[发明专利]基于智能笔手写图像的处理方法、装置、系统及存储介质

说明书

本发明涉及大数据领域，提供一种基于智能笔手写图像的处理方法、装置、系统及存储介质，用于提高基于在线教育的智能笔手写图像的存取效率。基于智能笔手写图像的处理方法包括：通过预置的笔顺识别神经网络模型，对基于在线教育的智能笔手写图像序列依次进行字符识别、字符分割、多层的笔顺特征提取和字符信息生成，得到笔顺识别信息；对笔顺识别信息和基于在线教育的智能笔手写图像序列进行过滤处理，得到预处理数据；获取预处理数据的文件大小，并将文件大小与预设阈值进行对比分析得到对比分析结果；根据对比分析结果，将预处理数据进行二进制格式转换和/或分片处理，得到待存储数据；将待存储数据存储至预置的基于分布式文件存储的数据库。

技术领域

本发明涉及大数据的数据处理领域，尤其涉及一种基于智能笔手写图像的处理方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

随着信息技术和物联网技术的发展，在线教育平台越显发展趋势。而在线教育平台随着用户以及在线互动的增加，即时生成的智能笔手写图像数据越多，即时生成的智能笔手写图像数据的存储，对于在线教育平台的数据处理的准确性、协调性和效率等起到重要作用。

目前，一般都是通过关系型数据库来存储即时生成的智能笔手写图像数据，但是该存储方式，对于即时生成的智能笔手写图像数据的读写性能较差、高并发读写需求和表结构扩展不方便等缺点，从而导致基于在线教育的智能笔手写图像的存取效率低。

发明内容

本发明提供一种基于智能笔手写图像的处理方法、装置、系统及存储介质，用于提高基于在线教育的智能笔手写图像的存取效率。

本发明第一方面提供了一种基于智能笔手写图像的处理方法，包括：

获取基于在线教育的智能笔手写图像序列，通过预置的笔顺识别神经网络模型，对所述基于在线教育的智能笔手写图像序列依次进行字符识别、字符分割、多层的笔顺特征提取和字符信息生成，得到笔顺识别信息；

对所述笔顺识别信息和所述基于在线教育的智能笔手写图像序列进行过滤处理，得到预处理数据；

获取所述预处理数据的文件大小，并将所述文件大小与预设阈值进行对比分析，得到对比分析结果；

根据所述对比分析结果，将所述预处理数据进行二进制格式转换和/或分片处理，得到待存储数据；

将所述待存储数据存储至预置的基于分布式文件存储的数据库。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述对比分析结果，将所述预处理数据进行二进制格式转换和/或分片处理，得到待存储数据，包括：

根据所述对比分析结果，对所述预处理数据进行分类，得到待转换数据和待分片数据，所述待转换数据用于指示所述文件大小小于所述预设阈值，所述待分片数据用于指示所述文件大小大于或等于所述预设阈值；

将所述待转换数据转换为预设维度的数组，得到目标数组，并将所述目标数组写入预置的二进制文件中，得到二进制文件数据；

通过预置的分片机制，将所述待分片数据进行分片处理并写入预置的分片队列中，得到目标分片数据，所述分片机制包括分片的数据大小和分片方式；

将所述二进制文件数据和所述目标分片数据确定为待存储数据。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述将所述待存储数据存储至预置的基于分布式文件存储的数据库，包括：

获取基于分布式文件存储的数据库对应各存储节点的资源占比，按照所述各存储节点的资源占比的值从大到小的顺序，对所述各存储节点进行排序，得到存储节点序列；

对所述待存储数据进行缓存得到缓存数据，并创建所述缓存数据的索引；