[發明專利]基于智能筆手寫圖像的處理方法、裝置、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202110409914.3
• 申請日: 2021-04-15
• 公開（公告）號: CN113011413A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 陳鏗帆
• 申請（專利權）人: 深圳市鷹碩云科技有限公司
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/34;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/182
• 代理公司: 深圳余梅專利代理事務所(特殊普通合伙) 44519
• 代理人: 陳余才

本發明涉及大數據領域，提供一種基于智能筆手寫圖像的處理方法、裝置、系統及存儲介質，用于提高基于在線教育的智能筆手寫圖像的存取效率。基于智能筆手寫圖像的處理方法包括：通過預置的筆順識別神經網絡模型，對基于在線教育的智能筆手寫圖像序列依次進行字符識別、字符分割、多層的筆順特征提取和字符信息生成，得到筆順識別信息；對筆順識別信息和基于在線教育的智能筆手寫圖像序列進行過濾處理，得到預處理數據；獲取預處理數據的文件大小，并將文件大小與預設閾值進行對比分析得到對比分析結果；根據對比分析結果，將預處理數據進行二進制格式轉換和/或分片處理，得到待存儲數據；將待存儲數據存儲至預置的基于分布式文件存儲的數據庫。

技術領域

本發明涉及大數據的數據處理領域，尤其涉及一種基于智能筆手寫圖像的處理方法、裝置、系統及存儲介質。

背景技術

隨著信息技術和物聯網技術的發展，在線教育平臺越顯發展趨勢。而在線教育平臺隨著用戶以及在線互動的增加，即時生成的智能筆手寫圖像數據越多，即時生成的智能筆手寫圖像數據的存儲，對于在線教育平臺的數據處理的準確性、協調性和效率等起到重要作用。

目前，一般都是通過關系型數據庫來存儲即時生成的智能筆手寫圖像數據，但是該存儲方式，對于即時生成的智能筆手寫圖像數據的讀寫性能較差、高并發讀寫需求和表結構擴展不方便等缺點，從而導致基于在線教育的智能筆手寫圖像的存取效率低。

發明內容

本發明提供一種基于智能筆手寫圖像的處理方法、裝置、系統及存儲介質，用于提高基于在線教育的智能筆手寫圖像的存取效率。

本發明第一方面提供了一種基于智能筆手寫圖像的處理方法，包括：

獲取基于在線教育的智能筆手寫圖像序列，通過預置的筆順識別神經網絡模型，對所述基于在線教育的智能筆手寫圖像序列依次進行字符識別、字符分割、多層的筆順特征提取和字符信息生成，得到筆順識別信息；

對所述筆順識別信息和所述基于在線教育的智能筆手寫圖像序列進行過濾處理，得到預處理數據；

獲取所述預處理數據的文件大小，并將所述文件大小與預設閾值進行對比分析，得到對比分析結果；

根據所述對比分析結果，將所述預處理數據進行二進制格式轉換和/或分片處理，得到待存儲數據；

將所述待存儲數據存儲至預置的基于分布式文件存儲的數據庫。

可選的，在本發明第一方面的第一種實現方式中，所述根據所述對比分析結果，將所述預處理數據進行二進制格式轉換和/或分片處理，得到待存儲數據，包括：

根據所述對比分析結果，對所述預處理數據進行分類，得到待轉換數據和待分片數據，所述待轉換數據用于指示所述文件大小小于所述預設閾值，所述待分片數據用于指示所述文件大小大于或等于所述預設閾值；

將所述待轉換數據轉換為預設維度的數組，得到目標數組，并將所述目標數組寫入預置的二進制文件中，得到二進制文件數據；

通過預置的分片機制，將所述待分片數據進行分片處理并寫入預置的分片隊列中，得到目標分片數據，所述分片機制包括分片的數據大小和分片方式；

將所述二進制文件數據和所述目標分片數據確定為待存儲數據。

可選的，在本發明第一方面的第二種實現方式中，所述將所述待存儲數據存儲至預置的基于分布式文件存儲的數據庫，包括：

獲取基于分布式文件存儲的數據庫對應各存儲節點的資源占比，按照所述各存儲節點的資源占比的值從大到小的順序，對所述各存儲節點進行排序，得到存儲節點序列；

對所述待存儲數據進行緩存得到緩存數據，并創建所述緩存數據的索引；