[发明专利]一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法

权利要求书

1.一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：包括：

区块网络搭建步骤：搭建区块链网络，所述区块链网络包括有若干公共应用节点，所述公共应用节点用于存储用户实时上传的数据；

数据获取步骤：构建本地应用节点，定时根据预设的数据类型从所述公共应用节点获取符合数据类型的数据，并存储到所述本地应用节点；

数据训练步骤：利用半监督式学习算法，对所述本地应用节点的数据进行训练，得到机器视觉模型。

2.根据权利要求1所述的一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：所述本地应用节点配置有本地应用数据库，所述数据获取步骤包括数据上链子步骤和数据筛选子步骤；

所述数据上链子步骤包括终端设备响应用户指令将数据格式化成json格式，并将数据设置为预设的数据类型，将数据打包后上传至任一所述公共应用节点；

所述数据入库子步骤包括获取所述数据库的当前账本最大高度为Max，设置当前的获取账本高度为Max+1，每隔预设的获取间隔时间以当前的获取账本高度Max+1从所述公共应用节点的对应账本中获取数据，对数据进行筛选，若筛选后获得数据，则将筛选后的数据存储至所述本地应用数据库，并将所述当前账本高度加1。

3.根据权利要求2所述的一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：所述数据入库子步骤中对数据进行筛选具体为：判断对应账本是否为空，若账本为空，则将所述当前账本高度加1；若不为空，则读取对应账本内数据；将读取的数据的类型与预设的数据类型进行比较，若读取的数据的类型为预设的数据类型，则将读取的数据储存至所述本地应用数据库；若读取的数据的类型与预设的数据类型不同，则不存储读取的数据。

4.根据权利要求3所述的一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：所述本地应用节点还配置有异常数据库，所述异常数据库中存储有异常数据，所述异常数据为从所述本地应用数据库中获取的无法用于训练的无训练价值的数据，所述数据训练步骤还包括数据选用子步骤；

所述数据选用子步骤包括将从所述本地应用数据库中获取的数据与从所述异常数据库中获取的数据比较，选择从所述本地应用数据库中获取的且未出现在异常数据库中的数据进行训练。

5.根据权利要求4所述的一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：所述数据训练步骤还包括有异常反馈子步骤，所述异常反馈子步骤包括对获得的数据进行一一训练时，将其中的无法进行训练的无训练价值的数据存储至所述异常数据库。

6.根据权利要求2所述的一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：所述获取间隔时间与前后区块生成的时间间隔一致。

7.根据权利要求3所述的一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：所述数据上链子步骤中，通过HTTP协议将数据上传至所述公共应用节点，所述数据入库子步骤中，采用HTTP Restful方式从所述公共应用节点的对应账本中获取数据。

8.根据权利要求2所述的一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：预设的数据类型为将数据的交易类型设置为：M。

9.根据权利要求1所述的一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：所述数据训练步骤包括在TensorFlow框架下对数据进行训练。

10.根据权利要求1所述的一种机器人导航算法训练数据集获取的区块链应用方法，其特征在于：所述本地应用数据库为非关系型数据库。