[发明专利]一种基于相似度匹配的服务器型号识别方法、设备及介质

权利要求书

1.一种基于相似度匹配的服务器型号识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别的服务器图像，通过预先构建的特征提取模型，对所述待识别的服务器图像进行特征提取，得到待识别的服务器特征；

将所述待识别的服务器特征与指定数据库中预先存储的服务器特征进行相似度匹配，确定出符合要求的服务器特征；

根据所述符合要求的服务器特征对应的服务器型号，确定出待识别的服务器型号。

2.根据权利要求1所述的一种基于相似度匹配的服务器型号识别方法，其特征在于，所述通过预先构建的特征提取模型，对待识别的服务器进行特征提取之前，所述方法还包括：

构建数据集，其中，所述数据集中包括多种服务器的图像信息和所述多种服务器的型号；

将数据集中指定型号服务器的图像信息输入至预先构建的神经网络分类模型中，对所述神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络分类模型，所述神经网络模型为轻量级神经网络分类模型；

将数据集中除指定型号服务器之外的其他图像信息输入至所述训练后的神经网络分类模型中，输出其他图像信息对应的服务器型号；

根据输出结果与所述数据集中的服务器型号对比，若对比结果在预设误差范围内，则所述训练后的神经网络分类模型为符合要求的神经网络分类模型；

根据所述符合要求的神经网络分类模型，构建特征提取模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于相似度匹配的服务器型号识别方法，其特征在于，所述根据所述符合要求的神经网络分类模型，构建特征提取模型，具体包括：

确定所述符合要求的神经网络分类模型的模型权重信息和架构信息；

调整所述架构信息，将所述架构信息中的指定层作为所述特征提取模型的输出层，以输出图像特征；

按照所述权重信息和调整后的架构信息，构建特征提取模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于相似度匹配的服务器型号识别方法，其特征在于，所述将所述待识别的服务器特征与指定数据库中预先存储的服务器特征进行相似度匹配之前，所述方法还包括：

构建特征提取数据集，所述特征提取数据集中包括多种服务器的图像信息和所述多种服务器的型号；

将所述多种服务器的图像信息分别输入至所述特征提取模型中，输出每种服务器的服务器特征；

根据所述每种服务器的服务器特征与数据集中对应的服务器型号，构建所述指定数据库，所述指定数据库包括多个服务器特征以及所述多个服务器特征对应的服务器类型。

5.根据权利要求1所述的一种基于相似度匹配的服务器型号识别方法，其特征在于，所述将所述待识别的服务器特征与指定数据库中预先存储的服务器特征进行相似度匹配，确定出符合要求的服务器特征，具体包括：

通过相似度算法，对所述待识别的服务器特征与所述指定数据库中预先存储的服务器特征进行相似度匹配，生成匹配结果；

根据所述匹配结果与预设阈值的关系，确定出所述符合要求的服务器特征。

6.根据权利要求5所述的一种基于相似度匹配的服务器型号识别方法，其特征在于，所述根据所述匹配结果与预设阈值的关系，确定出所述符合要求的服务器特征，具体包括：

确定所述服务器图像的图像参数信息，其中，所述图像参数信息包括图像像素值和图像亮度；

根据所述图像像素值和所述图像亮度，确定所述服务器图像的图像质量等级；

通过所述图像质量等级确定出所述预设阈值，其中，所述图像质量等级为一级、二级和三级，其中所述一级对应的图像质量高于所述二级对应的图像质量，所述二级对应的图像质量高于所述三级对应的图像质量。

7.根据权利要求6所述的一种基于相似度匹配的服务器型号识别方法，其特征在于，所述相似度算法包括：余弦相似度算法、欧几里得距离算法以及曼哈顿距离算法中的任意一项或多项。