[发明专利]基于边缘计算和大数据的信息处理方法及人工智能云平台有效
申请号: | 202010568658.8 | 申请日: | 2020-06-19 |
公开(公告)号: | CN111800483B | 公开(公告)日: | 2021-01-19 |
发明(设计)人: | 张仕红 | 申请(专利权)人: | 辽宁向日葵教育科技有限公司 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;H04L29/06;H04L9/32;G06F21/31 |
代理公司: | 北京久维律师事务所 11582 | 代理人: | 邢江峰 |
地址: | 110000 辽宁省沈阳*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 边缘 计算 数据 信息处理 方法 人工智能 平台 | ||
1.一种基于边缘计算和大数据的信息处理方法,其特征在于,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,其中,所述支持向量机分类器基于训练样本训练得到;
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;
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、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
将所述签名连通图信息输入至第二决策边界,对所述签名连通图信息进行特征抽取,得到签名验证节点特征、签名指向项目特征和验证前后的签名流向特征;
利用所述第二决策边界和所述图像验证服务相应的聚类脚本对所述签名验证节点特征、签名指向项目特征和验证前后的签名流向特征进行聚类处理,得到签名连通图信息矩阵;
获取所述验证签名行为序列对应的验证签名行为特征,将所述验证签名行为特征输入至所述签名连通图信息矩阵进行特征融合,得到融合后的目标特征序列,根据所述目标特征序列提取各个验证解析信息的第二签名验证向量集;
所述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的步骤,包括:
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分别各自一一对应的特征位置进行融合得到目标签名验证向量集;
所述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的步骤,包括:
从所述目标签名验证向量集中获取由关联所述图像对象标签的图像信息采集的数字签名对象对应的数字签名规则信息,其中,所述数字签名规则信息通过采用与相应数字签名对象的签名类型匹配的规则识别形式,对所述目标签名验证向量集中的数字签名协商信息进行规则识别得到;
按照与各规则识别形式分别匹配的协商交互方式,对相应各个数字签名对象发送的数字签名规则信息进行协商交互,得到相应的数字签名协商信息;
对各所述数字签名协商信息分别进行协商状况分析,确定与各所述数字签名对象对应的协商状况参数,其中,所述协商状况参数用于反映关联所述图像对象标签的数字签名对象的协商状况;
从各所述数字签名对象对应的协商状况参数中筛选出协商次数最多的协商行为目标,并按照各所述数字签名对象对应的协商状况参数分别与所述协商次数最多的协商行为目标间的关联度,确定各所述数字签名对象分别对应的扩展置信度;其中,所述数字签名对象对应的扩展置信度与相对应的所述关联度呈正相关;
对扩展置信度大于设定扩展置信度的数字签名对象的数字签名协商信息进行对象解析,并根据对象解析结果中的扩展输出序号得到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,其中,每个扩展输出序号与每个验证扩展对象呈一一对应关系。
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