本申请涉及物联网技术领域，具体而言，涉及一种物联网验证图像识别方法。
背景技术：
物联网系统集群能够将大规模的数据进行整体处理，通过将物联网技术应用在智能工厂、智慧监控等场景中，能够极大的提高数据处理效率以及整合能力，从而为提高工业能力提供基础。
其中，在将物联网系统应用在智能工厂的场景中，由于工业数据的重要性，一般需要对集群系统进行安全验证，比如采用验证图片的方式对物联网集群中的各个成员设备进行验证。
然而，现有技术在进行图片验证时，为了提高数据的可靠性，需要对数据进行再备份，且备份效率较低。
技术实现要素：
本申请的目的在于提供一种物联网验证图像识别方法，以解决上述的至少部分技术问题。
为了实现上述目的，本申请采用的技术方案如下：
第一方面，本申请提供一种物联网验证图像识别方法，所述方法包括：
从第一物联采集节点获取第一物联采集图像，其中，每个物联采集节点在物联网络系统每增加一个采集节点时对所述物联网络系统所有采集节点的节点采集数据进行一次数据共享得到物联采集图像，所述第一物联采集图像为所述第一物联采集节点距离当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像；
从第二物联采集节点获取第二物联采集图像，所述第二物联采集图像为所述第二物联采集节点距离所述当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像；
分别提取所述第一物联采集图像与所述第二物联采集图像各自对应的目标特征数据；
将所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像各自的目标特征数据进行对比，若所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像两者的目标特征数据的相似度低于设定的阈值，则从所述物联网络系统中获取目标物联采集节点的物联系统记录信息，并根据所述物联系统记录信息对所述第一物联采集图像进行图像还原得到第三物联采集图像，其中，所述目标物联采集节点为所述第一物联采集图像所对应的所有物联采集节点中系统日志时间最早的物联采集节点；
将所述第三物联采集图像对应的所有物联采集节点的第一节点采集数据保存至所述物联网络系统中的备份物联节点；
从所述第一物联采集节点获取除所述第三物联采集图像对应的所有采集节点外的其他采集节点的第二节点采集数据，并将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点。
可选地，所述根据所述物联系统记录信息对所述第一物联采集图像进行图像还原得到第三物联采集图像，包括：
根据所述物联系统记录信息确定出所述目标物联采集节点的图像产生时间、图像描述信息以及图像rgb数据；
根据所述图像产生时间、所述图像描述信息以及所述图像rgb数据对所述目标物联采集节点的节点采集数据进行图像重建，得到第三物联采集图像。
可选地，所述方法还包括：
若所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像两者的目标特征数据的相似度低于设定的阈值，则获取所述第一物联采集图像对应的所有采集节点中除所述目标物联采集节点外的其他采集节点的第三节点采集数据；
从所述物联网络系统的目标物联采集节点中获取所述目标物联采集节点的第四节点采集数据；
将所述第三节点采集数据和所述第四节点采集数据保存至所述备份物联节点。
可选地，所述将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点，包括：
将所述第二节点采集数据发送至物联系统校验节点以使所述物联系统校验节点根据除所述第一物联采集节点外的其他物联采集节点的节点采集数据对所述第二节点采集数据进行校验；
获取每个物联系统校验节点的校验结论，当所有校验结论均符合预设的校验要求时将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点。
可选地，所述提取所述第一物联采集图像对应的目标特征数据，包括：
在数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的原始采集信息，并在所述原始采集信息中获取针对目标分析对象的目标采集信息，将所述目标采集信息转换为所述目标分析对象对应的目标采集参数；
将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包处理，得到评估数据包，若所述评估数据包在数据验证网络集群中验证通过，则将所述评估数据包添加至关键信息提取节点；
响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取，在所述关键信息提取节点中获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息；其中，所述目标关键信息包括所述目标采集信息和所述目标采集参数；
根据所述目标关键信息，确定所述目标分析对象对应的目标特征数据；其中，所述目标特征数据用于指示所述至少一个数据采集节点对所述目标分析对象进行参数采集所提取到的特征。
可选地，所述在数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的原始采集信息，包括：
在所述数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的待校验采集信息，并获取所述至少一个数据采集节点分别对应的信息校验策略，以根据所述信息校验策略获取所述至少一个数据采集节点分别对应的节点校验结果；
获取节点校验通过的数据采集节点对应的节点配置信息，在所述节点配置信息中获取所述节点校验通过的数据采集节点对应的第一节点秘钥，采用所述第一节点秘钥对所述节点校验结果中的加密字段进行解秘钥；其中，所述节点配置信息与所述至少一个数据采集节点均相对应；
