[0001] 本发明涉及电力数据监测技术领域，具体为一种生产电力数据质量监测及可视化方法及系统。

[0002] 目前煤矿违法违规生产行为导致的事故频发。为了精准研判煤矿违法违规生产行为，可以采集煤矿企业用电数据进行电力大数据分析。现有技术的方法包括：获得第一设备对象；对第一设备对象进行监测采样得到第一设备指标参数；利用数据孪生技术原理构建第一设备对象的第一孪生模型，标记至第一孪生模型；组建目标电网的目标电力监控孪生模型；对目标电力监控孪生模型的目标参数集进行分析，生成目标预测信息；对目标电网进行预调控。上述发明通过公开解决了现有技术中存在电力监控系统由于对每个节点全面精细化监测程度较低，导致电力监控系统中电力监控的全面性及效率较低的技术问题，实现提高电力监控系统对每个节点全面精细化监测程度目标，达到提高电力监控系统中电力监控的全面性及效率的效果。

[0003] 但是，接入多类的安全生产相关数据存在分析数据来源众多、网络环境错综复杂的问题，在数据的类型、质量等无法满足电力大数据分析应用的需求的情况下，后续构建模型精准度较低。有鉴于此，亟需一种生产电力数据质量监测及可视化系统及方法，以至少解决上述不足。

[0057] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。

[0058] 实施例1

[0059] 参照图1为本发明的一个实施例，提供了一种生产电力数据质量监测及可视化方法，具体包括以下步骤：

[0060] S101：收集各个目标企业上传的第一生产电力数据；

[0061] 在本申请实施例中，通过数据共享平台收集各个目标企业上传的第一生产电力数据，其中数据共享平台基于大数据分布式网络存储架构，目标企业为煤炭行业企业，第一生产电力数据为目标企业上传的电力生产过程中的数据，包括：企业用电量、基础信息、安全监控和人员定位；

[0062] 应说明的是，本发明中的数据共享平台采用大数据分布式网络存储架构，将大量数据元按数据的类型、传输频率等分散存储至多个节点上，提高了元数据管理架构的可扩展性，根据数据量和计算的工作量估算所需要的节点个数，并动态地将数据在节点间迁移，以实现负载均衡；同时当节点失效时，数据可通过副本机制进行恢复，较少对上层应用产生影响。

[0063] S102：对第一生产电力数据进行预处理，并将预处理后的数据作为第二生产电力数据；

[0064] 在本申请实施例中，基于多个预处理环节对第一生产电力数据进行预处理，其中预处理环节包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换；

[0065] 在一种可行的实施方式中，数据清理为对第一生产电力数据进行不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正，能够提高数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面质量；数据集成为将多个数据源的数据进行集成形成集中、统一的数据库，有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量；数据归纳为在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，包括维归约、数据归约、数据抽样，提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值；数据转换为基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换对第一生产电力数据进行处理，实现数据统一，提高大数据的一致性和可用性。

[0066] 进一步的，第二生产电力数据为经过预处理后的数据，这些数据已经去除了错误和异常，并进行了标准化或归一化处理，更适合进行后续分析；

[0067] 应说明的是，随着煤矿企业生产过程的持续推进，数据时效性较高，各企业间数据差异较大，数据质量良莠不齐，平台采集数据自身存在多种缺陷。此外，数据在推送、传输和接收过程中容易受到噪声数据、数据值缺失和数据冲突等影响，因此本发明基于多个预处理环节对采集的第一生产电力数据进行处理获得第二生产电力数据，极大提高了数据质量和后续分析的准确性。

[0068] S103：根据目标分析过程获取数据质量动态监测分析模型；

[0069] 在本申请实施例中，获取数据质量动态监测分析模型的过程为：

[0070] 获取历史数据调阅记录，其中历史数据调阅记录为历史上人工调阅历史生产电力数据的记录，包括调阅的时间、调阅者的身份、调阅的数据类型和数量；

[0071] 根据历史数据调阅记录，确定第一调阅方的目标分析过程，其中目标分析过程为根据历史数据调阅记录确定第一调阅方的调阅用途，确定并解析调阅用途为数据质量对比的调阅过程，即第一调阅方根据历史生产电力数据和调阅时的生产电力数据进行传输状态、接入数据量、接入煤矿企业数、数据合格率和企业数据稳定性的分析；

