[發明專利]基于云平臺大數據的大數據處理方法及裝置

有效

• 申請號: 202011617203.7
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112804446B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 洪智
• 申請（專利權）人: 江蘇達科信息科技有限公司
• 主分類號: H04N5/232
• 分類號: H04N5/232;G06F16/51
• 代理公司: 江蘇長德知識產權代理有限公司 32478
• 代理人: 于彬

本發明公開了一種基于云平臺大數據的大數據處理方法，包括以下步驟：采集圖像數據，所述圖像數據至少包括原始圖像和圖像相關信息，原始圖像是由圖像傳感器采集的原始圖像；對所述采集的原始圖像按照預定的策略分別分配到服務器以及客戶端進行處理；預定的策略由協同單元控制，預定的策略是：服務器生成第一數據表用于存儲原始圖像，生成第二數據表用于存儲圖像相關信息；協同單元建立第三數據表用于存儲原始圖像，建立第四數據表用于存儲圖像相關信息；本發明通過合理策略將圖像數據分配到云平臺的服務器以及連接服務器的若干個客戶端進行處理，最大化圖像數據處理資源的利用，結合雙路徑的圖像邊界處理方法，能夠提高圖像處理速度。

技術領域

本發明涉及大數據技術領域，更具體地說，它涉及基于云平臺大數據的大數據處理方法。

背景技術

云計算平臺也稱為云平臺，是指基于硬件資源和軟件資源的服務，提供計算、網絡和存儲能力。云計算平臺可以劃分為3類：以數據存儲為主的存儲型云平臺，以數據處理為主的計算型云平臺以及計算和數據存儲處理兼顧的綜合云計算平臺。

隨著云時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理(MPP)數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。大數據技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

圖像處理(image processing)，用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。圖像處理一般指數字圖像處理。數字圖像是指用工業相機、攝像機、掃描儀等設備經過拍攝得到的一個大的二維數組，該數組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術一般包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。

從圖像中抽取某些有用的度量、數據或信息。目的是得到某種數值結果，而不是產生另一個圖像。圖像分析的內容和模式識別、人工智能的研究領域有交叉，但圖像分析與典型的模式識別有所區別。圖像分析不限于把圖像中的特定區域按固定數目的類別加以分類，它主要是提供關于被分析圖像的一種描述。為此，既要利用模式識別技術，又要利用關于圖像內容的知識庫，即人工智能中關于知識表達方面的內容。圖像分析需要用圖像分割方法抽取出圖像的特征，然后對圖像進行符號化的描述。這種描述不僅能對圖像中是否存在某一特定對象作出回答，還能對圖像內容作出詳細描述。

數字圖像處理，分析與機器視覺是認知科學與計算機科學中的一個令人興奮和活躍的分支，在人的感知，識別和理解中，形狀是一個非常重要的參數，而鏈編碼就是以此概念延伸的一種形狀描述方法；

鏈碼(又稱為freeman碼)是用曲線起始點的坐標和邊界點方向代碼來描述曲線或邊界的方法，常被用來在圖像處理、計算機圖形學、模式識別等領域中表示曲線和區域邊界；

對于利用Freeman鏈碼的方式描述圖像的曲線或邊界需要刻畫曲線邊界以及轉碼的過程，所需處理的數據量較大，因而導致耗時較長，尤其是刻畫曲線邊界的過程占據大部分耗時；

圖像數據一直占據大數據平臺的數據庫的主要部分，如何優化對于圖像數據的處理是需要解決的問題。

發明內容

本發明提供一種優化對于圖像數據的處理的基于云平臺大數據的大數據處理方法，解決相關技術中的技術問題。