[发明专利]一种基于人工智能的数据处理方法及其系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的数据处理方法，其特征在于，应用于基于人工智能的数据处理系统中，所述基于人工智能的数据处理系统包括采集设备、寄存器、处理设备以及控制设备；其中，

所述采集设备获取所述基于人工智能的数据处理系统外部信息，得到原始数据；

所述寄存器接收所述原始数据，将所述原始数据存储在所述寄存器的第一存储区；其中，所述第一存储区用于存储待处理的数据；

所述控制设备复制所述第一存储区中的原始数据，并将所述原始数据发送给所述处理设备；

所述处理设备将所述原始数据分成第一数据和第二数据，并对所述第一数据进行识别，从而得到第一特征数据；其中，所述第一数据为待识别数据，所述第二数据为已识别数据，且所述第一数据、所述第一特征数据以及所述第二数据均包括所述原始数据的时序关系和空间位置关系的一种或两种；

所述控制设备根据所述原始数据的时序关系和/或空间位置关系，将所述第一特征数据和所述第二数据整合成第三数据，并确定所述第三数据与所述原始数据的数据相关性是否大于预设阈值，当所述数据相关性小于预设阈值时，将所述第三数据发送给所述寄存器；

所述寄存器丢弃所述第三数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据包括图像数据，所述第一特征数据包括图像特征数据；其中，

所述处理设备对所述第一数据进行识别得到所述第一特征数据，具体为：

所述处理设备对图像数据进行预处理，得到颜色特征向量、纹理特征向量以及形状特征向量；

所述处理设备将所述颜色特征向量、所述纹理特征向量以及所述形状特征向量进行计算，得到图像特征向量；

所述处理设备对所述图像特征向量进行哈希运算，得到图像哈希值；

所述处理设备将所述图像哈希值与所述寄存器存储的至少一个哈希值分别进行相似度度量计算；其中，所述至少一个哈希值存储在所述寄存器的第二存储区的数据特征库中，所述数据特征库中的一个哈希值对应一个特征数据，所述第二存储区存储已处理的数据；

所述处理设备获取计算得到的相似度度量值最小的哈希值所对应的特征数据，所述相似度度量值最小的哈希值对应的特征数据为所述图像数据对应的图像特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述第三数据与所述原始数据的数据相关性是否大于预设阈值之后，所述方法包括：

所述控制设备在确定所述第三数据与所述原始数据的数据相关性大于或等于预设阈值时，将所述第三数据发送给所述寄存器；

所述寄存器将所述第三数据存储在所述寄存器的第二存储区，所述第二存储区存储已处理数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理设备包括至少一个数据处理单元，且任意两个所述数据处理单元之间并联；其中，一个数据处理单元对应一种数据的处理方式。

5.一种基于人工智能的数据处理系统，其特征在于，所述系统包括采集设备、寄存器、处理设备以及控制设备；其中，

所述采集设备，用于获取所述基于人工智能的数据处理系统外部信息，得到原始数据；

所述寄存器，用于接收所述原始数据，将所述原始数据存储在所述寄存器的第一存储区；其中，所述第一存储区用于存储待处理的数据；

所述控制设备，用于复制所述第一存储区中的原始数据，并将所述原始数据发送给所述处理设备；

所述处理设备，用于将所述原始数据分成第一数据和第二数据，并对所述第一数据进行识别，从而得到第一特征数据；其中，所述第一数据为待识别数据，所述第二数据为已识别数据，且所述第一数据、所述第一特征数据以及所述第二数据均包括所述原始数据的时序关系和空间位置关系的一种或两种；

所述控制设备，还用于根据所述原始数据的时序关系和/或空间位置关系，将所述第一特征数据和所述第二数据整合成第三数据，并确定所述第三数据与所述原始数据的数据相关性是否大于预设阈值，当所述数据相关性小于预设阈值时，将所述第三数据发送给所述寄存器；

所述寄存器，还用于丢弃所述第三数据。