[0072] 根据目标分析过程，训练数据质量动态监测分析模型，其中根据目标分析过程训练数据质量动态监测分析模型时，利用神经网络模型学习目标分析过程，获取辅助人工进行数据质量动态监测的AI模型，神经网络模型的学习过程为：将目标分析过程作为训练数据进行模型训练，直至模型训练至收敛状态。

[0073] 应说明的是，本实施例引入历史数据调阅记录，确定第一调阅方的目标分析过程，根据目标分析过程训练数据质量动态监测分析模型，更加合理。

[0074] 进一步的，根据目标分析过程，训练数据质量动态监测分析模型包括：

[0075] 解析目标分析过程，获取第一分析发言，其中第一分析发言为在分析过程中的人员对话信息；

[0076] 根据第一分析发言，判断第一分析发言的发言时刻是否满足分析画面提取条件，其中分析画面提取条件为是否提取对应人员正在分析的看板界面的判定条件，比如：第一分析发言中存在预设的可视化话看板的查看语义，则触发分析画面的提取；

[0077] 若满足分析画面提取条件，则提取分析画面和第二分析发言，其中第二分析发言为发言时刻之后的第一分析发言，且第二分析发言的发言项之间的发言时间间隔小于预设的发言时间间隔阈值(比如：4秒)；

[0078] 根据分析画面的视线特征，确定分析内容项，其中视线特征为分析画面的视线落点和停留时长，分析内容项为分析画面上分析的数据项；

[0079] 基于第二分析发言、分析内容项以及预设的分析模型，训练数据质量动态监测分析模型。

[0080] 进一步的，基于第二分析发言、分析内容项以及预设的分析模型，训练数据质量动态监测分析模型包括：

[0081] 将分析内容项和第二分析发言的分析发言项均在时间轴上展开；其中展开时，分析内容项和分析发言项与时间轴上的对应分析/对应发言的时间点一一对应；

[0082] 依次遍历每一分析内容项，将正在遍历的分析内容项作为目标分析内容项；

[0083] 确定目标分析内容项在时间轴上的第一时间点和时间轴上目标分析内容项下一个分析内容项的第二时间点；

[0084] 获取时间轴上第一时间点和第二时间点之间展开的分析发言项，并作为待匹配发言项；

[0085] 获取目标分析内容项的关联语义项；其中，关联语义项为：与目标分析内容项的分析相关的语义，由人工预设，比如：目标分析内容项为：企业A上传生产电力数据的稳定性，则关联语义项为：企业A的描述语义、上传生产电力数据的上传周期语义等；

[0086] 将待匹配发言项依次与关联语义项进行匹配，若存在匹配符合，确定目标分析发言项，并将目标分析发言项与目标分析内容项进行关联；

[0087] 当所有分析内容项遍历完成后，基于目标分析内容项和对应关联的目标分析发言项、根据预设的AI分析模型，训练数据质量动态监测分析模型。

[0088] 应说明的是，本发明解析目标分析过程获取人工分析过程的第一分析发言，引入分析画面提取条件，判断第一分析发言的发言时刻是否满足分析画面提取条件；当满足分析画面提取条件时，提取对应发言时刻的分析画面和第二分析发言，第二分析发言的发言项之间的发言时间间隔小于预设的发言时间间隔阈值，说明是一段时间内的连续发言内容；根据分析画面确定分析内容项，将分析内容项和第二分析发言的分析发言项均在时间轴上展开，确定正在遍历的目标分析内容项和目标分析内容项下一个讨论的分析内容项之间对应于时间轴上的待匹配发言项，待匹配发言项对应的发言紧跟着目标分析内容项的识别时刻发出，更具相关性；另外，引入目标分析内容项预设的关联语义项，将待匹配发言项和关联语义项进行匹配，确定语义匹配的目标分析发言项。目标分析发言项对应分析目标分析内容项，更有针对性，引入预设的AI分析模型(神经网络模型)，指向性的学习目标分析发言项和对应目标分析内容项，学习分析逻辑，获取数据质量动态监测分析模型，极大提高了模型的训练效率。

