练好的切分模型,得到子数据组;
步骤S402:获取所述子数据组中的各子数据的需求权限,读取用户权限,将所述用户权限与需求权限进行比对;
步骤S403:根据比对结果修正各子数据的显示标签;所述显示标签至少包括显示与不显示两种;
步骤S404:将修正后的子数据输入训练好的可视化显示模型,得到并显示可视化目标数据。
步骤S401至步骤S404对目标数据的显示过程进行了具体的描述,需要说明的是,上述内容中,增设了显示标签这一概念,它的目的是对目标数据进行隐藏,隐藏的条件为需求权限,当用户权限无法满足需求权限时,相应的子数据就是隐藏的。
所述工业物联网信息可视化方法所能实现的功能均由计算机设备完成,所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器,所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码,所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述工业物联网信息可视化方法。
处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令,然后根据指令要求完成相应操作,产生一系列控制命令,使计算机各部分自动、连续并协调动作,成为一个有机的整体,实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果,这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成;所述存储器包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM),所述只读存储器用于存储计算机程序,所述存储器外部设有保护装置。
示例性的,计算机程序可以被分割成一个或多个模块,一个或者多个模块被存储在存储器中,并由处理器执行,以完成本发明。一个或多个模块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在终端设备中的执行过程。
本领域技术人员可以理解,上述服务设备的描述仅仅是示例,并不构成对终端设备的限定,可以包括比上述描述更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器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)、现成可编程门阵列(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,上述处理器是上述终端设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。
上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块,上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等)等;存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据(比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、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(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
终端设备集成的模块/单元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介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,上述的计算机程序可存储于计算机可读介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个系统实施例的功能。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,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种工业物联网信息可视化方法,其特征在于,所述方法包括:
接收用户发送的访问请求,记录访问次数,根据所述访问次数确定验证问题,根据验证问题对用户进行身份判定;
当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户的操作信息,根据所述操作信息生成用户风险率,根据所述风险率实时调整用户权限;
基于预设的信息输入端口接收用户输入的含有索引数组的查询指令,根据所述查询指令在预设的存储数据库中查询目标数据;其中,所述索引数组包括若干个不相关的特征值;所述存储数据库含有索引项,所述索引项包括特征值;
根据所述用户权限显示所述目标数据;
所述当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户的操作信息,根据所述操作信息生成用户风险率,根据所述风险率实时调整用户权限的步骤包括:
当所述访问请求的发送主体为人类时,实时记录用户在预设时间范围内的操作信息,并生成操作表;所述操作表包括操作项和次数项;
将所述操作信息与操作表中的数据进行比对,根据比对结果更新所述操作表;
统计所有时间范围内的操作表,将所述操作表输入训练好的数值转换模型,得到与所有操作表对应的数值组;
根据所述数值组确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限;
所述根据所述数值组确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限的步骤包括:
读取所述数值组中各数值对应的时间范围,提取时间范围内的标识时间点;
根据数值组及各个标识时间点生成波动曲线;
将所述波动曲线转换为波动图像,对所述波动图像进行特征识别,根据所述特征识别结果确定特征点;
根据所述特征点确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限。
2.根据权利要求1所述的工业物联网信息可视化方法,其特征在于,所述接收用户发送的访问请求,记录访问次数,根据所述访问次数确定验证问题,根据验证问题对用户进行身份判定的步骤包括:
接收访问请求,记录访问次数,当所述访问次数大于预设的次数阈值时,停止接收访问请求;
当所述访问次数不超过预设的次数阈值时,根据所述访问次数确定难度级别;其中,所述难度级别是访问次数的减函数;
根据所述难度级别在预设的问题库中提取验证问题;其中,所述验证问题的格式至少包括图片及音频;
根据所述验证问题对用户进行身份判定。
3.根据权利要求1所述的工业物联网信息可视化方法,其特征在于,所述将所述波动曲线转换为波动图像,对所述波动图像进行特征识别,根据所述特征识别结果确定特征点的步骤包括:
根据预设的赋值参数对波动曲线进行赋值,将赋值后的波动曲线输入预设的背景图像,得到波动图像;
对所述波动图像进行色值识别,确定曲线轮廓,根据预设的检测方向遍历所述曲线轮廓上的像素点;
以该像素点为中心,预设的长度为半径截取曲线轮廓,计算截取到的曲线轮廓的曲率;
当所述曲率达到预设的曲率阈值时,将该像素点标记为特征点。
4.根据权利要求3所述的工业物联网信息可视化方法,其特征在于,所述根据所述特征点确定用户的风险率,根据所述风险率实时调整用户权限的步骤包括:
读取所述特征点对应的曲率,根据特征点的时间顺序对所述曲率进行排序,得到曲率组;
对所述曲率组进行统计学分析,根据统计学分析结果确定用户的风险率;
将所述风险率与预设的风险范围进行比对,根据比对结果调整用户权限;同一风险范围对应的用户权限相同。
5.根据权利要求1所述的工业物联网信息可视化方法,其特征在于,所述基于预设的信息输入端口接收用户输入的含有索引数组的查询指令,根据所述查询指令在预设的存储数据库中查询目标数据的步骤包括:
开放信息输入端口,接收用户输入的含有索引数组的查询指令;
依次提取所述索引数组中的值,将该值与所述索引项进行比对,根据比对结果确定预设的存储数据库的查询范围;
在所述查询范围内查询目标数据。
6.根据权利要求1所述的工业物联网信息可视化方法,其特征在于,所述根据所述用户权限显示所述目标数据的步骤包括:
将所述目标数据输入训练好的切分模型,得到子数据组;
获取所述子数据组中的各子数据的需求权限,读取用户权限,将所述用户权限与需求权限进行比对;
根据比对结果修正各子数据的显示标签;所述显示标签至少包括显示与不显示两种;
将修正后的子数据输入训练好的可视化显示模型,得到并显示可视化目标数据。
7.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括一个或多个处理器和一个或多个存储器,所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码,所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行时,实现如权利要求1至权利要求6任一项所述的工业物联网信息可视化方法。
8.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一条程序代码,所述程序代码由处理器加载并执行时,实现如权利要求1至权利要求6任一项所述的工业物联网信息可视化方法。
Priority Applications (1)
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