[发明专利]智能推动工作流方法、设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种智能推动工作流方法，其特征在于，所述方法包括：

当上传的图像分类满足相应业务所需图像的预设分类之一，则将所述上传的图像对应的图像数据插入第一操作表中；

当所述第一操作表中所述业务所需图像的预设分类对应的所述图像数据全部上传，则由所述第一操作表生成推动工作流指令；

对所述推动工作流指令进行幂等处理，并将所述推动工作流指令写入消息队列中；

当业务系统监听到所述消息队列中的所述推动工作流指令时，执行业务系统的下一步操作。

2.如权利要求1所述的智能推动工作流方法，其特征在于，所述当上传的图像分类满足相应业务所需图像的预设分类之一，则将所述上传的图像对应的图像数据插入第一操作表中的步骤之前，包括：

对预训练模型的部分预设网络使用自定义标注的影像数据进行训练，生成相应的影像分类模型；

将影像扫描上传的图像输入所述影像分类模型进行识别并分类；其中所述影像扫描上传机制采用多渠道的数据采集机制。

3.如权利要求2所述的智能推动工作流方法，其特征在于，所述对预训练模型的部分预设网络使用自定义标注的影像数据进行训练，包括：

固定冻结网络的参数；

利用自定义标注的影像数据对非冻结网络进行训练。

4.如权利要求2所述的智能推动工作流方法，其特征在于，所述对预训练模型的部分预设网络使用自定义标注的影像数据进行训练，还包括：

利用自定义标注的影像数据对冻结网络和非冻结网络进行训练；其中所述冻结网络的参数根据训练过程动态调整。

5.如权利要求4所述的智能推动工作流方法，其特征在于，所述对预训练模型的部分预设网络使用自定义标注的影像数据进行训练的步骤中利用反向传播方式对所述影像分类模型进行参数更新，包括：

将训练生成的识别结果与所述自定义标注的影像数据进行比对；

将所述比对的结果反向传播，更新所述影像分类模型内部的参数。

6.如权利要求2所述的智能推动工作流方法，其特征在于，所述自定义标注的影像数据的构建过程，包括：

对数据库中的影像数据执行去噪声预处理；

根据业务预设标签进行标注。

7.如权利要求1所述的智能推动工作流方法，其特征在于，所述幂等处理包括以下至少之一：

全局唯一标识、令牌机制、悲观锁以及乐观锁。

8.如权利要求2所述的智能推动工作流方法，其特征在于，所述预设训练模型采用VGG-19网络，所述冻结网络为第一预设数量卷积层，所述非冻结网络为第二预设数量卷积层。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有智能推动工作流方法程序，所述智能推动工作流方法程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一所述的方法的步骤。

10.一种智能推动工作流设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能推动工作流方法程序，所述处理器执行所述智能推动工作流方法程序时实现权利要求1-8任一所述的方法的步骤。