[發(fā)明專利]基于智能筆手寫圖像的處理方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110488219.0
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113158961A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 滕凱
• 申請（專利權(quán)）人: 中電鷹碩（深圳）智慧互聯(lián)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06F16/51;G06N3/04
• 代理公司: 深圳余梅專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 44519
• 代理人: 陳余才

1.一種基于智能筆手寫圖像的處理方法，其特征在于，所述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(yù)置的筆順識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對所述基于在線教育的智能筆手寫圖像序列依次進(jìn)行字符分割、多層的筆順特征提取、字符識別和字符信息生成，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(jìn)行過濾處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；

獲取所述預(yù)處理數(shù)據(jù)的文件大小，并將所述文件大小與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行對比分析，得到對比分析結(jié)果；

根據(jù)所述對比分析結(jié)果，將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行二進(jìn)制格式轉(zhuǎn)換和/或分片處理，得到待存儲數(shù)據(jù)；

將所述待存儲數(shù)據(jù)存儲至預(yù)置的基于分布式文件存儲的數(shù)據(jù)庫。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能筆手寫圖像的處理方法，其特征在于，所述根據(jù)所述對比分析結(jié)果，將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行二進(jìn)制格式轉(zhuǎn)換和/或分片處理，得到待存儲數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)所述對比分析結(jié)果，對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得到待轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和待分片數(shù)據(jù)，所述待轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)用于指示所述文件大小小于所述預(yù)設(shè)閾值，所述待分片數(shù)據(jù)用于指示所述文件大小大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值；

將所述待轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為預(yù)設(shè)維度的數(shù)組，得到目標(biāo)數(shù)組，并將所述目標(biāo)數(shù)組寫入預(yù)置的二進(jìn)制文件中，得到二進(jìn)制文件數(shù)據(jù)；

通過預(yù)置的分片機(jī)制，將所述待分片數(shù)據(jù)進(jìn)行分片處理并寫入預(yù)置的分片隊(duì)列中，得到目標(biāo)分片數(shù)據(jù)，所述分片機(jī)制包括分片的數(shù)據(jù)大小和分片方式；

將所述二進(jìn)制文件數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)分片數(shù)據(jù)確定為待存儲數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能筆手寫圖像的處理方法，其特征在于，所述通過預(yù)置的筆順識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對所述基于在線教育的智能筆手寫圖像序列依次進(jìn)行字符分割、多層的筆順特征提取、字符識別和字符信息生成，得到筆順識別信息，包括：

通過預(yù)置的筆順識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的光學(xué)字符識別網(wǎng)絡(luò)層，對所述基于在線教育的智能筆手寫圖像序列進(jìn)行字符分割，得到字符圖像，一張智能筆手寫圖像對應(yīng)一個(gè)或一個(gè)以上的字符圖像，所述筆順識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括光學(xué)字符識別網(wǎng)絡(luò)層、目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)層和分類網(wǎng)絡(luò)層；

通過所述目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)層，對所述字符圖像進(jìn)行目標(biāo)框檢測、目標(biāo)框提取和基于多尺度跨通道的卷積融合，得到多尺度特征圖序列集；

通過所述分類網(wǎng)絡(luò)層，基于預(yù)置的多種類語言的詞典和所述多尺度特征圖序列集，計(jì)算所述基于在線教育的智能筆手寫圖像序列中字符匹配的概率，所述多種類語言的詞典包括多種類語言的筆畫和文字；

根據(jù)所述概率確定字符信息得到筆順識別信息，所述筆順識別信息包括筆順信息和所述筆順信息對應(yīng)的文字信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能筆手寫圖像的處理方法，其特征在于，所述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(jìn)行過濾處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)，包括：

對所述筆順識別信息進(jìn)行空值識別得到空值數(shù)據(jù)，將所述筆順識別信息中的空值數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，得到目標(biāo)識別信息；

從所述基于在線教育的智能筆手寫圖像序列中匹配與所述目標(biāo)識別信息對應(yīng)的目標(biāo)圖像集；

創(chuàng)建所述目標(biāo)圖像集與所述目標(biāo)識別信息之間的對應(yīng)關(guān)系，將創(chuàng)建有對應(yīng)關(guān)系的目標(biāo)圖像集和目標(biāo)識別信息確定為預(yù)處理數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的基于智能筆手寫圖像的處理方法，其特征在于，所述將所述待存儲數(shù)據(jù)存儲至預(yù)置的基于分布式文件存儲的數(shù)據(jù)庫之后，包括：

獲取所述基于分布式文件存儲的數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)狀況，根據(jù)所述數(shù)據(jù)狀況，對所述基于分布式文件存儲的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行新增節(jié)點(diǎn)的配置和連接。