若所述节点校验结果中的加密字段解秘钥成功，则将所述节点校验结果确定为普通校验结果，并在所述普通校验结果中获取数据验证节点对应的第二节点秘钥；
采用所述第二节点秘钥对所述信息校验策略中的加密字段进行解秘钥，若所述信息校验策略中的加密字段解秘钥成功，则将所述信息校验策略确定为普通校验策略，并根据所述普通校验结果和所述普通校验策略，将所述待校验采集信息确定为所述原始采集信息。
可选地，还包括：
响应所述数据维护系统中的信息输入请求，获取所述信息输入请求所指示的信息输入参数，将所述信息输入参数上传至用户信息校验集群；
当所述信息输入参数在所述用户信息校验集群中验证通过时，则所述在所述原始采集信息中获取针对目标分析对象的目标采集信息，包括：
对所述数据验证网络进行关键信息获取，在所述数据验证网络中获取所述目标分析对象对应的所述信息输入参数；
将所述原始采集信息中与所述信息输入参数相对应的采集信息，确定为所述目标分析对象对应的所述目标采集信息。
可选地，所述将所述目标采集信息转换为所述目标分析对象对应的目标采集参数，包括：
在所述数据维护系统中获取预设的参数提取策略；其中，所述预设的参数提取策略中记录有采集信息与采集参数类型之间的对应关系；
将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相对应的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数。
可选地，所述目标采集信息包括行为信息，所述预设的参数提取策略包括行为类型对应的采集参数类型；
所述将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相对应的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数，包括：
获取所述行为信息对应的行为类型，并根据所述预设的参数提取策略获取所述行为信息对应的行为类型相关联的目标采集参数类型；
根据所述目标采集参数类型在所述目标采集信息中提取出所述目标分析对象对应的目标采集参数。
可选地，所述目标采集信息包括行为评估信息，所述目标采集参数包括一般采集参数和特殊采集参数；
所述将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相匹配的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数，包括：
获取所述行为评估信息对应的目标评估值，以及获取所述目标分析对象对应的目标评估区间；
若所述目标评估值位于所述目标评估区间内，则在所述预设的参数提取策略中获取与所述行为评估信息相对应的一般采集参数；
若所述目标评估值不位于所述目标评估区间内，则在所述预设的参数提取策略中获取与所述行为评估信息相对应的特殊采集参数。
可选地，所述将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包处理，得到评估数据包，包括：
将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包，得到中间数据包，并将所述中间数据包发送给评估数据节点；
利用所述评估数据节点对所述中间数据包进行评估处理，并生成所述中间数据包对应的评估数据，以及将所述中间数据包和所述评估数据进行打包，生成所述评估数据包。
可选地，所述响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取，在所述关键信息提取节点中获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息，包括：
响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，并获取所述特征提取请求对应的请求id，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取；
若在所述关键信息提取节点中判定所述请求id为所述目标分析对象的合法请求id，则在所述关键信息提取节点中，获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息。
可选地，所述根据所述目标关键信息，确定所述目标分析对象对应的目标特征数据，包括：
对所述目标关键信息中所包含的目标采集参数进行统计，得到所述目标分析对象对应的目标采集参数集合；
若所述目标采集参数集合中所包含的参数值数量小于第一设定阈值，则确定所述目标分析对象的目标特征数据为异常特征数据；
若所述目标采集参数集合中所包含的参数值数量大于第二设定阈值，则确定所述目标分析对象的目标特征数据为标准特征数据；其中，所述第一设定阈值小于所述第二设定阈值；
若所述目标采集参数集合中所包含的参数值数量位于所述第一设定阈值和所述第二设定阈值之间，则确定所述目标分析对象的目标特征数据为正常特征数据。
第二方面，本申请提供一种物联网验证图像识别装置，所述装置包括：
处理模块，用于从第一物联采集节点获取第一物联采集图像，其中，每个物联采集节点在物联网络系统每增加一个采集节点时对所述物联网络系统所有采集节点的节点采集数据进行一次数据共享得到物联采集图像，所述第一物联采集图像为所述第一物联采集节点距离当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像；
所述处理模块还用于，从第二物联采集节点获取第二物联采集图像，所述第二物联采集图像为所述第二物联采集节点距离所述当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像；
