CN113852823A - 一种基于物联网的图像数据上传方法、***和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的图像数据上传方法、***和装置,本技术方案通过将原始图像进行压缩预处理,形成预览图像数据,并与原始图像进行对应的分割处理。相对于原始图像而言,预览图像数据大大降低了其自身容量,其能够快速上传到云端形成备份参考数据。当分割的原始图像数据块遇到拥堵时,其能够被分配到其它通信中端进行再上传。当被分割的原始图像被上传到云端后,其根据备份参考数据,能够自适应地进行重组并还原出原始图像数据。本发明通过设置多个通信中端的协同,及执行原始图像的预处理操作,能够提高图像数据从终端上传到云端的速度和准确性,极大地提升了用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及物联网信息传输技术领域,尤其涉及一种基于物联网的图像数据上传方法、***和装置。
背景技术
目前,基于物联网的产品应用越来越广泛,物联网技术真正地实现了万物互联,其应用领域涵盖了智能家居、智慧交通、智慧城市、智能楼宇等各个方面。物联网技术不仅能够实现工控指令类的小数据传输,还能够实现音视频图像类的大数据传输,比如人脸识别,交通图像等。针对在物联网领域的图像或视频数据传输,主要包括:终端上传到云端,云端下载到终端。
传统的技术方案是,终端上传到云端,是指终端将采集的图像数据进行编码压缩处理后,通过无线通信方式发送到云端,云端接收到压缩的图像数据后执行解码操作,还原出原始图像;云端下载到终端,是指云端的图像数据进行编码压缩处理后,通过无线通信方式发送到终端,终端接收到压缩的图像数据后执行解码操作,还原出原始图像。
但是,在终端上传到云端的阶段存在以下问题:
1)因为成本原因,上传的带宽远比下载的带宽小,因此上传的速度比下载的速度要慢,从而造成云端接受到的图像数据耗时长。
2)因为上传带宽小的因素,在终端上传到云端过程中的图像数据容易出现数据拥堵和丢失,从而造成云端接受到的图像数据存在概率失真。
基于此,亟需一种能够解决上述存在的技术问题的图像数据上传方案。
发明内容
本发明提供了一种基于物联网的图像数据上传方法、***和装置,以克服现有物联网领域中图像上传耗时长和数据失真的不足,该方法、***和装置具有如下特点:
1)根据上传的带宽占比,借助多个无线通信装置进行图像数据传输,提高图像数据传输的速度;
2)将图像进预览压缩处理和分割操作,使之在云端形成可被备份参考数据,使接收的图像数据避免出现丢失;
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
第一方面,一种基于物联网的图像数据上传方法,应用于云端、通信中端和智能终端之间的数据通信,包括以下流程步骤:
步骤S100,获取原始图像,执行预处理操作;
步骤S200,执行预处理后的图像数据上传操作;
步骤S300,执行上传后的图像数据解码与图像数据重组操作;
所述预处理操作,是指在所述智能终端针对所述原始图像执行预览处理、分割处理、关联匹配处理、预览上传处理的操作;
所述预览处理,是指针对所述原始图像执行高压缩比的压缩处理,形成与所述原始图像对应的预览图像;
所述分割处理,是指根据预设的图像分割规则,将所述原始图像与所述预览图像同时进行分割操作,形成若干原始图像数据块和若干原始预览图像数据块;
所述关联匹配处理,将分割后的所述若干原始图像数据块与所述若干预览图像数据块进行关联匹配;
所述预览上传处理,是指将所述预览图像上传到所述云端;
所述图像数据上传操作,是指所述通信中端根据自身的上传带宽条件,将获取的压缩图像数据块,选择执行自身上传或转发给其它通信中端上传;
所述图像数据解码操作,是指所述云端将获取的压缩数据块执行解码操作后,还原出原始图像数据块;
所述图像数据重组操作,是指所述云端将解码后的若干所述原始图像数据块进行排布重组,还原出原始图像。
进一步地,所述获取原始图像,执行预处理操作,具体还包括以下流程步骤:
步骤S110,所述执行预览处理,包括获取原始图像,将所述原始图像执行压缩预处理,形成预览图像;
步骤S120,所述分割处理,包括将所述预览图像执行分割操作,形成若干个子预览图像数据块;
步骤S130,根据所述预览图像的分割操作,将所述原始图像分割成若干个子原始图像数据块;
步骤S140,所述关联匹配处理,包括将所述若干个子原始图像数据块与所述若干个子预览图像数据块进行关联匹配;
步骤S150,所述预览上传处理,包括将所述预览图像数据上传至所述云端,形成备份参考数据。
