[发明专利]一种分布式的图像识别系统及其方法

说明书

本发明提供了一种分布式的图像识别系统及其方法，其系统包括：主控服务器，至少两个图像识别服务器和决策服务器；图像识别服务器分别与主控服务器和决策服务器连接；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；图像识别服务器，用于接收待识别图像数据，根据自身的第一神经网络模型识别待识别图像数据，得到对应的待识别图像数据所属各类别的概率值，并将待识别图像数据所属各类别的概率值发送至决策服务器；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待识别图像数据的识别结果。本发明实现提升图像识别的效率和准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤指一种分布式的图像识别系统及其方法。

背景技术

图像识别技术是人工智能的一个重要领域，其对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对象。

现有技术中，通过单台服务器的单一模型进行图像识别，能够满足小批量图像识别项目要求，但很难对数十万种甚至更多的待识别图像数据的图像识别进行支持。随着待识别图像数据的增加，单一神经网络模型会变得很大，图像识别执行时间也会加长，无法做到对用户的图像识别请求的快速反应。如图1所示，通过两级或者多级的服务器串联技术，一级服务器在前，小分类服务器在后，一级服务器部署了多个类别的神经网络模型，二级服务器部署了一个类别的神经网络模型，容易引起一级服务器分类出错时，二级服务器无法得到正确结果。

发明内容

本发明的目的是提供一种分布式的图像识别系统及其方法，提升图像识别的效率和准确率。

本发明提供的技术方案如下：

本发明提供一种分布式的图像识别系统，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。

进一步的，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。

进一步的，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。