[发明专利]基于边缘计算和大数据的信息处理方法、系统及及云平台

说明书

本公开实施例提供一种基于边缘计算和大数据的信息处理方法、系统及及云平台，通过结合信息采集终端执行图像信息采集过程中的图像采集验证信息的图像对象标签，从而能够针应图像对象标签的图像验证服务进行更有针对性的验证逻辑，并且在此基础上进一步衍生出验证扩展对象，从而进一步结合后续的扩展签名验证信息进行更有针对性的验证，从而提高验证可靠性。

技术领域

本公开涉及人工智能及图像信息采集技术领域，具体而言，涉及一种基于边缘计算和大数据的信息处理方法、系统及及云平台。

背景技术

目前，随着物联网技术的快速发展，通过各种信息验证终端进行图像信息安全验证，是一个重要的应用场景。当前在执行图像信息的验证过程中，为了保证验证准确性和可靠性，通常会进行完整验证流程的图像验证，从而导致验证过程的针对性较差，导致验证可靠性不高。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本公开的目的在于提供一种基于边缘计算和大数据的信息处理方法、系统及及云平台，通过结合信息采集终端执行图像信息采集过程中的图像采集验证信息的图像对象标签，从而能够针应图像对象标签的图像验证服务进行更有针对性的验证逻辑，并且在此基础上进一步衍生出验证扩展对象，从而进一步结合后续的扩展签名验证信息进行更有针对性的验证，从而提高验证可靠性。

第一方面，本公开提供一种基于边缘计算和大数据的信息处理方法，应用于与多个信息采集终端通信连接的人工智能云平台，所述人工智能云平台利用靠近所述信息采集终端的设备端的边缘节点的服务器完成信息处理，所述方法包括：

获取所述信息采集终端执行图像信息采集过程中的图像采集验证信息的图像对象标签，并根据所述图像对象标签的图像验证服务确定验证图像节点网格，获取所述验证图像节点网格在对所述图像采集验证信息进行验证过程中生成的对应的各个验证解析信息的验证签名行为序列和签名连通图信息，其中，所述图像对象标签用于表示本次执行图像信息采集过程中待验证对象的验证类型，所述图像验证服务用于表示针对所述图像对象标签在进行图像验证过程中调用的逻辑服务，所述逻辑服务用于表示所有的验证项目和每个验证项目之间的关联逻辑关系，所述验证图像节点网格用于表示以所述验证项目为验证图像节点构成的逻辑网格，所述验证签名行为序列中的每个验证签名行为用于表示每次针对每个验证项目的验证过程中产生的数字签名的过程信息，所述签名连通图信息用于表示每次产生的数字签名之间的连通迁移关系；

将所述验证签名行为序列和所述签名连通图信息分别输入至配置得到的支持向量机分类器，通过所述支持向量机分类器的第一决策边界提取各个验证解析信息的第一签名验证向量集，通过所述支持向量机分类器的第二决策边界提取各个验证解析信息的第二签名验证向量集；

通过所述支持向量机分类器的融合决策函数对所述第一签名验证向量集和所述第二签名验证向量集进行融合得到目标签名验证向量集；

根据所述目标签名验证向量集确定各个验证解析信息对应所述图像对象标签的验证扩展对象，并根据所述验证扩展对象分别生成对应的各个验证解析信息的扩展签名验证信息，根据所述扩展签名验证信息对所述验证解析信息进行二次验证后，将二次验证后的验证结果存储到二次验证大数据收集库中。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述签名连通图信息包括签名验证节点、验证前后的签名流向和签名指向项目；

所述通过所述支持向量机分类器的第一决策边界提取各个验证解析信息的第一签名验证向量集，通过所述支持向量机分类器的第二决策边界提取各个验证解析信息的第二签名验证向量集的步骤，包括：

将所述验证签名行为序列输入至第一决策边界，对所述验证签名行为序列中的验证签名行为进行特征提取，得到对应的验证签名行为特征；

利用所述第一决策边界和所述图像验证服务相应的聚类脚本对所述验证签名行为特征进行聚类处理，得到聚类处理后的验证签名行为特征；

根据所述聚类处理后的验证签名行为特征提取各个验证解析信息的第一签名验证向量集； 以及