所述处理模块还用于，分别提取所述第一物联采集图像与所述第二物联采集图像各自对应的目标特征数据；
所述处理模块还用于，将所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像各自的目标特征数据进行对比，若所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像两者的目标特征数据的相似度低于设定的阈值，则从所述物联网络系统中获取目标物联采集节点的物联系统记录信息，并根据所述物联系统记录信息对所述第一物联采集图像进行图像还原得到第三物联采集图像，其中，所述目标物联采集节点为所述第一物联采集图像所对应的所有物联采集节点中系统日志时间最早的物联采集节点；
所述处理模块还用于，将所述第三物联采集图像对应的所有物联采集节点的第一节点采集数据保存至所述物联网络系统中的备份物联节点；
保存模块，用于从所述第一物联采集节点获取除所述第三物联采集图像对应的所有采集节点外的其他采集节点的第二节点采集数据，并将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点。
第三方面，本申请提供一种计算机设备，所述控制设备包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现上述的物联网验证图像识别方法。
本申请提供的一种物联网验证图像识别方法，通过物联采集节点对节点采集数据进行备份产生的物联采集图像直接用于备份物联节点的进行数据同步，能够减少备份物联节点进行数据同步的时间，提高备份效率。另外，通过从不同物联采集节点获取物联采集图像进行图像还原，可确保用于备份物联节点进行数据同步的物联采集图像所对应节点采集数据完整。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。
图1为本申请提供的计算机设备的结构框图。
图2为本申请提供的物联网验证图像识别方法的流程图。
图3为本申请提供的物联网验证图像识别装置的结构图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请的一些实施例中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请选定的一些实施例。基于本申请中的一部分实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1，图1为本申请提供的计算机设备100的结构框图，该计算机设备100包括存储器101、处理器102和通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
存储器101可用于存储软件程序及模块，如本申请提供的物联网验证图像识别装置对应的程序指令/模块，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，进而执行本申请提供的物联网验证图像识别方法的步骤。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
其中，存储器101可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除可编程只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。
处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，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。
请参阅图2，图2为本申请提供的物联网验证图像识别方法的流程图，在本实施例中，所述物联网验证图像识别方法包括以下步骤：
s310，从第一物联采集节点获取第一物联采集图像，其中，每个物联采集节点在物联网络系统每增加一个采集节点时对所述物联网络系统所有采集节点的节点采集数据进行一次数据共享得到物联采集图像，所述第一物联采集图像为所述第一物联采集节点距离当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像。
在本实施例中，所述物联网络系统包括多个物联采集节点，所述第一物联采集节点为所述多个物联采集节点中的之一。
s320，从第二物联采集节点获取第二物联采集图像，所述第二物联采集图像为所述第二物联采集节点距离所述当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像。
s330，分别提取所述第一物联采集图像与所述第二物联采集图像各自对应的目标特征数据。
s340，将所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像各自的目标特征数据进行对比，若所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像两者的目标特征数据的相似度低于设定的阈值，则从所述物联网络系统中获取目标物联采集节点的物联系统记录信息，并根据所述物联系统记录信息对所述第一物联采集图像进行图像还原得到第三物联采集图像，其中，所述目标物联采集节点为所述第一物联采集图像所对应的所有物联采集节点中系统日志时间最早的物联采集节点。
s350，将所述第三物联采集图像对应的所有物联采集节点的第一节点采集数据保存至所述物联网络系统中的备份物联节点。
s360，从所述第一物联采集节点获取除所述第三物联采集图像对应的所有采集节点外的其他采集节点的第二节点采集数据，并将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点。