[0089] 再进一步的，目标分析过程还包括：

[0090] 获取第一调阅方的调度权限；

[0091] 若第一调阅方的调度权限包含历史数据调阅记录的调阅，则将相应第一调阅方作为第二调阅方；获取第二调阅方调阅对应历史数据调阅记录的调阅时刻之前的前序操作信息；根据前序操作信息进行调阅过程预测，获取调阅过程预测结果，并作为第二调阅方的调阅用途；

[0092] 若第一调阅方的调度权限不包含历史数据调阅记录的调阅，则将相应第一调阅方作为第三调阅方；获取第三调阅方调阅对应历史数据调阅记录的请求表单，解析请求表单，以获取第三调阅方的调阅用途。

[0093] 应说明的是，本发明引入第一调阅方的调度权限。一般的，第一调阅方在查看历史数据调阅记录时，平台会对其进行身份验证，如果第一调阅方的权限足够高，则第一调阅方会直接调阅，此时系统不能直接获取第二调阅方的调阅用途，故引入前序操作信息进行确定；如果第一调阅方的权限不够，考虑到临时查看的情形，引入请求表单，第三调阅方填写请求表单后，解析确定调阅用途即可，调阅用途的确定过程更适宜。

[0094] S104：基于数据质量动态监测分析模型，对第二生产电力数据进行质量监测，并获取数据质量监测结果；

[0095] 在本申请实施例中，基于数据质量动态监测分析模型对第二生产电力数据进行质量监测为：依据数据质量动态监测分析模型对接入数据的稳定性、完整性等进行实时监测，并将监测分析结果通过可视化页面进行展示，动态查看数据质量监测结果(当前传输状态、接入数据量、接入煤矿企业数、数据合格率和企业数据稳定性分析)等。

[0096] S105：将数据质量监测结果进行可视化显示；

[0097] 具体过程为：

[0098] 将异常监测结果在可视化看板上进行显示，其中，可视化看板为展示生产电力数据和监测结果的图形界面；

[0099] 根据异常监测结果的异常类型进行视频追溯必要性分析，其中异常类型为异常种类，比如：数据上传不稳定、数据缺失等；视频追溯必要性分析为：是否有必要引入视频监控信息进行异常追溯；

[0100] 若需要进行视频追溯必要性分析，则将异常监测结果对应的第二生产电力数据作为第三生产电力数据，并确定第三生产电力数据对应的设备目标，获取设备目标的视频数据，其中，设备目标为第三生产电力数据的产生装置和数据上传装置；视频数据为设备目标的拍摄视频；

[0101] 将第三生产电力数据和设备目标的视频数据进行时间上的对齐，并生成追溯进度，其中，将第三生产电力数据和视频数据进行时间上的对齐指的是将第三生产电力数据和视频数据在同一时间轴上展开；

[0102] 确定追溯进度上的进度标记，基于预设的回溯速度进行进度回溯，并获取回溯过程中观察人员的面部特征，其中，进度标记为追溯进度上的进度时间点，进度标记对应的进度时间点的追溯数据实时在可视化看板上的动态显示区域显示；预设的回溯速度为：进度标记往回拖动的速度；面部特征为：观察人员的表情和脸部特征；

[0103] 根据回溯过程中观察人员的面部特征和预设的进度标记确定特征的特征匹配结果，生成待确认回溯结果及待确认回溯结果的确认指令；其中，预设的进度标记确定特征由人工预先设置，比如：瞳孔放大；待确认回溯结果为：面部特征和进度标记确定特征匹配时，相应进度标记对应标记时间处的第三生产电力数据和视频数据；

[0104] 根据待确认回溯结果的确认指令获取确认指令的指令回复信息，其中，确认指令为：用于供观察人员确定是否保存回溯结果的指令，比如：弹窗“已检索到可能的回溯结果，是否确认存储？”；

