可视化界面生成方法、系统及计算机存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种可视化界面生成方法、系统及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：获取用户可视化界面的关键需求信息；基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络，生成可视化组件；基于所述可视化组件，生成可视化界面；本发明专利技术解决了可视化界面开发成本高以及门槛高的问题，降低了符合企业工业背景的数据可视化界面开发的成本与门槛，缩短了企业信息数据可视化的开发时间。信息数据可视化的开发时间。信息数据可视化的开发时间。

【技术实现步骤摘要】
可视化界面生成方法、系统及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及数据可视化领域，尤其涉及一种可视化界面生成方法、系统及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着工业互联网和智能制造的推进以及普及，工业正式进入4.0时代，在智能制造领域，数据可视化展示成为越来越多企业信息化发展的重要环节。但是，不同的工业企业在数据可视化方面的着重点有着不一样的需求。在目前的智能制造企业中，数据可视化界面生成的方法大致可分为两种：1、模版方式生成；2、通过预先设定好的模式并结合部分人工参与的方式生成。
[0003]上述两种生成数据可视化界面的方式存在一定的专业性，普通用户或普通从业人员很难独立使用，往往需要计算机相关专业人员的参与。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供一种可视化界面生成方法、系统及计算机存储介质，旨在解决可视化界面开发成本高以及门槛高的问题。
[0005]本申请实施例提供了一种可视化界面生成方法，所述方法包括：获取用户可视化界面的关键需求信息；基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络，生成可视化组件；基于所述可视化组件，生成可视化界面。
[0006]在一实施例中，所述基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络，生成可视化组件，包括：基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络中的生成器，生成待选择配色；将所述待选择配色输入对抗神经网络中的判断器，判断所述待选择配色是否符合所述可视化界面的关键需求信息；若所述待选择配色符合所述可视化界面的关键需求信息，则确定待选择配色为用户所需配色；基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络中的判断器，在组件库中选定所需组件，对所述所需组件利用所述用户所需配色进行辅助优化，生成优化配色组件；基于所述用户所需配色以及所述优化配色组件，生成所述可视化组件。
[0007]在一实施例中，所述基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络中的判断器，在组件库中选定所需组件，包括：获取所述组件库中每个组件对应的组件图像以及所述组件的文本描述信息，并构建所述组件图像与所述组件的文本描述信息的对应关系；
将所述组件图像与所述组件的文本描述信息的对应关系输入所述对抗神经网络中的判断器进行训练；将所述可视化界面的关键需求信息输入训练后的所述对抗神经网络中的判断器，输出符合所述可视化界面的关键需求信息的组件图像，并基于所述组件图像选定所述所需组件。
[0008]在一实施例中，所述构建所述组件图像与所述组件的文本描述信息的对应关系，包括：构建每个组件图像与所述组件的文本描述信息的对应关系、每个组件图像与除本身组件外其他组件的文本描述信息的对应关系以及每个组件的文本描述信息与除本身组件外其他组件的组件图像的对应关系。
[0009]在一实施例中，所述将所述待选择配色输入对抗神经网络中的判断器，判断所述待选择配色是否符合所述可视化界面的关键需求信息的步骤之后，还包括：若所述待选择配色不符合所述可视化界面的关键需求信息，则重新生成待选择配色，直至所述待选择配色符合所述可视化界面的关键需求信息。
[0010]在一实施例中，所述获取用户可视化界面的关键需求信息，包括：获取用户的需求文本信息；提取所述需求文本信息中的关键词，并将所述关键词作为所述关键需求信息。
[0011]在一实施例中，所述提取所述需求文本信息中的关键词，包括：将所述需求文本信息进行分词处理，获得分词结果；将所述分词结果一一转化为对应的词向量；对所述词向量进行聚类操作，生成多个簇，计算获得簇内的中心词作为所述关键词。
[0012]在一实施例中，所述基于所述可视化组件，生成可视化界面的步骤之后，包括：构建所述可视化界面与服务器端的通信端口。
[0013]为实现上述目的，还提供一种可视化界面生成系统，所述系统，包括：数据获取模块，用于获取用户可视化界面的关键需求信息；可视化组件生成模块，用于基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络，生成可视化组件；可视化界面生成模块，用于基于所述可视化组件，生成可视化界面。
[0014]为实现上述目的，还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有可视化界面生成方法程序，所述可视化界面生成方法程序被处理器执行时实现上述任一所述的可视化界面生成方法的步骤。
