[发明专利]场景可视化监控方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种场景可视化监控方法，其特征在于，包括：

确定待监控场景下各场景划分区域内的至少一个同类传感器组；所述同类传感器组中包括至少一个功能类别相同的功能传感器；

确定在相同时间段下，各所述同类传感器组中的各功能传感器的目标传感器数据；

获取相同场景划分区域的各所述同类传感器组分别对应的正常分布区间和异常分布区间；

确定各所述同类传感器组的目标传感器数据中，位于正常分布区间的正常传感器数据和位于异常分布区间的异常传感器数据；

根据各所述同类传感器组的正常传感器数据的正常数据数量，以及异常传感器数据的异常数据数量，确定相应同类传感器组的正常数据占比和异常数据占比；

根据各所述同类传感器组分别对应的正常数据占比和异常数据占比，确定在相同时间段下相应场景划分区域的场景融合结果；

根据所述场景融合结果，对相应场景划分区域进行场景渲染，以根据场景渲染的渲染结果对所述待监控场景进行可视化监控。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定各所述同类传感器组的目标传感器数据中，位于正常分布区间的正常传感器数据和位于异常分布区间的异常传感器数据之后，还包括：

确定各所述同类传感器组分别对应的模糊分布区间；

确定各所述同类传感器组的目标传感器数据中，位于所述模糊分布区间的模糊传感器数据；

根据各所述同类传感器组分别对应的历史传感器数据，确定相应同类传感器组的模糊传感器数据中，属于正常分布区间的第一数据数量和属于异常分布区间的第二数据数量；

采用所述第一数据数量更新相应同类传感器组的正常数据数量；以及，

采用所述第二数据数量更新相应同类传感器组的异常数据数量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模糊传感器数据中包括至少一个模糊传感器数值；

相应的，所述根据各所述同类传感器组分别对应的历史传感器数据，确定相应同类传感器组的模糊传感器数据中，属于正常分布区间的第一数据数量和属于异常分布区间的第二数据数量，包括：

根据各所述同类传感器组分别对应的历史传感器数据，确定与相应同类传感器组的各模糊传感器数值分别对应的历史模糊传感器数值；

根据各历史模糊传感器数值在历史周期下位于正常分布区间或异常分布区间的次数，确定相应模糊传感器数值的目标分布区间；所述目标分布区间为正常分布区间或异常分布区间；

根据各所述模糊传感器数值的目标分布区间，确定属于正常分布区间的模糊传感器数值的第一数据数量，以及属于异常分布区间的模糊传感器数值的第二数据数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各历史模糊传感器数值在历史周期下位于正常分布区间和异常分布区间的次数，确定相应模糊传感器数值的目标分布区间，包括：

根据各历史模糊传感器数据在历史周期下位于正常分布区间的第一次数，确定相应模糊传感器数值位于正常分布区间的第一频率；以及，

根据各历史模糊传感器数据在历史周期下位于正常分布区间的第二次数，确定相应模糊传感器数值位于正常分布区间的第二频率；

根据各所述模糊传感器数值分别对应的第一频率和第二频率，确定相应模糊传感器数值的目标分布区间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述同类传感器组分别对应的正常数据占比和异常数据占比，确定在相同时间段下相应场景划分区域的场景融合结果，包括：

根据各所述同类传感器组分别对应的正常数据占比和预设权重值，确定所述待监控场景为正常监控场景的第一场景占比；以及，

根据各所述同类传感器组分别对应的异常数据占比和预设权重值，确定所述待监控场景为异常监控场景的第二场景占比；

根据所述第一场景占比和所述第二场景占比，确定所述待监控场景的目标场景；所述目标场景为所述正常监控场景或所述异常监控场景；

生成包括待监控场景的目标场景的场景融合结果。