基于本申请提供的上述实现方式，通过物联采集节点对节点采集数据进行备份产生的物联采集图像直接用于备份物联节点的进行数据同步，能够减少备份物联节点进行数据同步的时间，提高备份效率。另外，通过从不同物联采集节点获取物联采集图像进行图像还原，可确保用于备份物联节点进行数据同步的物联采集图像所对应节点采集数据完整。
可选地，计算机设备在执行步骤s330时，以提取所述第一物联采集图像对应的目标特征数据为例，可以先在数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的原始采集信息，并在所述原始采集信息中获取针对目标分析对象的目标采集信息，将所述目标采集信息转换为所述目标分析对象对应的目标采集参数。
在本实施例中，所述数据维护系统包括有多个数据采集节点，每一个数据采集节点可以用于采集原始采集信息，所述原始采集信息可以包括分析对象的采集信息、分析对象的环境参数、分析对象的地址信息等。另外，每一个采集信息可以对应有采集参数，比如采集的值等。
然后，将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包处理，得到评估数据包，若所述评估数据包在数据验证网络集群中验证通过，则将所述评估数据包添加至关键信息提取节点。
在本实施例中，所述数据验证网络集群可以用于对数据包进行网络验证，比如验证数据包的安全性或者是进行一致性校验等等。
接下来，响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取，在所述关键信息提取节点中获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息；其中，所述目标关键信息包括所述目标采集信息和所述目标采集参数。
在本实施例中，所述特征提取请求可以由数据维护系统中的客户端发送，用户通过操作该客户端，从而发送该特征提取请求。
然后，根据所述目标关键信息，确定所述目标分析对象对应的目标特征数据；其中，所述目标特征数据用于指示所述至少一个数据采集节点对所述目标分析对象进行参数采集所提取到的特征。
可选地，作为一种实施方式，在执行在数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的原始采集信息的步骤时：可以先在所述数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的待校验采集信息，并获取所述至少一个数据采集节点分别对应的信息校验策略，以根据所述信息校验策略获取所述至少一个数据采集节点分别对应的节点校验结果；然后，获取节点校验通过的数据采集节点对应的节点配置信息，在所述节点配置信息中获取所述节点校验通过的数据采集节点对应的第一节点秘钥，采用所述第一节点秘钥对所述节点校验结果中的加密字段进行解秘钥；其中，所述节点配置信息与所述至少一个数据采集节点均相对应；接下来，若所述节点校验结果中的加密字段解秘钥成功，则将所述节点校验结果确定为普通校验结果，并在所述普通校验结果中获取数据验证节点对应的第二节点秘钥；然后，采用所述第二节点秘钥对所述信息校验策略中的加密字段进行解秘钥，若所述信息校验策略中的加密字段解秘钥成功，则将所述信息校验策略确定为普通校验策略，并根据所述普通校验结果和所述普通校验策略，将所述待校验采集信息确定为所述原始采集信息。
需要说明的是，上述的普通校验结果用于指示对应的加密字段解秘钥成功；若对应的加密字段解秘钥失败，则对应的校验结果为失败校验结果。
可选地，作为一种实施方式，在执行将所述目标采集信息转换为所述目标分析对象对应的目标采集参数的步骤时，可以先在所述数据维护系统中获取预设的参数提取策略；其中，所述预设的参数提取策略中记录有采集信息与采集参数类型之间的对应关系；然后，将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相对应的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数。
比如，作为一种实施方式，所述目标采集信息包括行为信息，所述预设的参数提取策略包括行为类型对应的采集参数类型；基于此，在将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相对应的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数时，可以先获取所述行为信息对应的行为类型，并根据所述预设的参数提取策略获取所述行为信息对应的行为类型相关联的目标采集参数类型；然后，根据所述目标采集参数类型在所述目标采集信息中提取出所述目标分析对象对应的目标采集参数。
又或者，作为另一种实施方式，所述目标采集信息包括行为评估信息，所述目标采集参数包括一般采集参数和特殊采集参数；在将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相匹配的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数时，还可以先获取所述行为评估信息对应的目标评估值，以及获取所述目标分析对象对应的目标评估区间；其中，若所述目标评估值位于所述目标评估区间内，则在所述预设的参数提取策略中获取与所述行为评估信息相对应的一般采集参数；另外，若所述目标评估值不位于所述目标评估区间内，则在所述预设的参数提取策略中获取与所述行为评估信息相对应的特殊采集参数。可以理解的是，上述的一般采集参数与特殊采用参数仅为示意，说明两种不同的采集参数，上述的一般采集参数可以是指一些通用的采集参数，而特殊采集参数则可以是指特殊配置的一些采集参数。
