[发明专利]光学字符识别系统、边缘节点及系统

说明书

本发明提供了一种光学字符识别系统、边缘节点及系统，光学字符识别系统包括：边缘节点，用于获取影像数据；在具备影像识别能力时，对影像数据进行光学字符识别；在不具备影像识别能力时，将影像数据上传至云端节点；云端节点，用于对边缘节点上传的影像数据进行光学字符识别。本发明可以对影像数据进行识别，效率高。

技术领域

本发明涉及互联网领域，尤其涉及一种光学字符识别系统、边缘节点及系统。

背景技术

影像数据识别即OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)识别，目前，OCR识别一般是通过高拍仪将影像数据进行拍照后，传输到网络层的云端进行自动处理，然后返回自动处理结果，该种方式在影像数据相对较少时，能够处理相对及时，但对于大量影像数据，传统的云端处理方式受到了计算能力、网络带宽和并行处理能力的限制，影像数据识别效率反而降低。

发明内容

本发明实施例提出一种光学字符识别系统，用以对影像数据进行识别，效率高，该系统包括：

边缘节点，用于获取影像数据；在具备影像识别能力时，对影像数据进行光学字符识别；在不具备影像识别能力时，将影像数据上传至云端节点；

云端节点，用于对边缘节点上传的影像数据进行光学字符识别。

本发明实施例提出一种边缘节点，用以对影像数据进行识别，效率高，该边缘节点包括：

影像获取模块，用于获取影像数据；

影像处理模块，用于在所述边缘节点具备影像识别能力时，对影像数据进行光学字符识别；在所述边缘节点不具备影像识别能力时，将影像数据上传至云端节点。

本发明实施例提出一种边缘系统，用以对影像数据进行识别，效率高，该边缘系统包括：

边缘节点，用于获取影像数据；在具备影像识别能力时，对影像数据进行光学字符识别；在不具备影像识别能力时，将影像数据上传至云端节点。

在本发明实施例中，边缘节点首先获取影像数据；然后在具备影像识别能力时，对影像数据进行光学字符识别；在不具备影像识别能力时，将影像数据上传至云端节点；云端节点，用于对边缘节点上传的影像数据进行光学字符识别。在上述系统中，边缘节点在具备影像识别能力时，对影像数据进行光学字符识别；在不具备影像识别能力时，将影像数据上传至云端节点；是采用云端节点对边缘节点上传的影像数据进行光学字符识别，因此，充分利用了边缘节点，减少了与云端节点的交互，从而提高了影像数据识别效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中光学字符识别系统的示意图；

图2为本发明实施例中光学字符识别系统的另一示意图；

图3为本发明实施例中进行影像数据识别的过程；

图4为本发明实施例中采用机器学习模型来进行影像数据识别的流程图；

图5为本发明实施例中边缘节点的示意图；

图6为本发明实施例中边缘节点的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。