[0105] 根据指令回复信息，确定目标回溯结果，并将目标回溯结果在可视化看板上进行显示，其中，指令回复信息包括确认和取消，当确认时，将待确认回溯结果作为目标回溯结果；当取消时，继续进度回溯。

[0106] 应说明的，本发明将异常监测结果和异常监测结果的追溯结果均进行可视化展示；具体的，确定异常类型，进行视频追溯必要性分析，分析时，异常类型是否有必要进行视频追溯的对应关系是由人工预先设置；当有必要进行异常分析时，确定异常的第三生产电力数据和其对应的设备目标，并获取视频数据；将第三生产电力数据和视频数据在同一时间轴上展开并生成追溯进度；追溯进度上有进度标记，每个位置的进度标记代表一个时刻的进度信息(进度标记对应的时间点处的第三生产电力数据和视频数据)，观察人员查看进度信息，当发现异常时，会提取到观察人员面部的进度标记确定特征(比如：瞳孔放大)，基于此时的进度标记，输出待确认回溯结果的确认指令，待确认回溯结果为系统缓存结果，当确认指令经过确认后，将待确认回溯结果作为目标回溯结果存储在只读存储器中，并基于可视化看板进行显示，进度回溯过程更直观、智能。

[0107] 由上述可知，本发明提供了一种生产电力数据质量监测及可视化方法及系统，对各个目标企业上传的第一生产电力数据进行预处理，获取第二生产电力数据；引入数据质量动态监测分析模型对第二生产电力数据进行质量监测获取数据质量监测结果并进行可视化显示，实现了生产电力数据的自动上传和自动质量监测，提高了后续数据分析的精度。

[0108] 实施例2

[0109] 参照图2～4为本发明的一个实施例，提供了一种生产电力数据质量监测及可视化系统，具体包括：

[0110] 数据收集模块200，用于收集各个目标企业上传的第一生产电力数据，其中，目标企业为煤炭行业企业；第一生产电力数据为目标企业上传的电力生产过程中的数据，包括：企业用电量、基础信息、安全监控和人员定位；

[0111] 预处理模块300，用于对第一生产电力数据进行预处理，并将预处理后的数据作为第二生产电力数据，其中，第二生产电力数据为经过预处理后的数据，这些数据已经去除了错误和异常，并进行了标准化或归一化处理，更适合进行后续分析；

[0112] 第一获取模块400，用于根据目标分析过程获取数据质量动态监测分析模型；

[0113] 第二获取模块500，用于基于数据质量动态监测分析模型，对第二生产电力数据进行质量监测，并获取数据质量监测结果，其中，基于数据质量动态监测分析模型对第二生产电力数据进行质量监测为：依据数据质量动态监测分析模型对接入数据的稳定性、完整性等进行实时监测，并将监测分析结果通过可视化页面进行展示，动态查看数据质量监测结果(当前传输状态、接入数据量、接入煤矿企业数、数据合格率和企业数据稳定性分析)等；

[0114] 可视化显示模块600，用于将数据质量监测结果进行可视化显示。

[0115] 在一个可行的实施例中，数据收集模块200包括：

[0116] 第一生产电力数据获取模块201，用于通过数据共享平台获取第一生产电力数据；其中，数据共享平台基于大数据分布式网络存储架构。

[0117] 应说明的，本实施例中的数据共享平台采用大数据分布式网络存储架构，将大量数据元按数据的类型、传输频率等分散存储至多个节点上，提高了元数据管理架构的可扩展性，根据数据量和计算的工作量估算所需要的节点个数，并动态地将数据在节点间迁移，以实现负载均衡；同时当节点失效时，数据可通过副本机制进行恢复，较少对上层应用产生影响。

[0118] 在一个可行的实施例中，预处理模块300包括：

[0119] 基于多个预处理环节对第一生产电力数据进行预处理，其中预处理环节包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换；

[0120] 具体的，数据清理为对第一生产电力数据进行不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正，能够提高数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面质量；数据集成为将多个数据源的数据进行集成形成集中、统一的数据库，有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量；数据归纳为在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，包括维归约、数据归约、数据抽样，提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值；数据转换为基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换对第一生产电力数据进行处理，实现数据统一，提高大数据的一致性和可用性。

