[发明专利]一种基于聚类过滤的特征检索系统及其应用方法

权利要求书

1.一种基于聚类过滤的特征检索系统，其特征在于，包括检索集群，检索集群中设有Master和若干Slave节点，所述Master用于提供特征检索请求的分发与汇总Slave节点返回的TopN结果；所述Slave节点用于提供特征检索服务；所述Slave节点还设有内存数据库，所述内存数据库用于对目标特征数据以聚类ID(ClusterID)进行分组存储；所述目标特征数据包括从备份文件中加载的历史特征数据和从分布式数据库中加载的新增实时特征数据；

所述特征检索系统还包括备份服务，用于对分布式数据库的抓拍特征数据进行备份，备份文件存储在网络共享磁盘中，且以天为单位进行抓拍特征数据备份；

所述特征检索系统还包括与分布式数据库连接的聚类服务，用于对目标特征数据进行分组，当分布式数据库的抓拍特征数据数量超过阈值，启动重新聚类功能，重新计算目标特征数据的聚类ID。

2.根据权利要求1所述的一种基于聚类过滤的特征检索系统，其特征在于，所述的特征检索系统至少包括对人脸特征、车辆特征与行人特征的检索。

3.根据权利要求1所述的一种基于聚类过滤的特征检索系统，其特征在于，所述的Master还用于动态增加或删除Slave节点。

4.根据权利要求3所述的一种基于聚类过滤的特征检索系统，其特征在于，当新增Slave节点时，所述的Master将其他Slave节点的部分目标特征数据分配给新增的Slave节点。

5.根据权利要求4所述的一种基于聚类过滤的特征检索系统，其特征在于，当删除Slave节点时，所述的Master将下线的Slave节点的目标特征数据分配其他Slave节点，保证内存数据库中的目标特征数据的完整性。

6.根据权利要求5所述的一种基于聚类过滤的特征检索系统，其特征在于，所述备份服务完成历史特征数据的重新备份后，通知全部的Slave节点重新加载目标特征数据。

7.一种基于权利要求1所述的特征检索系统的应用方法，其特征在于，所述应用方法包括内存特征管理方法和目标特征检索方法；其中，所述的内存特征管理方法包括如下步骤：

S101：Master根据Slave节点的数量，动态分配Slave需要加载的特征范围；

S102：Slave节点从备份文件中加载历史特征数据库，并根据本节点所属范围进行特征过滤，再从分布式数据库中定时增量查询新增的实时特征数据；

S103：当有新增Slave节点时，Master根据负载均衡的调度算法，把其他Slave节点的部分目标特征数据分配给新增的Slave节点，全部Slave节点的目标特征数据保持相对均衡；

S104：当有Slave节点下线时，Master将该下线的Slave节点的全部目标特征数据分配给其他在线的Slave节点，保持内存数据库中的目标特征数据完整与均衡；

S105：备份服务定时在晚上零时对当天的历史特征数据进行备份；

S106：聚类服务则根据预定的重新聚类策略，根据抓拍目标特征的数据量决定是否需要对全部的目标特征数据进行重新聚类；

S107：聚类服务完成重新聚类之后，发送请求给备份服务，重新对历史特征数据进行备份；

S108：备份服务完成历史特征数据的重新备份之后，发送重新加载目标特征数据的请求给Master；

S109：Master将接收到的所述重新加载目标特征数据的请求广播给所有的Slave节点；

S110：Slave节点清空内存数据库中的全部特征数据，从备份文件中重新加载历史特征数据。