[发明专利]一种基于云计算的图像数据处理方法

说明书

本发明涉及图像数据处理技术领域，且公开了一种基于云计算的图像数据处理方法；包括以下步骤，S1，图像获取；S2，目标聚类处理；S3，图像数据初聚类；S4，特征增强处理；S5，数据处理；S6，数据检测优化；图像获取，根据工作人员或者用户上传或者数据库内储存的图像数据，也可与互联网进行连接，对互联网上的数据进行连接与接收，或者根据自身需求选择需要使用的图像处理数据源，本发明通过建立目标库，使图像数据在检测前，其图像信息上的目标便已经在目标库内进行储存，对目标库内数据进行整理，标注目标库内目标的信息如体积、距离等，针对性的对目标数据进行丰富，从而达到后期图像处理时，快速分析出图像目标上的数据。

技术领域

本发明属于图像数据处理技术领域，具体为一种基于云计算的图像数据处理方法。

背景技术

图像处理技术是用计算机对图像信息进行处理的技术，主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等，语义分割使用前需要用大量的标注图像数据进行模型训练，然而图像的标注是一项非常耗费人力和时间的工作，需要对其进行节省时间与人力，为此，我们提出一种基于云计算的图像数据处理方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的问题，而提出的一种基于云计算的图像数据处理方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于云计算的图像数据处理方法，包括以下步骤：

S1：图像获取，根据工作人员或者用户上传或者数据库内储存的图像数据，也可与互联网进行连接，对互联网上的数据进行连接与接收，或者根据自身需求选择需要使用的图像处理数据源；

S2：目标聚类处理，将从网络上收集到的图像数据进行预处理，对互联网赋予图像的目标进行收集，若有工作人员或者用户上传的图像数据则根据选择是否由工作人员对其进行赋予目标，建立目标库，对工作人员或者用户上传的目标以及从互联网所获取的图像数据的目标进行收集，建立目标金字塔，对所述图像数据进行聚类处理，并得到对应目标的聚类中心；

S3：图像数据初聚类，根据S2得到的目标图库，将从互联网上寻找到的对试验图像数据进行聚类，建立测验中心，接收S2得到的目标的种类，分析与目标相似的图片，进行数据印证对比，随机在互联网上搜集不同的图片，并根据S2提供目标特征对图片进行标识，并将所标注的图像数据导入样本库；

S4：特征增强处理，由工作人员对S3所检测样本库的数据进行评估，并将检测的结果反馈至S3样本库进行扩充与完善，同时对目标库进行标注，如(位置、体积)等信息；

S5：数据处理，建立数据检测中心，将工作人员或者用户上传或者数据库内储存的图像数据通过目标库对其进行图像识别，并根据各目标在图像上分布的占比进行顺序排列，采用语义分割将所目标所在范围进行标识，对图像中的每个对象进行标注与分析，采用对象检测为语义分割的前置，对各对象的边框进行识别与标注，也是目标与图像中各对象进行配对的过程，采用全卷积神经网络技术为测试图像进行测试，通过像素到像素的映射，端到端的映射，将图像的范围、图像对象与对象之间的距离进行检测与分析得到图像的数据；

S6：数据检测优化：将S5得到的数据与使用人员或者工作人员得到的数据进行比对，得到图像数据准确率，反馈至S5的数据检测中心进行优化。

优选的，S1中图像获取后，对工作人员上传的获取的数据进行图像增强，图像增强是对一幅图像进行操作，使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理，根据现有的方法选择合适的方式对不同的图像数进行增强，不存在图像增强方法的通用理论，图像增强方法多种多样，特殊情况特殊对待。