可选地，作为一种实施方式，在执行将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包处理，得到评估数据包的步骤时，可以将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包，得到中间数据包，并将所述中间数据包发送给评估数据节点；然后，利用所述评估数据节点对所述中间数据包进行评估处理，并生成所述中间数据包对应的评估数据，以及将所述中间数据包和所述评估数据进行打包，生成所述评估数据包。可以理解的是，所述评估数据可以用于指示所述中间数据包的安全性。
另外，作为一种实施方式，在执行以响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取，在所述关键信息提取节点中获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息的步骤时：可以先响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，并获取所述特征提取请求对应的请求id，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取；然后，若在所述关键信息提取节点中判定所述请求id为所述目标分析对象的合法请求id，则在所述关键信息提取节点中，获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息。当然，可以理解的是，若所述请求id不为所述目标分析对象的合法请求id，则可以不响应所述特征提取请求，从而停止执行特征提取的操作。
可选地，作为一种实施方式，在执行以根据所述目标关键信息，确定所述目标分析对象对应的目标特征数据的步骤时：可以对所述目标关键信息中所包含的目标采集参数进行统计，得到所述目标分析对象对应的目标采集参数集合；其中，若所述目标采集参数集合中所包含的参数值数量小于第一设定阈值，则确定所述目标分析对象的目标特征数据为异常特征数据；另一方面，若所述目标采集参数集合中所包含的参数值数量大于第二设定阈值，则确定所述目标分析对象的目标特征数据为标准特征数据；其中，所述第一设定阈值小于所述第二设定阈值；再一方面，若所述目标采集参数集合中所包含的参数值数量位于所述第一设定阈值和所述第二设定阈值之间，则确定所述目标分析对象的目标特征数据为正常特征数据。
可以理解的是，本申请提供的上述方式仅为示例，提供了一种确定出目标分析对象对应的目标特征数据的方式，在本申请其他一些的实施方式中，还可以采用其他的一些策略提取目标特征数据，比如通过预先配置的神经网络模型进行提取，本申请对此不进行限制。
另外，基于本申请提供的上述实现方式，该物联网验证图像识别方法还可以包括以下方案：首先，响应所述数据维护系统中的信息输入请求，获取所述信息输入请求所指示的信息输入参数，将所述信息输入参数上传至用户信息校验集群；然后，当所述信息输入参数在所述用户信息校验集群中验证通过时，则在执行在所述原始采集信息中获取针对目标分析对象的目标采集信息时，可以先对所述数据验证网络进行关键信息获取，在所述数据验证网络中获取所述目标分析对象对应的所述信息输入参数；然后，将所述原始采集信息中与所述信息输入参数相对应的采集信息，确定为所述目标分析对象对应的所述目标采集信息。
可以理解的是，上述仅为示例，说明了第一物联采集图像的目标特征数据的提取方式，第二物联采集图像的特征提取方式与第一物联采集图像的目标特征数据的提取方式相同，本申请对此不进行限定。
另外，作为一种实施方式，计算机设备在执行步骤s340以根据所述物联系统记录信息对所述第一物联采集图像进行图像还原得到第三物联采集图像时，可以先根据所述物联系统记录信息确定出所述目标物联采集节点的图像产生时间、图像描述信息以及图像rgb数据；然后，根据所述图像产生时间、所述图像描述信息以及所述图像rgb数据对所述目标物联采集节点的节点采集数据进行图像重建，得到第三物联采集图像。
可选地，作为一种实施方式，该物联网验证图像识别方法还可以包括以下步骤：若所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像两者的目标特征数据的相似度低于设定的阈值，则获取所述第一物联采集图像对应的所有采集节点中除所述目标物联采集节点外的其他采集节点的第三节点采集数据；从所述物联网络系统的目标物联采集节点中获取所述目标物联采集节点的第四节点采集数据；将所述第三节点采集数据和所述第四节点采集数据保存至所述备份物联节点。
可选地，作为一种实施方式，计算机设备在执行步骤s350以将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点时，可以先将所述第二节点采集数据发送至物联系统校验节点以使所述物联系统校验节点根据除所述第一物联采集节点外的其他物联采集节点的节点采集数据对所述第二节点采集数据进行校验；然后，获取每个物联系统校验节点的校验结论，当所有校验结论均符合预设的校验要求时将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点。
并且，请参阅图3，图3为本申请提供的物联网验证图像识别装置900的结构图，所述物联网验证图像识别装置900包括处理模块910及保存模块920。
处理模块910，用于从第一物联采集节点获取第一物联采集图像，其中，每个物联采集节点在物联网络系统每增加一个采集节点时对所述物联网络系统所有采集节点的节点采集数据进行一次数据共享得到物联采集图像，所述第一物联采集图像为所述第一物联采集节点距离当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像；
所述处理模块910还用于，从第二物联采集节点获取第二物联采集图像，所述第二物联采集图像为所述第二物联采集节点距离所述当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像；
