本发明涉及边缘检测领域，具体涉及基低可见度下基于边缘滤波的高铁原始图像处理方法和系统。
背景技术：
1、随着企业规模的扩大和业务复杂性的增加，业务数据与财务数据一体化处理成为企业管理和决策中的重要课题。传统的数据管理模式通常将业务数据和财务数据分开处理，业务数据涵盖生产、销售、采购等运营活动，财务数据则包括成本、收入、利润等财务报表。然而，这种分散的管理模式导致数据之间的关联性较弱，难以从整体上反映企业的运行状况，影响了决策的实时性和准确性。
2、当前，数据驱动的管理模式已逐渐应用于各行各业，企业需要通过动态分析手段将业务数据与财务数据进行一体化处理，以实现多维度的数据关联分析。通过整合业务和财务数据，能够更全面地评估业务活动对财务的直接影响，例如实时跟踪销售订单对收入和成本的影响、分析库存周转对现金流的影响等。这种一体化的动态分析不仅可以增强财务预测和成本控制的能力，还能支持企业对市场变化的快速响应。
3、现有技术在实现业务数据与财务数据一体化处理的过程中，主要采用以下技术路线：
4、1、基于数据仓库的数据集成：通过构建数据仓库，将来自业务系统和财务系统的数据定期汇总、清洗、转换，形成统一的数据存储。数据仓库技术的优势在于可以有效存储历史数据，便于后续的分析和决策。
5、2、基于etl（提取、转换、加载）的数据同步：etl技术在一体化处理中被广泛应用，将各数据源的数据实时或定期同步到统一的分析平台。该方法通过自动化数据处理流程，可以实现不同系统之间的基本数据流转和一致性。
6、3、基于数据中台的统一数据服务：近年来，数据中台技术受到关注，旨在通过构建统一的数据服务层，实现业务与财务数据的灵活调用和深度关联。数据中台将数据治理、数据共享和数据分析整合在同一平台上，为数据的一体化处理提供支撑。
7、4、基于大数据与实时流处理的分析方案：该技术路线利用大数据技术和流处理技术实现对实时数据的分析，将业务和财务数据集成在同一分析平台，通过数据流的实时计算，实现业务与财务的动态分析，能有效处理高并发数据，满足实时分析需求。
8、上述现有技术所存在的问题主要包括：
9、1、实时性不足：大部分技术路线基于批量数据处理，对动态数据的响应不够及时，难以满足企业对实时监控和快速决策的需求。
10、2、数据一致性和准确性问题：在多源数据同步过程中，数据可能因系统不同步而失真，特别是在etl或数据仓库的批处理机制下，数据一致性难以保证。
11、3、实现成本高：数据中台和实时流处理方案技术复杂、投入高，建设周期长，尤其对于中小企业而言，难以承担高额的成本和维护要求。
12、4、数据结构复杂，缺乏标准化：业务和财务数据的数据结构和粒度不同，融合过程中需要大量数据转换和清洗，容易产生数据丢失或格式不一致等问题。
13、综上所述，现有技术在业务与财务数据一体化处理的动态分析中存在诸多不足，急需新的技术方案提升数据集成的实时性、准确性和系统的灵活性。
技术实现思路
1、针对上述问题，本发明的目的在于提出：一种用于业务数据与财务数据一体化处理的动态分析方法，所述方法包括以下步骤：
2、s1、数据源确定步骤：从企业内部确定至少一个数据源作为目标数据源；
3、s2、数据提取步骤：从所述目标数据源拉取数据源清单，得到初步数据集；
4、s3、数据标引步骤：根据所述初步数据集的属性，将所述初步数据集标引为对应的目标业财数据集；
5、s4、数据融合步骤：将目标业财数据集导入分析数据库进行数据集融合；
6、s5、动态分析步骤：针对目标业财数据集进行动态分析；
7、s6、结果输出步骤：将步骤s6得到的动态分析结果输出至用于展示数据分析结果的终端。
8、进一步的，步骤s1中的“确定至少一个数据源作为目标数据源”具体包括：
9、s1.1、根据企业内部的数据结构及业务需求，确定目标数据源的初步筛选标准，得到初筛数据源集合；所述筛选标准满足：
10、
11、其中，为初筛数据源集合；下角标为数据源序号，为所有候选数据源中的第个数据源，为所有候选数据源集合，为数据源的初步相关性评分；表示第个数据源的调用次数，为所有数据源调用总次数；为第个数据源的加权评分；为预定的初筛阈值；
12、s1.2、采用覆盖度检查算法从初筛数据源集合中选择符合最终需求的数据源作为目标数据源，所述覆盖度检查算法满足：
13、其中，表示针对第个数据源的覆盖度检查算法；表示真值检验，当检验对象满足预设条件时返回真值；表示引用第个数据源的业务量；表示所有业务集合；为业务总量，为预设的覆盖率；表示引用第个数据源的业务量与所有业务集合的交集的元素数量；
