[发明专利]一种计算机数据处理设备在审

专利信息
申请号: 202210475791.8 申请日: 2022-04-29
公开(公告)号: CN114911614A 公开(公告)日: 2022-08-16
发明(设计)人: 倪仁灵;张宏;汪彩梅 申请(专利权)人: 安徽英福泰克信息科技有限公司
主分类号: G06F9/50 分类号: G06F9/50;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 合肥洪雷知识产权代理事务所(普通合伙) 34164 代理人: 赵可
地址: 230000 安徽省合肥市合肥高*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 计算机 数据处理 设备
【说明书】:

本发明公开了一种计算机数据处理设备,该设备包括信息采集单元、网络模型结构和清晰度设置单元,信息采集单元包括数据传输模块、数据抓取模块、数据归类模块、网络模型结构包括数据去冗单元、数据分析预测单元、数据增强单元、数据匹配单元,信息采集单元按照统一字节长度大小对数据进行采集,并通过所述数据抓取模块将数据传输到清晰度设置单元内进行格式的调节,清晰度设置单元将加强后的数据传输到网络模型结构,通过网络模型结构利用卷积神经网络进行4个步骤处理后通过边缘计算网络传输至云端,使处理后的数据清晰度和辨识度更高,同时在整个处理过程中安全实用、智能化高等特点,能在降低人力成本的同时,保证数据处理的质量。

技术领域

发明涉及数据处理的领域,尤其涉及一种计算机数据处理设备。

背景技术

数据处理,用专用设备对数据进行分析,以达到所需结果的技术。又 称影像处理。数据处理一般指数字数据处理。数字数据是指用工业相机、 摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素 称为像素,其值称为相似度,数据处理技术的一般包括数据压缩,增强和 复原,匹配、描述和识别3个部分,常见的设备有康耐视设备、图智能设 备等,目前是正在逐渐兴起的技术。

专利CN101202806A公开了数据处理设备以及控制数据处理设备的方 法数据处理设备,包括存储单元,用于存储不同于所述数据处理设备且与 其协作操作的其它数据处理设备的相关信息;获取单元,用于获取表示第 一数据处理设备提供的功能信息;控制单元。在该控制单元中,当比较单元 的比较结果表示所述第一数据处理设备至少包含--项所述数据处理设备所 不能提供的功能时,在所述存储单元中存储所述第--数据处理设备的信息,且当比较单元的比较结果表示所述第一-数据处理设备并不包含所述 数据处理设备所不能提供的功能时,不在所述存储单元中存储所述第一数 据处理设备的信息。

在实用数据处理设备对数据进行处理时,首先需要对数据进行采集, 然后再利用后续电路对所采集的数据信号进行处理,最终将采集到的数据 在计算机内进行还原保存,后可通过图形处理软件进行诸如修改等动作。 现有技术在进行数据采集时,对采集区域内是否已将数据全部采集完成, 是否还有遗留的带采集数据未采集,是否有不利因素等情况都不能及时发 现,留下很大的安全隐患,此外,大多处理设备都是对采集来的数据直接 进行处理,使之无法改善数据质量,从而无法满足某些特殊分析的需要。

因此,有必要提供一种数据处理设备和网络模型结构解决上述技术问 题。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足,本发明提供一种计算机数据处 理设备。

本发明所采用的技术方案是,该设备包括信息采集单元、网络模型结 构和清晰度设置单元,所述信息采集单元包括数据传输模块、数据抓取模 块、数据归类模块、所述网络模型结构包括数据去冗单元、数据分析预测 单元、数据增强单元、数据匹配单元,所述信息采集单元按照统一字节长 度大小对数据进行采集,并通过所述数据抓取模块将数据传输到清晰度设 置单元内进行格式的调节,所述清晰度设置单元将加强后的数据传输到网 络模型结构,通过网络模型结构利用卷积神经网络进行4个步骤处理后通 过边缘计算网络传输至云端。

进一步地,所述数据传输模块通过串口采集数据,对目标数据利用红 外瞄准进行自动跟踪,将目标数据按照不同分类规则进行分类,数据传输 模块定时定点对数据进行采集,分为连续采集、间隔采集,连续采集的每 秒采集次数为30张数据,间隔采集依据设定时间的长短进行周期采集。

进一步地,所述数据归类模块用于对采集数据的分类处理,按照文 本、图片、界面三个种类进行初步分类,在初步分类后对数据按字符特征 征和字符格式特征再进行分类。

进一步地,所述数据去冗单元是利用粒子群算法对数据进行去冗,去 冗的步骤为:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽英福泰克信息科技有限公司,未经安徽英福泰克信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210475791.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top