[发明专利]信息处理方法、系统和装置

说明书

本公开的实施例公开了信息处理方法、系统和装置。该方法的一具体实施方式包括：接收图片管理平台发送的图片数据和图片数据对应的场景类型；响应于不存在场景类型对应的图片预测模型，当判定图片数据符合模型训练的数据要求时，将图片数据作为输入、图片数据中被标注为目标区域的标注结果图作为输出，训练得到场景类型对应的图片预测模型；存储图片预测模型以及图片预测模型与场景类型之间的对应关系。实现一种基于机器学习的针对多场景的信息处理方法、系统和设备。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及数据处理技术领域，尤其涉及信息处理方法、系统和装置。

背景技术

中国是全球最大的商品期货交易市场和第一大农产品期货交易市场。上市品种数量接近80个，包括农副产品如活猪、活牛等，金属产品如钢筋、钢管等，能源产品如原油、橡胶等，因此期货交易市场的稳定性将会直接影响到国家的经济体系。为保证大宗商品交易的正常进行，在商品期货交易中，需要及时、准确地确定物品的实际储存情况，需要一种针对不同物品的盘点系统来实现。

发明内容

本公开的实施例提出了信息处理方法、系统和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种信息处理方法，包括：接收图片管理平台发送的图片数据和图片数据对应的场景类型；响应于不存在场景类型对应的图片预测模型，当判定图片数据符合模型训练的数据要求时，将图片数据作为输入、图片数据中被标注为目标区域的标注结果图作为输出，训练得到场景类型对应的图片预测模型；存储图片预测模型以及图片预测模型与场景类型之间的对应关系。

在一些实施例中，方法还包括：响应于存在场景类型对应的图片预测模型，将图片数据输入至图片预测模型，生成与输入的图片数据对应的标注结果图以及标注结果图中的目标区域的数量。

在一些实施例中，方法还包括：将图片数据、与图片数据对应的标注结果图、与标注结果对应的目标区域的数量发送至图片管理平台。

在一些实施例中，将图片数据作为输入、图片数据中被标注为目标区域的标注结果图作为输出，训练得到场景类型对应的图片预测模型，包括：将图片数据作为输入、图片数据中被标注为目标联通区域的blob图作为输出，训练得到场景类型对应的图片预测模型。

在一些实施例中，图片预测模型的网络结构基于深度残差网络和特征图金字塔网络而构建；深度残差网络为resnet-50，特征图金字塔网络为递归FPN。

在一些实施例中，方法还包括：发送模型训练结果对应的提示信息至图片管理平台。

第二方面，本公开的实施例提供了一种信息处理系统，包括：模型管理平台，其中，模型管理平台用于执行上述任意一项的信息处理方法。

在一些实施例中，系统还包括：图片管理平台；图片管理平台，用于接收图片采集装置发送的视频流，获取视频流中的图片数据；根据图片采集装置的配置信息，确定图片数据对应的场景类型；将图片数据和场景类型发送至模型管理平台。

在一些实施例中，图片管理平台，还用于接收模型管理平台发送的图片数据、与图片数据对应的标注结果图和标注结果对应的目标区域的数量；将接收到的图片数据、标注结果图、目标区域的数量发送至终端。

在一些实施例中，图片管理平台，还用于对接入的各图片采集装置进行场景类型的配置；对各图片采集装置的场景类型进行管理。

第三方面，本公开的实施例提供了一种信息处理装置，包括：接收单元，被配置成接收图片管理平台发送的图片数据和图片数据对应的场景类型；训练单元，被配置成响应于不存在场景类型对应的图片预测模型，当判定图片数据符合模型训练的数据要求时，将图片数据作为输入、图片数据中被标注为目标区域的标注结果图作为输出，训练得到场景类型对应的图片预测模型；存储单元，被配置成存储图片预测模型以及图片预测模型与场景类型之间的对应关系。