[0015]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：获取用户可视化界面的关键需求信息；通过获取用户的关键需求信息，使生成的可视化界面更加符合用户需求，提高用户满意度。
[0016]基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络，生成可视化组件；通过利用对抗神经网络，使生成的可视化组件更加符合用户需求。
[0017]基于所述可视化组件，生成可视化界面。通过将生成的可视化组件组合，生成可视化界面，使可视化界面更加的美观，同时，自动生成可视化界面降低了符合企业工业背景的
数据可视化界面开发的成本与门槛，缩短了企业信息数据可视化的开发时间。
附图说明
[0018]图1为本申请可视化界面生成方法的第一实施例的流程示意图；图2为本申请可视化界面生成方法第一实施例中步骤S120的具体实施步骤的流程示意图；图3为本申请可视化界面生成方法中步骤S125的具体实施步骤的流程示意图；图4为本申请可视化界面生成方法第一实施例中步骤S110的具体实施步骤的流程示意图；图5为本申请可视化界面生成方法中步骤S112的具体实施步骤的流程示意图；图6为本申请可视化界面生成方法的第二实施例的流程示意图；图7为本申请可视化界面生成系统的示意图；图8为本申请可视化界面生成设备的示意图。
具体实施方式
[0019]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0020]本专利技术实施例的主要解决方案是：获取用户可视化界面的关键需求信息；基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络，生成可视化组件；基于所述可视化组件，生成可视化界面；本专利技术解决了可视化界面开发成本以及门槛高的问题，降低了符合企业工业背景的数据可视化界面开发的成本与门槛，缩短了企业信息数据可视化的时间。
[0021]为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
[0022]参照图1，图1为本申请可视化界面生成方法的第一实施例，所述方法包括：步骤S110：获取用户可视化界面的关键需求信息。
[0023]具体地，关键需求信息是用户对于可视化界面的背景风格、配色或者界面的描述性数据中的关键信息。
[0024]步骤S120：基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络，生成可视化组件。
[0025]具体地，对抗神经网络（GAN）技术本质上就是一个生成模型，主要由生成器与判断器两大部分组成，它的机理是“双手互搏，一心两用”，所以，最初的应用场景只是针对图像相关的任务，但其机理是普适性的，因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可视化界面生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户可视化界面的关键需求信息；基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络，生成可视化组件；基于所述可视化组件，生成可视化界面。2.如权利要求1所述的可视化界面生成方法，其特征在于，所述基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络，生成可视化组件，包括：基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络中的生成器，生成待选择配色；将所述待选择配色输入对抗神经网络中的判断器，判断所述待选择配色是否符合所述可视化界面的关键需求信息；若所述待选择配色符合所述可视化界面的关键需求信息，则确定待选择配色为用户所需配色；基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络中的判断器，在组件库中选定所需组件，对所述所需组件利用所述用户所需配色进行辅助优化，生成优化配色组件；基于所述用户所需配色以及所述优化配色组件，生成所述可视化组件。3.如权利要求2所述的可视化界面生成方法，其特征在于，所述基于所述可视化界面的关键需求信息，利用对抗神经网络中的判断器，在组件库中选定所需组件，包括：获取所述组件库中每个组件对应的组件图像以及所述组件的文本描述信息，并构建所述组件图像与所述组件的文本描述信息的对应关系；将所述组件图像与所述组件的文本描述信息的对应关系输入所述对抗神经网络中的判断器进行训练；将所述可视化界面的关键需求信息输入训练后的所述对抗神经网络中的判断器，输出符合所述可视化界面的关键需求信息的组件图像，并基于所述组件图像选定所述所需组件。4.如权利要求3所述的可视化界面生成方法，其特征在于，所述构建所述组件图像与所述组件的文本描述信息的对应关系，包括：构建每个组件图像与所述组件的文本描述信息的对应关系、每个组件图像与除本身组...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宗强，赵一波，许琦枫，姚琪，刘锦，张林辉，欧馨，周雷，陈军，冯建设，
申请(专利权)人：深圳市信润富联数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：