所述处理模块910还用于，分别提取所述第一物联采集图像与所述第二物联采集图像各自对应的目标特征数据；
所述处理模块910还用于，将所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像各自的目标特征数据进行对比，若所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像两者的目标特征数据的相似度低于设定的阈值，则从所述物联网络系统中获取目标物联采集节点的物联系统记录信息，并根据所述物联系统记录信息对所述第一物联采集图像进行图像还原得到第三物联采集图像，其中，所述目标物联采集节点为所述第一物联采集图像所对应的所有物联采集节点中系统日志时间最早的物联采集节点；
所述处理模块910还用于，将所述第三物联采集图像对应的所有物联采集节点的第一节点采集数据保存至所述物联网络系统中的备份物联节点；
保存模块920，用于从所述第一物联采集节点获取除所述第三物联采集图像对应的所有采集节点外的其他采集节点的第二节点采集数据，并将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点。
可选地，所述处理模块910在根据所述物联系统记录信息对所述第一物联采集图像进行图像还原得到第三物联采集图像时，可以用于：
根据所述物联系统记录信息确定出所述目标物联采集节点的图像产生时间、图像描述信息以及图像rgb数据；
根据所述图像产生时间、所述图像描述信息以及所述图像rgb数据对所述目标物联采集节点的节点采集数据进行图像重建，得到第三物联采集图像。
可选地，所述处理模块910还用于，若所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像两者的目标特征数据的相似度低于设定的阈值，则获取所述第一物联采集图像对应的所有采集节点中除所述目标物联采集节点外的其他采集节点的第三节点采集数据；
从所述物联网络系统的目标物联采集节点中获取所述目标物联采集节点的第四节点采集数据；
将所述第三节点采集数据和所述第四节点采集数据保存至所述备份物联节点。
可选地，所述处理模块910在将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点时，可以用于：
将所述第二节点采集数据发送至物联系统校验节点以使所述物联系统校验节点根据除所述第一物联采集节点外的其他物联采集节点的节点采集数据对所述第二节点采集数据进行校验；
获取每个物联系统校验节点的校验结论，当所有校验结论均符合预设的校验要求时将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点。
可选地，所述处理模块910在提取所述第一物联采集图像对应的目标特征数据时，可以用于：
在数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的原始采集信息，并在所述原始采集信息中获取针对目标分析对象的目标采集信息，将所述目标采集信息转换为所述目标分析对象对应的目标采集参数；
将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包处理，得到评估数据包，若所述评估数据包在数据验证网络集群中验证通过，则将所述评估数据包添加至关键信息提取节点；
响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取，在所述关键信息提取节点中获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息；其中，所述目标关键信息包括所述目标采集信息和所述目标采集参数；
根据所述目标关键信息，确定所述目标分析对象对应的目标特征数据；其中，所述目标特征数据用于指示所述至少一个数据采集节点对所述目标分析对象进行参数采集所提取到的特征。
可选地，所述处理模块910在数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的原始采集信息时，可以用于：
在所述数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的待校验采集信息，并获取所述至少一个数据采集节点分别对应的信息校验策略，以根据所述信息校验策略获取所述至少一个数据采集节点分别对应的节点校验结果；
获取节点校验通过的数据采集节点对应的节点配置信息，在所述节点配置信息中获取所述节点校验通过的数据采集节点对应的第一节点秘钥，采用所述第一节点秘钥对所述节点校验结果中的加密字段进行解秘钥；其中，所述节点配置信息与所述至少一个数据采集节点均相对应；
若所述节点校验结果中的加密字段解秘钥成功，则将所述节点校验结果确定为普通校验结果，并在所述普通校验结果中获取数据验证节点对应的第二节点秘钥；
采用所述第二节点秘钥对所述信息校验策略中的加密字段进行解秘钥，若所述信息校验策略中的加密字段解秘钥成功，则将所述信息校验策略确定为普通校验策略，并根据所述普通校验结果和所述普通校验策略，将所述待校验采集信息确定为所述原始采集信息。
可选地，所述处理模块910还用于，响应所述数据维护系统中的信息输入请求，获取所述信息输入请求所指示的信息输入参数，将所述信息输入参数上传至用户信息校验集群；
当所述信息输入参数在所述用户信息校验集群中验证通过时，则所述处理模块910在所述原始采集信息中获取针对目标分析对象的目标采集信息时，可以用于：
对所述数据验证网络进行关键信息获取，在所述数据验证网络中获取所述目标分析对象对应的所述信息输入参数；
将所述原始采集信息中与所述信息输入参数相对应的采集信息，确定为所述目标分析对象对应的所述目标采集信息。
可选地，所述处理模块910在将所述目标采集信息转换为所述目标分析对象对应的目标采集参数时，可以用于：
