[发明专利]可降级的中心化智能推送方法及装置

权利要求书

1.可降级的中心化智能推送方法，其特征在于，包括以下步骤：

S3：接收一个当前列数据图片；

S30：生成一个至集中判图服务器并由集中判图服务器分发给集中判图客户端且包含当前列数据图片的推送数据；

S31：持续接收并监测来自算法云平台的心跳状态，若有心跳，则转S32，若无心跳，则转S33；

S32：基于当前列数据图片与算法云平台进行识图交互获得对应的当前识别结果，并生成一个至集中判图服务器并由集中判图服务器分发给集中判图客户端且包含当前识别结果的推送数据；

S33：与安检设备进行识图交互获得对应的当前识别结果，并生成一个至集中判图服务器并由集中判图服务器分发给集中判图客户端且包含当前识别结果的推送数据；

S32具体包括以下步骤：

S321B：接收到当前列数据图片为第i列数据图片；

若i=1，则转到步骤S322B；

若i1，则转到步骤S323B；

S322B：对第i列数据图片进行识别，

若获得当前识别结果，则转到步骤S324B；

若没有获得当前识别结果，则转到步骤S321B；

S323B：调用i之前所有列数据图片与第i列数据图片进行拼接组合为当前组合列图片；对当前组合列图片进行识别；

若获得当前识别结果，则转到步骤S324B；

若没有获得当前识别结果，则转到步骤S321B；

S324B：若获得当前识别结果之前，没有前一识别结果，则转到步骤S321B和步骤S326B；若获得当前识别结果之前，有前一识别结果，则转到步骤S325B；

S325B：调用前一识别结果和当前识别结果进行去重融合操作，会得到新的识别结果，然后转到步骤S321B和步骤S326B；

S326B：存储并更新识别结果。

2.根据权利要求1所述的可降级的中心化智能推送方法，其特征在于，S32具体包括以下步骤：

S321A：将当前列数据图片与当前列数据图片之前的列数据图片进行拼接组合为当前组合列图片；

S322A：生成一个至算法云平台且包含当前组合列图片的当前识别请求；

S323A：接收来自算法云平台响应于当前识别请求的当前识别结果；

S324A：生成一个至集中判图服务器并由集中判图服务器分发给集中判图客户端且包含当前识别结果的推送数据。

3.根据权利要求2所述的可降级的中心化智能推送方法，其特征在于，所述推送数据中的当前识别结果为：响应于当前识别请求的当前识别结果或调用前一识别结果与响应于当前识别请求的当前识别结果进行去重融合所得的识别结果，所述去重融合所得的识别结果替换更新前一识别结果。

4.根据权利要求1所述的可降级的中心化智能推送方法，其特征在于，所述S325B中还包括以下步骤：

S3251B：根据前一识别结果和当前识别结果来判断识别框是否重叠；

S3252B：根据发生重叠的识别框内识别到的违禁品种类来判断是否融合；

S3253B：根据识别框的重叠面积来判断融合方式。

5.根据权利要求4所述的可降级的中心化智能推送方法，其特征在于，所述S3251B中还包括以下步骤：

若识别框发生重叠，则转到步骤S3252B；

若识别框不发生重叠，则将当前识别结果直接叠加前一识别结果，作为最新的识别结果。

6.根据权利要求4所述的可降级的中心化智能推送方法，其特征在于，所述S3252B中还包括以下步骤：

若识别框内识别到的违禁品种类是同一种类，则转到步骤S3253B；

若识别框内识别到的违禁品种类不是同一种类，则发生重叠的识别框的识别结果不变，以重叠的方式将识别框融合。