智能数据采集方法、终端、服务器和交互系统技术方案

本申请提供一种智能数据采集方法、终端、服务器和交互系统，方法包括：接收屏采服务器发送的数据采集指令，并根据该数据采集指令生成对应的模拟物理操作信号；将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备中以使该计算机设备执行该模拟物理操作信号对应的操作；采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像；应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，并将该画面信息识别的结果发送至所述屏采服务器。本申请能够提高分布式异构系统的适配性并降低分布式异构系统的建设周期和维护费用，并且能够快速适应业务变化以及提高数据交互的效率。

Intelligent data collection method, terminal, server and interactive system

【技术实现步骤摘要】
智能数据采集方法、终端、服务器和交互系统
本专利技术涉及数据传输
，具体涉及一种智能数据采集方法、终端、服务器和交互系统。
技术介绍
分布式异构系统(DistributedHeterogeneousSystem)由多个不同种类的计算平台或应用子系统通过网络连接而成的计算机系统。现有的分布式异构系统信息交换技术均采用软件工程方法，其技术原理是根据现有的数据报文标准和调用关系来建立规范化的报文接口标准和架构调用标准体系，涉及到对数据模型进行规范化定义、系统调用关系和调用接口的标准化体系的建立、还涉及基于网络报文交换的标准协议的定义。但是，现有基于软件工程的分布式异构系统信息交换技术，从设计、开发、测试和部署至交付的周期长，建设和维护费用高，而且因业务变化而无法兼容的概率高，导致经常陷入无法兼容新数据和新业务的问题。
技术实现思路
针对现有技术中的问题，本专利技术提供一种智能数据采集方法、终端、服务器和交互系统，能够快速适应业务变化并提高兼容性。为解决上述技术问题，本专利技术提供以下技术方案：第一方面，本专利技术提供一种智能数据采集方法，包括：接收屏采服务器发送的数据采集指令，并根据该数据采集指令生成对应的模拟物理操作信号；将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备中以使该计算机设备执行该模拟物理操作信号对应的操作；采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像；应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，并将该画面信息识别的结果发送至所述屏采服务器。进一步的，在所述采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像之后，还包括：将所述屏幕图像发送至所述屏采服务器以使该屏采服务器应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行本地画面信息识别。进一步的，在所述将所述屏幕图像发送至所述屏采服务器之前，还包括：对所述屏幕图像进行编码处理；相对应的，所述将所述屏幕图像发送至所述屏采服务器，包括：将经所述编码处理的屏幕图像发送至所述屏采服务器。进一步的，所述将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备，包括：将所述模拟物理操作信号通过USB接口方式、无线通信的方式和串行接口的方式中的至少一种传输至对应的计算机设备。进一步的，所述采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像，包括：通过采集所述计算机设备上的视频信号输出接口输出的视频信号，得到该计算机设备进行所述操作的屏幕图像。进一步的，所述应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，包括：应用光学字符识别方式及预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别。第二方面，本专利技术提供一种智能数据采集方法，包括：向屏采终端发送数据采集指令以使该屏采终端根据该数据采集指令生成对应的模拟物理操作信号，并将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备中以使该计算机设备执行该模拟物理操作信号对应的操作，采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像，应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，并将该画面信息识别的结果发送至所述屏采服务器；接收所述屏采终端发送的计算机设备对应的画面信息识别的结果。进一步的，在所述向屏采终端发送数据采集指令之后，还包括：接收所述屏采终端发送的计算机设备对应屏幕图像并根据预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行本地画面信息识别。进一步的，在所述接收所述屏采终端发送的计算机设备对应的画面信息识别的结果之后，还包括：将接收的所述画面信息识别的结果与本地画面信息识别的结果进行合并和/或纠错。进一步的，在所述将接收的所述画面信息识别的结果与本地画面信息识别的结果进行合并和/或纠错之后，还包括：将合并和/或纠错的结果形成结构化数据并将该结构化数据存入云数据仓库。进一步的，所述根据预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行本地画面信息识别，包括：应用光学字符识别方式及预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别。进一步的，在所述向屏采终端发送数据采集指令之前，还包括：接收任务管理引擎发送的提取数据指令并将该提取数据指令转换为数据采集指令。第三方面，本专利技术提供一种智能数据采集终端，包括：指令单元，用于接收屏采服务器发送的数据采集指令，并根据该数据采集指令生成对应的模拟物理操作信号；发送单元，用于将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备中以使该计算机设备执行该模拟物理操作信号对应的操作；采集单元，用于采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像；识别单元，用于应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，并将该画面信息识别的结果发送至所述屏采服务器。进一步的，还包括：传输单元，用于将所述屏幕图像发送至所述屏采服务器以使该屏采服务器应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行本地画面信息识别。进一步的，还包括：编码单元，用于对所述屏幕图像进行编码处理；相对应的，所述传输单元，还用于将经所述编码处理的屏幕图像发送至所述屏采服务器。进一步的，所述发送单元包括：发送子单元，用于将所述模拟物理操作信号通过USB接口方式、无线通信的方式和串行接口的方式中的至少一种传输至对应的计算机设备。进一步的，所述采集单元包括：采集子单元，用于通过采集所述计算机设备上的视频信号输出接口输出的视频信号，得到该计算机设备进行所述操作的屏幕图像。进一步的，所述识别单元包括：识别子单元，用于应用光学字符识别方式及预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别。第四方面，本专利技术提供一种智能数据采集服务器，包括：数据采集单元，用于向屏采终端发送数据采集指令以使该屏采终端根据该数据采集指令生成对应的模拟物理操作信号，并将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备中以使该计算机设备执行该模拟物理操作信号对应的操作，采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像，应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，并将该画面信息识别的结果发送至所述屏采服务器；信息接收单元，用于接收所述屏采终端发送的计算机设备对应的画面信息识别的结果。进一步的，还包括：画面识别单元，用于接收所述屏采终端发送的计算机设备对应屏幕图像并根据预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行本地画面信息识别。进一步的，还包括：信息整合单元，用于将接收的所述画面信息识别的结果与本地画面信息识别的结果进行合并和/或纠错。进一步的，还包括：存储单元，用于将合并和/或纠错的结果形成结构化数据并将该结构化数据存入云数据仓库。进一步的，所述画面识别单元，包括：画面识别子单元，用于应用光学字符识别方式及预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别。进一步的，还包括：指令接收单元，用于接收任务管理引擎发送的提取数据指令并将该提取数据指令转换为数据采集指令。第五方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的智能数据采集方法的步骤，或者第二方面所述的智能数据采集方法的步骤。第六方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的智能数据采集方法的步骤，或者第二方面所述的智能数据采集方法的步骤。第七方面，本专利技术提供一种智能数据交互系统，包括：至少一个如第三方面所述的终端、如第四方面项所述的服务器，以及至少一个计算机设备；各个所述终本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能数据采集方法，其特征在于，包括：接收屏采服务器发送的数据采集指令，并根据该数据采集指令生成对应的模拟物理操作信号；将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备中以使该计算机设备执行该模拟物理操作信号对应的操作；采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像；应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，并将该画面信息识别的结果发送至所述屏采服务器。

