[发明专利]用于多终端多源数据的统一标准化处理平台与方法有效
申请号: | 202110686021.3 | 申请日: | 2021-06-21 |
公开(公告)号: | CN113438451B | 公开(公告)日: | 2022-04-19 |
发明(设计)人: | 曾念峰;其他发明人请求不公开姓名 | 申请(专利权)人: | 易成功(厦门)信息科技有限公司 |
主分类号: | H04N7/18 | 分类号: | H04N7/18;H04N5/232;G08C17/02 |
代理公司: | 厦门荔信律和知识产权代理有限公司 35282 | 代理人: | 杨光 |
地址: | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 终端 数据 统一 标准化 处理 平台 方法 | ||
1.一种用于多终端多源数据的统一标准化处理平台,所述平台与远端的多个图像采集装置无线通信,其特征在于:
所述多个图像采集装置用于采集多个不同时段、多个不同位置的多组图像数据,并且,在同一个位置可获得多张不同分辨率的图像;
所述平台包括并行图片数据输入通道、图片数据筛选通道以及图片分组通道;
所述平台通过所述并行图片数据输入通道并行的接收所述多组图片数据,并通过所述图片数据筛选通道对所述多组图片数据进行筛选后获得过滤图片组;
所述图片分组通道对所述过滤图片组进行分组处理后,获得分组图片组;
从所述分组图片组中获得第一数量的第一分组图片和第二数量的第二分组图片,
基于不同的神经网络模型对所述第一分组图片和所述第二分组图片进行处理,具体包括:
从所述分组图片组中获得第一数量的第一分组图片作为第一神经网络模型的输入,并获得所述第一神经网络的第一输出结果;
从所述分组图片组中获得第二数量的第二分组图片作为第二神经网络模型的输入,并获得所述第二神经网络的第二输出结果;
基于处理结果,给所述远端的至少一个图像采集装置发送调节指令,所述调节指令用于改变所述图像采集装置的工作状态,所述工作状态包括所述图像采集装置的启闭时间段和/或图像采集分辨率;
所述第一神经网络为预先训练的多层图片质量评分标记模型;
所述第二神经网络为预先训练的多层图片分辨率提升模型。
2.如权利要求1所述的一种用于多终端多源数据的统一标准化处理平台,其特征在于:
在同一个位置配置多台分辨率不同的图像采集装置。
3.如权利要求1所述的一种用于多终端多源数据的统一标准化处理平台,其特征在于:
所述图像采集装置包括无人机;
所述无人机上配置有多个分辨率不同的图像传感器。
4.如权利要求1所述的一种用于多终端多源数据的统一标准化处理平台,其特征在于:
所述图片分组通道对所述过滤图片组进行分组处理,具体包括:
获取所述过滤图片组的每张图片的标记时间;
将标记时间处于同一个设定时间段的过滤图片分为同一组;并且,同一组中的过滤图片按照分辨率从高到低的顺序排列。
5.如权利要求1所述的一种用于多终端多源数据的统一标准化处理平台,其特征在于:
基于处理结果,给所述远端的至少一个图像采集装置发送调节指令,具体包括:
将所述第一输出结果和所述第二输出结果进行比对计算,
基于所述比对计算的结果,生成所述调节指令。
6.一种用于多终端多源数据的统一标准化处理方法,其特征在于:
所述方法包括如下步骤:
S700:获取多张原始图片数据,所述多张原始图片具有不同的标记时间和分辨率;
S701:对所述原始图片数据进行过滤处理,得到过滤图片集;
S702:对所述过滤图片集进行分组处理,得到分组图片集;
S703:从所述分组图片集中获得第一分组图片集和第二分组图片集,将所述第一分组图片集输入第一多层图片质量评分标记模型,得出第一分组图片集的质量评分随时间变化的预测趋势图;将所述第二分组图片集输入第二分辨率提升模型,得出第二分组图片集的分辨率提升效果图;
S704:基于所述预测趋势图和所述分辨率提升效果图的比对结果,生成调节指令,所述调节指令用于调节所述原始图片数据的采集方式。
7.如权利要求6所述的一种用于多终端多源数据的统一标准化处理方法,其特征在于:
所述步骤S700具体包括:
通过同一位置的多个不同分辨率的图像采集传感器获得多张原始图片数据;
所述步骤S704具体包括:
通过所述调节指令改变所述多个不同分辨率的图像采集传感器的启闭状态。
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