[发明专利]基于深度学习与Flink的线上实时预测垃圾图片类别方法有效
| 申请号： | 202110035236.9 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112732962B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 柏文阳;骆振源 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06F9/54;G06V20/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习与Flink的线上实时预测垃圾图片类别方法，包括：步骤1，将待识别垃圾图片传送至服务器的对象云存储OSS中；步骤2，将对象云存储OSS中的待识别垃圾图片图片输出至消息队列服务Kafka进行队列缓存；步骤3，将缓存在Kafka的待识别垃圾图片图片输出至Flink；步骤4，大数据引擎Flink将待识别垃圾图片图片进行预处理；步骤5，大数据引擎Flink载入训练好的图片分类模型文件以及下标与图片类别对应关系文件；对待识别垃圾图片进行图片类别的识别；步骤6，大数据引擎Flink识别图片类别完成后，将对应的图片类别进行输出。本发明提供的方法鲁棒性强、具有海量处理能力、不受图片规格限制，能为用户准确预测垃圾图片的类别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 flink 线上 实时 预测 垃圾 图片 类别 方法 | ||
【主权项】：
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