【技术特征摘要】
1.一种智能数据采集方法，其特征在于，包括：接收屏采服务器发送的数据采集指令，并根据该数据采集指令生成对应的模拟物理操作信号；将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备中以使该计算机设备执行该模拟物理操作信号对应的操作；采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像；应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，并将该画面信息识别的结果发送至所述屏采服务器。2.根据权利要求1所述的智能数据采集方法，其特征在于，在所述采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像之后，还包括：将所述屏幕图像发送至所述屏采服务器以使该屏采服务器应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行本地画面信息识别。3.根据权利要求2所述的智能数据采集方法，其特征在于，在所述将所述屏幕图像发送至所述屏采服务器之前，还包括：对所述屏幕图像进行编码处理；相对应的，所述将所述屏幕图像发送至所述屏采服务器，包括：将经所述编码处理的屏幕图像发送至所述屏采服务器。4.根据权利要求1所述的智能数据采集方法，其特征在于，所述将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备，包括：将所述模拟物理操作信号通过USB接口方式、无线通信的方式和串行接口的方式中的至少一种传输至对应的计算机设备。5.根据权利要求1所述的智能数据采集方法，其特征在于，所述采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像，包括：通过采集所述计算机设备上的视频信号输出接口输出的视频信号，得到该计算机设备进行所述操作的屏幕图像。6.根据权利要求1所述的智能数据采集方法，其特征在于，所述应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，包括：应用光学字符识别方式及预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别。7.一种智能数据采集方法，其特征在于，包括：向屏采终端发送数据采集指令以使该屏采终端根据该数据采集指令生成对应的模拟物理操作信号，并将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备中以使该计算机设备执行该模拟物理操作信号对应的操作，采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像，应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，并将该画面信息识别的结果发送至所述屏采服务器；接收所述屏采终端发送的计算机设备对应的画面信息识别的结果。8.根据权利要求7所述的智能数据采集方法，其特征在于，在所述向屏采终端发送数据采集指令之后，还包括：接收所述屏采终端发送的计算机设备对应屏幕图像并根据预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行本地画面信息识别。9.根据权利要求8所述的智能数据采集方法，其特征在于，在所述接收所述屏采终端发送的计算机设备对应的画面信息识别的结果之后，还包括：将接收的所述画面信息识别的结果与本地画面信息识别的结果进行合并和/或纠错。10.根据权利要求9所述的智能数据采集方法，其特征在于，在所述将接收的所述画面信息识别的结果与本地画面信息识别的结果进行合并和/或纠错之后，还包括：将合并和/或纠错的结果形成结构化数据并将该结构化数据存入云数据仓库。11.根据权利要求8所述的智能数据采集方法，其特征在于，所述根据预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行本地画面信息识别，包括：应用光学字符识别方式及预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别。12.根据权利要求7所述的智能数据采集方法，其特征在于，在所述向屏采终端发送数据采集指令之前，还包括：接收任务管理引擎发送的提取数据指令并将该提取数据指令转换为数据采集指令。13.一种智能数据采集终端，其特征在于，包括：指令单元，用于接收屏采服务器发送的数据采集指令，并根据该数据采集指令生成对应的模拟物理操作信号；发送单元，用于将所述模拟物理操作信号传输至对应的计算机设备中以使该计算机设备执行该模拟物理操作信号对应的操作；采集单元，用于采集所述计算机设备进行所述操作的屏幕图像；识别单元，用于应用预设的机器学习模型对所述屏幕图像进行画面信息识别，并将该画面信息识别的结果发送至所述屏采服务器。14.根据权利要求13所述的智能数据采集终端，其特征在于，还包括：传输单元，用于将所述屏幕图像发送至所述屏采服务器以使该屏采服务器应用...

【专利技术属性】
技术研发人员：马骏，李阳，崔东雪，陈世玉，
申请(专利权)人：北京红云融通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11