[发明专利]一种分布式的图像识别系统及其方法

权利要求书

1.一种分布式的图像识别系统，其特征在于，包括：主控服务器，至少两个图像识别服务器和决策服务器；所述图像识别服务器分别与所述主控服务器和所述决策服务器连接；

所述主控服务器，用于将获取的待识别图像数据广播发送至各个图像识别服务器；

所述图像识别服务器，用于接收所述待识别图像数据，根据自身的第一神经网络模型识别所述待识别图像数据，得到对应的待识别图像数据所属各类别的概率值，并将所述待识别图像数据所属各类别的概率值发送至所述决策服务器；

所述决策服务器，用于接收各个的图像识别服务器的待识别图像数据所属各类别的概率值，根据所有待识别图像数据所属各类别的概率值得到所述待识别图像数据的识别结果。

2.根据权利要求1所述的分布式的图像识别系统，其特征在于，还包括：至少一个智能终端，每个智能终端安装有第二神经网络模型，所述智能终端与所述主控服务器连接；

所述智能终端，用于当所述待识别图像数据由所述智能终端采集时，发送所述待识别图像数据至所述第二神经网络模型和所述主控服务器，由所述主控服务器广播发送所述待识别图像数据至各个图像识别服务器的第一神经网络模型，使得所述第一神经网络模型与所述第二神经网络模型分别识别所述待识别图像数据；

若所述第二神经网络模型识别失败时，所述第一神经网络模型继续识别所述待识别图像数据；若所述第二神经网络模型识别成功时，所述第一神经网络模型停止识别所述待识别图像数据。

3.根据权利要求2所述的分布式的图像识别系统，其特征在于，所述主控服务器包括：

图像获取模块，用于获取所述待识别图像数据；

图像来源检测模块，用于检测所述待识别图像数据的获取路径；所述获取路径包括所述网络端和/或智能终端；

第一获取模块，用于获取各个图像识别服务器的滞留状态；

第一通信模块，用于当所述滞留状态达到预设滞留范围对应的图像识别服务器的数量达到预设数目时，广播发送获取路径为所述网络端的待识别图像数据至所述智能终端的第二神经网络模型进行图像识别。

4.根据权利要求3所述的分布式的图像识别系统，其特征在于，所述主控服务器还包括：

第二获取模块，用于获取与所述主控服务器连接的每个图像识别服务器的第一配置参数和第一状态信息，以及与所述主控服务器连接的每个智能终端的第二配置参数和第二状态信息；所述状态信息包括位置信息和/或偏好信息；

筛选模块，用于筛选出对应于所述第一状态信息的第一图像样本，以及对应于所述第二状态信息的第二图像样本；

训练模块，用于将所述第一图片样本输入预训练模块，训练得到适应于当前图像识别服务器的第一配置参数，且匹配所述第一状态信息的第一神经网络模型；将所述第二图片样本输入预训练模块，训练得到适应于当前图像识别服务器的第二配置参数，且匹配所述第二状态信息的第二神经网络模型；

所述第一通信模块，还用于发送所述第一神经网络模型至所述第一状态信息对应的图像识别服务器，发送所述第二神经网络模型至所述第二状态信息对应的智能终端，使得所述图像识别服务器安装对应的第一神经网络模型，所述智能终端安装对应的第二神经网络模型。

5.根据权利要求1-4任一项所述的分布式的图像识别系统，其特征在于，所述决策服务器包括：

第三通信模块，用于接收各个的图像识别服务器的待识别图像数据所属各类别的概率值；

处理模块，用于比较待识别图像数据所属各类别的概率值的大小，确定最大概率值对应的图像类型为所述待识别图像数据的识别结果。

6.一种分布式的图像识别方法，其特征在于，包括步骤：

主控服务器获取的待识别图像数据，将所述待识别图像数据广播发送至各个图像识别服务器；

图像识别服务器接收所述待识别图像数据，根据自身的第一神经网络模型识别所述待识别图像数据，得到对应的待识别图像数据所属各类别的概率值，并将所述待识别图像数据所属各类别的概率值发送至所述决策服务器；

决策服务器接收各个的图像识别服务器的待识别图像数据所属各类别的概率值，根据所有待识别图像数据所属各类别的概率值得到所述待识别图像数据的识别结果。