[0121] 进一步的，第二生产电力数据为经过预处理后的数据，这些数据已经去除了错误和异常，并进行了标准化或归一化处理，更适合进行后续分析；

[0122] 应说明的是，随着煤矿企业生产过程的持续推进，数据时效性较高，各企业间数据差异较大，数据质量良莠不齐，平台采集数据自身存在多种缺陷。此外，数据在推送、传输和接收过程中容易受到噪声数据、数据值缺失和数据冲突等影响，因此本发明基于多个预处理环节对采集的第一生产电力数据进行处理获得第二生产电力数据，极大提高了数据质量和后续分析的准确性。

[0123] 在一个可行的实施例中，如图3所示，第一获取模块400包括：

[0124] 历史数据调阅记录获取模块401，用于获取历史数据调阅记录；其中，历史数据调阅记录为：历史上人工调阅历史生产电力数据的记录，记录包括：调阅的时间、调阅者的身份、调阅的数据类型和数量；

[0125] 目标分析过程获取模块402，用于根据历史数据调阅记录，确定第一调阅方的目标分析过程；其中，第一调阅方为：解析历史数据调阅记录确定的调阅者的身份；目标分析过程为：第一调阅方根据历史生产电力数据和调阅时的生产电力数据进行传输状态、接入数据量、接入煤矿企业数、数据合格率和企业数据稳定性的分析的过程；

[0126] 模型训练模块403，用于根据目标分析过程，训练数据质量动态监测分析模型。其中，根据目标分析过程训练数据质量动态监测分析模型时，利用神经网络模型学习目标分析过程，获取辅助人工进行数据质量动态监测的AI模型，神经网络模型的学习过程为：将目标分析过程作为训练数据进行模型训练，直至模型训练至收敛状态。

[0127] 应说明的是，本实施例引入历史数据调阅记录，确定第一调阅方的目标分析过程，根据目标分析过程训练数据质量动态监测分析模型，更加合理。

[0128] 具体的，目标分析过程获取模块402包括：

[0129] 调阅用途确定子模块4021，用于根据历史数据调阅记录，确定第一调阅方的调阅用途；其中，调阅用途为历史数据被调阅的目的或用途，包括：数据引用、数据质量对比以及数据核查；

[0130] 调阅过程确定子模块4022，用于确定调阅用途为数据质量对比的调阅过程；其中，调阅过程为调阅用途为数据质量对比时对应的记录调阅过程；

[0131] 目标分析过程获取子模块4023，用于解析调阅过程，获取目标分析过程。其中目标分析过程为从历史数据调阅记录中解析获取的数据质量对比过程。

[0132] 其中，目标分析过程获取子模块4023包括：

[0133] 调度权限获取单元，用于获取第一调阅方的调度权限；其中，调度权限为：第一调阅方在生产电力数据检测平台查看调阅各种数据的权限；

[0134] 第二调阅方确定单元，用于若调度权限包含历史数据调阅记录的调阅，将相应第一调阅方作为第二调阅方；

[0135] 前序操作信息获取单元，用于获取第二调阅方调阅对应历史数据调阅记录的调阅时刻之前的前序操作信息；其中，前序操作信息为：调阅时刻之前第二调阅方在生产电力数据检测平台上的操作信息，比如：先查看哪个界面、再查看哪个界面；

[0136] 调阅用途第一确定单元，用于根据前序操作信息，进行调阅过程预测，获取调阅过程预测结果，并作为第二调阅方的调阅用途；

[0137] 第三调阅方确定单元，用于若调度权限不包含历史数据调阅记录的调阅，将相应第一调阅方作为第三调阅方；

[0138] 记录表单获取单元，用于获取第三调阅方调阅对应历史数据调阅记录的请求表单；其中，请求表单为：对于没有历史数据调阅记录的调取权限的人员在进行相应调阅时需要填写的表单；