在所述数据维护系统中获取预设的参数提取策略；其中，所述预设的参数提取策略中记录有采集信息与采集参数类型之间的对应关系；
将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相对应的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数。
可选地，所述目标采集信息包括行为信息，所述预设的参数提取策略包括行为类型对应的采集参数类型；
所述处理模块910在将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相对应的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数时，可以用于：
获取所述行为信息对应的行为类型，并根据所述预设的参数提取策略获取所述行为信息对应的行为类型相关联的目标采集参数类型；
根据所述目标采集参数类型在所述目标采集信息中提取出所述目标分析对象对应的目标采集参数。
可选地，所述目标采集信息包括行为评估信息，所述目标采集参数包括一般采集参数和特殊采集参数；
所述处理模块910在将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相匹配的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数时，可以用于：
获取所述行为评估信息对应的目标评估值，以及获取所述目标分析对象对应的目标评估区间；
若所述目标评估值位于所述目标评估区间内，则在所述预设的参数提取策略中获取与所述行为评估信息相对应的一般采集参数；
若所述目标评估值不位于所述目标评估区间内，则在所述预设的参数提取策略中获取与所述行为评估信息相对应的特殊采集参数。
可选地，所述处理模块910在将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包处理，得到评估数据包时，可以用于：
将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包，得到中间数据包，并将所述中间数据包发送给评估数据节点；
利用所述评估数据节点对所述中间数据包进行评估处理，并生成所述中间数据包对应的评估数据，以及将所述中间数据包和所述评估数据进行打包，生成所述评估数据包。
可选地，所述处理模块910在响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取，在所述关键信息提取节点中获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息时，可以用于：
响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，并获取所述特征提取请求对应的请求id，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取；
若在所述关键信息提取节点中判定所述请求id为所述目标分析对象的合法请求id，则在所述关键信息提取节点中，获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息。
可选地，所述处理模块910在根据所述目标关键信息，确定所述目标分析对象对应的目标特征数据时，可以用于：
对所述目标关键信息中所包含的目标采集参数进行统计，得到所述目标分析对象对应的目标采集参数集合；
若所述目标采集参数集合中所包含的参数值数量小于第一设定阈值，则确定所述目标分析对象的目标特征数据为异常特征数据；
若所述目标采集参数集合中所包含的参数值数量大于第二设定阈值，则确定所述目标分析对象的目标特征数据为标准特征数据；其中，所述第一设定阈值小于所述第二设定阈值；
若所述目标采集参数集合中所包含的参数值数量位于所述第一设定阈值和所述第二设定阈值之间，则确定所述目标分析对象的目标特征数据为正常特征数据。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的一些实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。
也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。
也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请的一些实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块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存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本申请的一些实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的部分实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
1.一种物联网验证图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
从第一物联采集节点获取第一物联采集图像，其中，每个物联采集节点在物联网络系统每增加一个采集节点时对所述物联网络系统所有采集节点的节点采集数据进行一次数据共享得到物联采集图像，所述第一物联采集图像为所述第一物联采集节点距离当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像；
从第二物联采集节点获取第二物联采集图像，所述第二物联采集图像为所述第二物联采集节点距离所述当前验证时间节点最新一次进行数据共享时所产生的物联采集图像；
