[发明专利]一种对图片特征进行压缩及解压的方法

说明书

本发明提供了一种对图片特征进行压缩及解压的方法，压缩速度快，且压缩比高。首先分析储存为字符串的图片特征，确认需要编码的字符种类；然后，根据需要编码的字符建立编码字典，每个编码对应4个比特位；最后，根据编码字典对字符串进行压缩和解压。压缩包括：将每个字符按照编码字典进行转码；将每两个字符转码后的结果组成一个新的字节，所有新字节拼接得到转换后的字节数组；对转换后的字节数组使用字符集转换为字符串。解压包括：按照压缩的步骤中选用的字符集将压缩得到的字符串转换为字节数组；将字节数组的每一个字节拆分为高4位和低4位；将字节的每个4位使用编码字典翻译为字符，组合字符得到压缩前的图片特征的字符串。

技术领域

本发明涉及数据压缩领域，具体是一种对图片特征进行压缩及解压的方法。

背景技术

目前，应用人工智能深度学习技术，已经可以识别图片中车辆、行人、外部环境等信息。由于业务应用的需求，还需要提取图片中对象的特征值用于分析比对，特征值一般是算法中神经网络其中一层的输出，由于目前算法模型较多，且网络深度大，其输出较多，且均为数值型，为了便于多种环境下的存储，将输出拼接为字符串。由于输出项多，导致字符串长度较长。特征字符串较长一方面导致所需存储空间较大；另一方面，当读取特征时，IO负载较大。这两方面问题并不会导致应用无法开展，但的确对应用的效率造成了较大的影响。

由于特征是在图片采集处理过程中提取的，而图片采集可能发生在实时环境下的，卡口每拍摄一张图片就会立刻进行采集处理，所以对压缩算法的主要要求是速度，要求不能对实时环境产生较大的影响。经实测，对长度为1万的数值型字符串，采用常规的数据压缩算法耗时在9毫秒左右，压缩耗时较长。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种对图片特征进行压缩及解压的方法，压缩速度快，且压缩比高。

其技术方案是这样的：一种对图片特征进行压缩及解压的方法，其特征在于,包括以下步骤：分析储存为字符串的图片特征，确认需要编码字符种类；根据需要编码字符建立编码字典，每个编码对应4个比特位；根据编码字典对字符串进行压缩和解压；

其中，压缩包括：

将每个字符按照编码字典进行转码；

将每两个字符转码后的结果组成一个新的字节，所有新字节拼接得到转换后的字节数组；

对转换后的字节数组使用字符集转换为字符串；

解压包括：

按照压缩的步骤中选用的字符集将压缩得到的字符串转换为字节数组；

将字节数组的每一个字节拆分为高4位和低4位；

将字节的每个4位使用编码字典翻译为字符，组合字符得到压缩前的图片特征的字符串。

其进一步特征在于：所述字符包括结束符，所述结束符为字符P。

进一步的，需要编码字符包括数字0至数字9、逗号、减号、小数点、字符E、字符P，编码对应为二进制下的0-7,9-15。

进一步的，压缩具体包括以下步骤：

s1、创建一个空的字节数组b；

s2、遍历带待压缩字符串的字符，对每一个字符，执行如下步骤：

s2.1、将字符按照编码字典表转化为编码;