[0139] 调阅用途第二确定单元，用于解析请求表单，获取第三调阅方的调阅用途。

[0140] 具体的，模型训练模块403，包括：

[0141] 第一分析发言获取子模块4031，用于解析目标分析过程，获取第一分析发言；其中，第一分析发言为在分析过程中的人员对话信息；

[0142] 分析画面提取条件判定模块4032，用于根据第一分析发言，判断第一分析发言的发言时刻是否满足分析画面提取条件；其中，分析画面提取条件为是否提取对应人员正在分析的看板界面的判定条件，比如：第一分析发言中存在预设的可视化话看板的查看语义，则触发分析画面的提取；

[0143] 第二分析发言提取子模块4033，用于若满足，提取分析画面和第二分析发言；其中，第二分析发言为：发言时刻之后的第一分析发言，且第二分析发言的发言项之间的发言时间间隔小于预设的发言时间间隔阈值(比如：4秒)；

[0144] 分析内容定子模块4034，用于根据分析画面的视线特征，确定分析内容项；其中，视线特征为：分析画面的视线落点和停留时长；分析内容项为：分析画面上分析的数据项；

[0145] 模型训练子模块4035，用于基于第二分析发言和分析内容项、根据预设的AI分析模型，训练数据质量动态监测分析模型；

[0146] 其中，模型训练子模块4035，包括：

[0147] 时间信息对齐单元，用于将分析内容项和第二分析发言的分析发言项均在时间轴上展开；其中，展开时，分析内容项和分析发言项与时间轴上的对应分析/对应发言的时间点一一对应；

[0148] 目标分析内容项确定单元，用于依次遍历每一分析内容项，将正在遍历的分析内容项作为目标分析内容项；

[0149] 时间点确定单元，用于确定目标分析内容项在时间轴上的第一时间点和时间轴上目标分析内容项下一个分析内容项的第二时间点；

[0150] 待匹配发言项获取单元，用于获取时间轴上第一时间点和第二时间点之间展开的分析发言项，并作为待匹配发言项；

[0151] 关联语义项获取单元，用于获取目标分析内容项的关联语义项；其中，关联语义项为：与目标分析内容项的分析相关的语义，由人工预设，比如：目标分析内容项为：企业A上传生产电力数据的稳定性，则关联语义项为：企业A的描述语义、上传生产电力数据的上传周期语义等；

[0152] 目标分析发言项匹配单元，用于将待匹配发言项依次与关联语义项进行匹配，若存在匹配符合，确定目标分析发言项，并将目标分析发言项与目标分析内容项进行关联；

[0153] 模型训练单元，用于当所有分析内容项遍历完成后，基于目标分析内容项和对应关联的目标分析发言项、根据预设的AI分析模型，训练数据质量动态监测分析模型。

[0154] 在一种可行的实施方式中，如图4所示，可视化显示模块600包括：

[0155] 异常监测结果确定模块601，用于确定将数据质量监测结果中的异常监测结果；其中，异常监测结果为数据质量异常的生产电力数据，比如：企业A某时某刻缺失的某项电力数据；

[0156] 可视化显示模块602，用于将异常监测结果和异常监测结果的追溯结果进行可视化显示，其中，追溯结果为导致异常监测结果的追溯数据。

[0157] 具体的，可视化显示模块602包括：

[0158] 第一显示子模块6021，用于将异常监测结果在可视化看板上进行显示；其中，可视化看板为：展示生产电力数据和监测结果的图形界面；

[0159] 视频追溯必要性分析子模块6022，用于根据异常监测结果的异常类型，进行视频追溯必要性分析；其中，异常类型为：异常种类，比如：数据上传不稳定、数据缺失等；视频追溯必要性分析为：是否有必要引入视频监控信息进行异常追溯；

[0160] 第三生产电力数据确定子模块6023，用于若必要，将异常监测结果对应的第二生产电力数据作为第三生产电力数据；

[0161] 视频数据获取子模块6024，用于确定第三生产电力数据对应的设备目标，获取设备目标的视频数据；其中，设备目标为：第三生产电力数据的产生装置和数据上传装置；视频数据为：设备目标的拍摄视频；

[0162] 追溯进度生成子模块6025，用于将第三生产电力数据和视频数据进行时间上的对齐，并生成追溯进度；其中，将第三生产电力数据和视频数据进行时间上的对齐指的是将第三生产电力数据和视频数据在同一时间轴上展开；

