[發明專利]一種基于大數據分析的視覺資產管理系統及方法

在審

• 申請號: 202010038369.7
• 申請日: 2020-01-14
• 公開（公告）號: CN111260210A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 盧奕誠
• 申請（專利權）人: 廣東南方視覺文化傳媒有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06K9/62;G06F16/2458;G06F16/215
• 代理公司: 深圳市中興達專利代理有限公司 44637
• 代理人: 林麗明

1.一種基于大數據分析的視覺資產管理系統，其特征在于，所述基于大數據分析的視覺資產管理系統包括：數據導入模塊、數據處理模塊、大數據分析模塊、品質評價指標生成模塊、視覺資產品質評價模塊、視覺資產品質預測模塊和中央控制模塊；

所述數據導入模塊用于接受各個節點發送的多個視覺資產數據；

所述數據處理模塊用于接收數據導入模塊導入的多個視覺資產數據，并對多個視覺資產數據進行分類、清洗和再分類，再利用多源數據融合技術對再分類后的數據進行融合；

所述大數據分析模塊用于對數據處理模塊處理后的多個視覺資產數據進行分析處理；

所述品質評價指標生成模塊用于預先設立多級從屬評價指標結構模型，得出品質評價指標；

所述視覺資產品質評價模塊用于根據品質評價指標生成模塊生成的品質評價指標評價多個視覺資產的品質；

所述視覺資產潛力預測模塊用于根據視覺資產的品質的歷史數據對該視覺資產潛力進行預測；

所述中央控制模塊用于通過單片機控制各個模塊正常工作。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的視覺資產管理系統，其特征在于：所述數據處理模塊包括數據分類單元、數據清洗單元、數據再分類單元和數據融合單元；

所述數據分類單元用于將多個視覺資產數據根據類型的不同，生成對應的Flume系統的配置文件，并將生成的配置文件分配到Flume系統不同Agent中；

所述數據清洗單元用于Agent根據規則引擎中的預設的清洗規則，利用Interceptor對多個視覺資產數據內容進行清洗；

所述數據再分類單元用于對清洗好的多個視覺資產數據根據類型的不同進行再分類；

所述數據融合單元用于利用多源數據融合技術對再分類后的多個視覺資產數據進行融合。

3.根據權利要求2所述的一種基于大數據分析的視覺資產管理系統，其特征在于：所述數據處理模塊還包括數據修正單元，所述數據修正單元用于對數據融合后的多個視覺資產數據進行修正。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的視覺資產管理系統，其特征在于：所述基于大數據分析的視覺資產管理系統還包括加密模塊，所述加密模塊用于進行加密處理存儲。

5.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的視覺資產管理系統，其特征在于：所述基于大數據分析的視覺資產管理系統還包括故障診斷模塊，所述故障診斷模塊用于監測該管理系統是否正常運行，如出現故障則通過短信息提醒工作人員。

6.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的視覺資產管理系統，其特征在于：所述基于大數據分析的視覺資產管理系統還包括數據視圖展示模塊，所述數據視圖展示模塊用于通過采用web服務或移動終端應用展示多個視覺資產的品質的評價結果。

7.根據權利要求1所述的一種基于大數據分析的視覺資產管理系統，其特征在于：所述視覺資產潛力預測模塊的預測方法為：根據視覺資產的品質的歷史數據，根據歷史數據得到視覺資產的歷史行為數據，根據歷史行為數據采用深度預測算法構建品質預測模型，根據品質預測模型對視覺資產潛力進行預測。

8.一種如權利要求1所述的基于大數據分析的視覺資產管理方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1.接受各個節點發送的多個視覺資產數據；

S2.接收多個視覺資產數據，并對多個視覺資產數據進行分類、清洗和再分類，再利用多源數據融合技術對再分類后的數據進行融合；

S3.對處理后的多個視覺資產數據進行分析處理；

S4.預先設立多級從屬評價指標結構模型，得出品質評價指標；

S5.根據品質評價指標評價多個視覺資產的品質；

S6.根據視覺資產的品質的歷史數據對該視覺資產潛力進行預測。

9.根據權利要求8所述的一種基于大數據分析的視覺資產管理系統，其特征在于：所述S2的具體步驟為：

將多個視覺資產數據根據類型的不同，生成對應的Flume系統的配置文件，并將生成的配置文件分配到Flume系統不同Agent中；

Agent根據規則引擎中的預設的清洗規則，利用Interceptor對多個視覺資產數據內容進行清洗；

對清洗好的多個視覺資產數據根據類型的不同進行再分類；

利用多源數據融合技術對再分類后的多個視覺資產數據進行融合；

對數據融合后的多個視覺資產數據進行修正。