分别提取所述第一物联采集图像与所述第二物联采集图像各自对应的目标特征数据；
将所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像各自的目标特征数据进行对比，若所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像两者的目标特征数据的相似度低于设定的阈值，则从所述物联网络系统中获取目标物联采集节点的物联系统记录信息，并根据所述物联系统记录信息对所述第一物联采集图像进行图像还原得到第三物联采集图像，其中，所述目标物联采集节点为所述第一物联采集图像所对应的所有物联采集节点中系统日志时间最早的物联采集节点；
将所述第三物联采集图像对应的所有物联采集节点的第一节点采集数据保存至所述物联网络系统中的备份物联节点；
从所述第一物联采集节点获取除所述第三物联采集图像对应的所有采集节点外的其他采集节点的第二节点采集数据，并将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述物联系统记录信息对所述第一物联采集图像进行图像还原得到第三物联采集图像，包括：
根据所述物联系统记录信息确定出所述目标物联采集节点的图像产生时间、图像描述信息以及图像rgb数据；
根据所述图像产生时间、所述图像描述信息以及所述图像rgb数据对所述目标物联采集节点的节点采集数据进行图像重建，得到第三物联采集图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述第一物联采集图像和所述第二物联采集图像两者的目标特征数据的相似度低于设定的阈值，则获取所述第一物联采集图像对应的所有采集节点中除所述目标物联采集节点外的其他采集节点的第三节点采集数据；
从所述物联网络系统的目标物联采集节点中获取所述目标物联采集节点的第四节点采集数据；
将所述第三节点采集数据和所述第四节点采集数据保存至所述备份物联节点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点，包括：
将所述第二节点采集数据发送至物联系统校验节点以使所述物联系统校验节点根据除所述第一物联采集节点外的其他物联采集节点的节点采集数据对所述第二节点采集数据进行校验；
获取每个物联系统校验节点的校验结论，当所有校验结论均符合预设的校验要求时将所述第二节点采集数据保存至所述备份物联节点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述第一物联采集图像对应的目标特征数据，包括：
在数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的原始采集信息，并在所述原始采集信息中获取针对目标分析对象的目标采集信息，将所述目标采集信息转换为所述目标分析对象对应的目标采集参数；
将所述目标采集信息和所述目标采集参数进行打包处理，得到评估数据包，若所述评估数据包在数据验证网络集群中验证通过，则将所述评估数据包添加至关键信息提取节点；
响应所述数据维护系统中针对所述目标分析对象的特征提取请求，对所述关键信息提取节点进行关键信息获取，在所述关键信息提取节点中获取与所述目标分析对象相对应的目标关键信息；其中，所述目标关键信息包括所述目标采集信息和所述目标采集参数；
根据所述目标关键信息，确定所述目标分析对象对应的目标特征数据；其中，所述目标特征数据用于指示所述至少一个数据采集节点对所述目标分析对象进行参数采集所提取到的特征。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的原始采集信息，包括：
在所述数据维护系统中获取由至少一个数据采集节点所采集的待校验采集信息，并获取所述至少一个数据采集节点分别对应的信息校验策略，以根据所述信息校验策略获取所述至少一个数据采集节点分别对应的节点校验结果；
获取节点校验通过的数据采集节点对应的节点配置信息，在所述节点配置信息中获取所述节点校验通过的数据采集节点对应的第一节点秘钥，采用所述第一节点秘钥对所述节点校验结果中的加密字段进行解秘钥；其中，所述节点配置信息与所述至少一个数据采集节点均相对应；
若所述节点校验结果中的加密字段解秘钥成功，则将所述节点校验结果确定为普通校验结果，并在所述普通校验结果中获取数据验证节点对应的第二节点秘钥；
采用所述第二节点秘钥对所述信息校验策略中的加密字段进行解秘钥，若所述信息校验策略中的加密字段解秘钥成功，则将所述信息校验策略确定为普通校验策略，并根据所述普通校验结果和所述普通校验策略，将所述待校验采集信息确定为所述原始采集信息。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
响应所述数据维护系统中的信息输入请求，获取所述信息输入请求所指示的信息输入参数，将所述信息输入参数上传至用户信息校验集群；
当所述信息输入参数在所述用户信息校验集群中验证通过时，则所述在所述原始采集信息中获取针对目标分析对象的目标采集信息，包括：
对所述数据验证网络进行关键信息获取，在所述数据验证网络中获取所述目标分析对象对应的所述信息输入参数；
将所述原始采集信息中与所述信息输入参数相对应的采集信息，确定为所述目标分析对象对应的所述目标采集信息。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标采集信息转换为所述目标分析对象对应的目标采集参数，包括：
在所述数据维护系统中获取预设的参数提取策略；其中，所述预设的参数提取策略中记录有采集信息与采集参数类型之间的对应关系；
将所述预设的参数提取策略中与所述目标采集信息相对应的采集参数类型所包括的采集参数，确定为所述目标分析对象对应的目标采集参数。
技术总结