14、上式表示当引用第个数据源的业务量与所有业务集合的交集的元素数量与业务总量的比值超过预设的覆盖率阈值时，则判定第个数据源通过覆盖度检查，将其判定为目标数据源。
15、进一步的，步骤s3具体为：
16、根据所述初步数据集的属性，将所述初步数据集标引为对应的目标业财数据集，所述目标业财数据集满足：
17、
18、其中，上角标为数据源序号，为数据源总数；下角标为目标业财数据包序号，为目标业财数据包总数；下角标为业务数据序号，为业务数据总数；下角标为财务数据序号，为财务数据总数；表示来自第个数据源的序号为的目标业财数据包；和分别为来自第个数据源的序号为的目标业财数据包中序号为的业务数据和序号为的财务数据；
19、进一步的，步骤s4具体包括：
20、将目标业财数据集导入至空白数据表，得到融合数据表单，数据导入过程表示为：
21、
22、其中，表示针对序号为1至的数据源的目标业财数据集进行融合得到的融合数据表单；表示对所有数据源的目标业财数据集进行求并集操作。
23、进一步的，步骤s4还包括：融合数据表单满足：
24、
25、其中，以二重集合的形式构成。
26、进一步的，步骤s4还包括：对融合数据表单进行去标引操作，满足：
27、
28、其中，表示去标引业财数据集，表示去除标引后的所有业务数据的序列,为去标引业务数据序号，总数为；表示去除标引后的所有财务数据的序列，为去标引财务数据序号，总数为。
29、进一步的，步骤s5中，所述动态分析为基于时间的横向对比分析。
30、进一步的，基于时间的横向对比分析具体是指：在前溯时间周期内，获取去标引业财数据集中业务数据和财务数据的对比关系，计算业财关联性序列，满足：
31、
32、其中，表示业财关联性序列；为当前时刻，为前溯时间周期；表示业财关联性序列的初始状态为一个空序列；、和分别表示序号为的去标引业务数据的当前时刻业务量、前溯时刻业务量和业务增量；、和分别表示序号为的去标引财务数据的当前时刻业务量、前溯时刻业务量和业务增量；
33、为最大遍历算法，表示其右侧的最大值依次填入业财关联性序列，遍历索引为序号和序号。
34、有益效果
35、本发明的有益效果主要体现在以下几个方面：
36、1、提高数据分析效率：通过对企业业务数据与财务数据的一体化处理，本发明能够实现多个数据源的有效融合，减少了传统数据分析中的冗余和重复工作，提高了数据处理效率。
37、2、增强数据关联性分析能力：本方法通过引入基于时间的动态分析、横向对比分析和业财数据的关联性计算，能够深入挖掘业务数据与财务数据之间的内在关系，提供更加精准的决策支持。
38、3、提升决策质量：通过对目标数据源的覆盖度检查和业务需求的精确匹配，确保了分析结果的准确性与时效性，为企业提供了科学、可靠的分析依据，帮助企业优化资源配置与管理决策。
39、4、灵活的扩展性：该方法能够适应不同企业的多种数据需求和结构，具有较好的通用性和扩展性，适合广泛应用于各类企业的数据分析系统中。
40、综上所述，本发明通过创新的数据处理与分析方法，不仅提升了数据利用效率，还为企业提供了更强大的数据洞察力和决策支持能力。
1.一种用于业务数据与财务数据一体化处理的动态分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于业务数据与财务数据一体化处理的动态分析方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种用于业务数据与财务数据一体化处理的动态分析方法，其特征在于：步骤s3具体为：
4.根据权利要求3所述的一种用于业务数据与财务数据一体化处理的动态分析方法，其特征在于：步骤s4具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于业务数据与财务数据一体化处理的动态分析方法，其特征在于：步骤s4还包括：融合数据表单满足：
6.根据权利要求5所述的一种用于业务数据与财务数据一体化处理的动态分析方法，其特征在于：步骤s4还包括：对融合数据表单进行去标引操作，满足：
7.根据权利要求6所述的一种用于业务数据与财务数据一体化处理的动态分析方法，其特征在于：步骤s5中，所述动态分析为基于时间的横向对比分析。
8.根据权利要求7所述的一种用于业务数据与财务数据一体化处理的动态分析方法，其特征在于：