[0163] 面部特征获取子模块6026，用于确定追溯进度上的进度标记，基于预设的回溯速度，进行进度回溯，获取回溯过程中观察人员的面部特征；其中，进度标记为追溯进度上的进度时间点，进度标记对应的进度时间点的追溯数据实时在可视化看板上的动态显示区域显示；预设的回溯速度为：进度标记往回拖动的速度；面部特征为：观察人员的表情和脸部特征；

[0164] 待确认回溯结果确认子模块6027，用于根据面部特征和预设的进度标记确定特征的特征匹配结果，生成待确认回溯结果；其中，预设的进度标记确定特征由人工预先设置，比如：瞳孔放大；待确认回溯结果为：面部特征和进度标记确定特征匹配时，相应进度标记对应标记时间处的第三生产电力数据和视频数据；

[0165] 指令回复信息获取子模块6028，用于生成待确认回溯结果的确认指令，获取确认指令的指令回复信息；其中，确认指令为：用于供观察人员确定是否保存回溯结果的指令，比如：弹窗“已检索到可能的回溯结果，是否确认存储？”；

[0166] 第二显示子模块6029，用于根据指令回复信息，确定目标回溯结果，并将目标回溯结果在可视化看板上进行显示。其中，指令回复信息包括确认和取消，当确认时，将待确认回溯结果作为目标回溯结果；当取消时，继续进度回溯。

[0167] 应说明的是，本发明将异常监测结果和异常监测结果的追溯结果均进行可视化展示；具体的，确定异常类型，进行视频追溯必要性分析，分析时，异常类型是否有必要进行视频追溯的对应关系是由人工预先设置；当有必要进行异常分析时，确定异常的第三生产电力数据和其对应的设备目标，并获取视频数据；将第三生产电力数据和视频数据在同一时间轴上展开并生成追溯进度；追溯进度上有进度标记，每个位置的进度标记代表一个时刻的进度信息(进度标记对应的时间点处的第三生产电力数据和视频数据)，观察人员查看进度信息，当发现异常时，会提取到观察人员面部的进度标记确定特征(比如：瞳孔放大)，基于此时的进度标记，输出待确认回溯结果的确认指令，待确认回溯结果为系统缓存结果，当确认指令经过确认后，将待确认回溯结果作为目标回溯结果存储在只读存储器中，并基于可视化看板进行显示，进度回溯过程更直观、智能。

[0168] 上述各单元模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

[0169] 实施例3

[0170] 本实施例提供一种计算设备，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种生产电力数据质量监测及可视化方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

[0171] 本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例提出的方法。

[0172] 本实施例提出的存储介质与上述实施例提出的方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例与上述实施例具有相同的有益效果。

[0173] 通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(ReadOnly，Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

[0174] 实施例4

[0175] 参照图5，本实施例提供了一种生产电力数据质量监测及可视化方法及系统的应用实例，为对本方法中采用的技术效果加以验证说明。

[0176] 收集目标煤矿企业的总用电量；其中，总用电量为目标煤矿企业的用电度数，比如：13.8390万度；

[0177] 收集目标煤矿企业的生产设备的设备数据；其中，设备数据为：风巷风筒传感器数据、风巷风速传感器数据；

[0178] 根据总用电量和设备数据，进行质量监测，并将质量监测结果可视化；其中，对于总用电量，质量监测的是用电多少度；对于风巷风筒传感器数据，质量监测的是风筒状态；对于风巷风速传感器数据，质量监测的是风速。

[0179] 由上述可知，本发明提供了一种生产电力数据质量监测及可视化方法及系统，对各个目标企业上传的第一生产电力数据进行预处理，获取第二生产电力数据；引入数据质量动态监测分析模型对第二生产电力数据进行质量监测获取数据质量监测结果并进行可视化显示，实现了生产电力数据的自动上传和自动质量监测，提高了后续数据分析的精度。

[0180] 应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

[0181] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。

[0182] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0183] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

[0184] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0185] 尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

[0186] 显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。