[发明专利]一种跨终端图片传输方法及系统

权利要求书

1.一种跨终端图片传输方法，其特征在于：应用于第一终端和第二终端，第一终端搭载有机器人操作系统，第二终端搭载有预设深度学习网络模型，包括以下步骤：

第二终端上的数据转发节点依据图片错位储存方式实时从机器人操作系统的数据流中向交换空间中储存图片，预设深度学习网络模型的深度学习程序依据图片错位读取方式从交换空间读取图片并处理，图片错位储存方式和图片错位读取方式动态地维护交换空间中的两张图片；

如果交换空间中当前只存在一张图片，则数据转发节点依据图片错位储存方式从机器人操作系统的实时数据流中捕获并保存成另一张缺失的图片，实现图片更新；

错位储存方式中，第一图片和第二图片中同一时刻只有一张图片被储存，另一张图片不会被数据转发节点处理；错位储存方式具体步骤如下：

数据转发节点运行过程中首先检索当前时刻交换空间内的图片个数和图片名称；

如果交换空间中同时存在第一图片和和第二图片两张图片，数据转发节点不作处理，继续循环执行步骤第一步；否则向下执行；

如果交换空间中没有图片，那么数据转发节点在交换空间中连续保存两张实时数据流中的图片，按顺序保存为第一图片和第二图片，继续循环执行第一步；否则向下执行；

如果图片个数为1，且交换空间中当前存在的图片是第一图片，则此刻数据转发节点在机器人操作系统的实时数据流中读取一张图片，并在交换空间中保存图片为第二图片；

如果图片个数为1，且交换空间中当前存在的图片是第二图片，则数据转发节点保存图片为第一图片，接下来继续循环执行第一步，即检索当前时刻交换空间内的图片个数和图片名称；

如果交换空间中当前存在两张图片，则深度学习程序依据图片错位读取方式读取其中一张图片并处理，且相邻两次循环读取并处理不同的图片，深度学习网络模型每处理完一张图片，就删掉该图片，为接收新图片做准备；

错位读取方式中，第一图片和第二图片中同一时刻只有一张图片被读取并处理，另一张图片不会被深度学习程序处理；并且保证同一时刻数据转发节点与深度学习程序不会处理同一张图片；错位读取方式具体步骤如下：

深度学习程序运行过程中首先检索当前时刻交换空间内的图片个数和图片名称；

如果交换空间中同时存在第一图片和第二图片时，深度学习程序执行下一步；否则不作处理，继续循环执行第一步；

如果此次是第一次运行循环读取图片，则深度学习程序删除交换空间中的第一图片和第二图片，继续循环执行第一步；否则，向下执行下一步；

如果上次深度学习程序处理的图片为第一图片，则读取交换空间中的第二图片；如果上次深度学习程序处理的图片为第二图片或者此时是第一次处理图片，则读取交换空间中的第一图片，接下来向下执行下一步；

深度学习模型处理读取到的图片，接下来向下执行下一步；

深度学习程序在交换空间中删除此次处理的图片，继续循环执行第一步，即检索当前时刻交换空间内的图片个数和图片名称。

2.如权利要求1所述的跨终端图片传输方法，其特征在于：

数据转发节点和深度学习程序均完成启动时，交换空间的图片个数为零，深度学习程序根据错位读取方式不读取图片，数据转发节点根据错位储存方式读取实时机器人操作系统数据流，依次写入第一图片和第二图片；

完成上一步后，交换空间中同时存在第一图片和第二图片，深度学习程序检测到第二图片但其不一定完全写入结束，深度学习程序根据错位读取方式读取第一图片并在处理完成以后将其删除；数据转发节点若未完成第二图片的写入则继续写入，写入完成后等待深度网络模型对第一图片处理完成；

此时交换空间中只存在第二图片，深度学习程序根据错位读取方式不读取图片；数据转发节点根据错位储存方式读取实时机器人操作系统的数据流，开始写入第一图片；

完成上一步后，交换空间中同时存在第一图片和第二图片，此时，深度学习程序检测到第一图片但其不一定完全写入结束，深度学习程序根据错位读取方式读取第二图片并在处理完成以后将其删除；数据转发节点若未完成第一图片写入则继续写入，写入完成后等待深度网络模型对第二图片处理完成；

经过上一步后，交换空间中只存在第一图片，此时深度学习程序根据错位读取方式不读取图片；数据转发节点根据错位储存方式读取实时机器人操作系统的数据流，开始写入第二图片；

返回交换空间中同时存在第一图片和第二图片时的步骤，循环执行。