进一步地,所述执行预处理后的图像数据上传操作,具体还包括以下流程步骤:
步骤S210,将所述子原始图像数据块进行压缩处理,形成压缩数据块;
步骤S220,将所述压缩数据块上传到第一通信中端;
步骤S230,判断当前所述第一通信中端的上传带宽占比是否大于第一阈值;
步骤S240,若是,所述第一通信中端将所述压缩数据块发送给第二通信中端;
步骤S250,判断当前所述第二通信中端的上传带宽占比是否大于第二阈值;
步骤S260,若是,所述第二通信中端将所述压缩数据块发送给第三通信中端;
以此类推,若接收所述压缩数据块的第N通信中端的上传带宽占比小于或等于所述第二阈值;则所述第N通信中端将所述压缩数据块上传到所述云端;
所述第二通信中端至第N通信中端均采用第二阈值。
进一步地,所述执行上传后的图像数据解码与图像数据重组操作,具体还包括以下流程步骤:
S310,将上传的所述压缩数据块进行解码操作,形成子原始图像数据块;
S320,执行所述子原始图像数据块的重组排布,形成原始图像数据;
S330,判断所述子原始图像数据与所述备份参考数据是否具备匹配关联性;
S340,若具备匹配关联性,则所述原始图像数据上传成功;
若所述子原始图像数据与所述备份参考数据不具备匹配关联性,则需返回步骤S310。
同时提供一种用于执行该方法的基于物联网的图像数据上传***;
一种基于物联网的图像数据上传***,包括云端、通信中端和智能终端;
所述云端用于接收所述通信中端的压缩数据块数据,并针对所述压缩数据块执行解码解压操作,使所述压缩数据块形成子原始图像数据块,针对所述子原始图像数据块执行重组排布操作,使各所述子原始图像数据块形成原始图像数据;
所述通信中端用于接收所述智能终端的压缩数据块,并最终将所述压缩数据块上传到所述云端;
所述通信中端包括第一通信中端、第二通信中端、… …、第N通信中端;
所述压缩数据块上传到第一通信中端,判断当前所述第一通信中端的上传带宽占比是否大于第一阈值;
若是,所述第一通信中端将所述压缩数据块发送给第二通信中端;
判断当前所述第二通信中端的上传带宽占比是否大于第二阈值;
若是,所述第二通信中端将所述压缩数据块发送给第三通信中端;
以此类推,若接收所述压缩数据块的第N通信中端的上传带宽占比小于或等于所述第N通信中端对应的第二阈值;则所述第N通信中端将所述压缩数据块上传到所述云端;
所述第二通信中端至第N通信中端均采用第二阈值;
所述智能终端获取原始图像,并将原始图像执行预处理操作,使之形成能够被参考验证的预览图像。
进一步地,所述云端还包括:数据处理单元、预览图像备份单元、图像解码单元、图像重组单元、第一云端通信单元;
所述数据处理单元,用于验证子原始图像数据块与子预览图像数据块的身份匹配;
所述预览图像备份单元,用于存储备份参考数据;所述备份参考数据,是由各所述子预览图像数据块组成的预览图像数据;
所述解码单元,用于执行所述压缩数据块的解码解压操作,使压缩数据块形成所述子原始图像数据块;
所述图像重组单元,根据备份参考数据,用于执行各所述子原始图像数据块的重组排布,并最终形成原始图像数据;
第一云端通信单元,与所述通信中端的无线连接,实现所述云端与所述通信中端的通信连接。
进一步地,通信中端包括:带宽占比分析单元、第一中端通信单元、第二云端通信单元、第二终端通信单元;
所述带宽占比分析单元,用于分析当前通信中端的剩余上传带宽容量;
所述第一中端通信单元,用于当前通信中端与其它通信中端的无线连接;
所述第二云端通信单元,用于与所述第一云端通信单元的无线连接;
第二终端通信单元,用于实现所述通信中端与所述终端的无线连接;
所述第一云端通信单元和第二云端通信单元,均包括:WiFi、蓝牙或2.4G通信方式。
进一步地,所述智能终端还包括:图像预处理单元、图像编码单元、第一终端通信单元、图像采集单元;
所述图像采集单元,用于获取原始图像;
所述图像预处理单元,用于将所述原始图像执行高压缩比的预览处理、分割处理及匹配关联处理操作;
所述图像编码单元,用于将分割后的所述原始图像执行编码压缩操作;
第一终端通信单元,与所述第二终端通信单元无线连接。
根据本申请的另一个方面,一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的基于物联网的图像数据上传方法。
根据本申请的另一个方面,一种计算机设备,包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的基于物联网的图像数据上传方法。
综上所述,本发明技术方案通过将原始图像进行压缩预处理,形成预览图像数据,并与原始图像进行对应的分割处理。相对于原始图像而言,预览图像数据大大降低了其自身容量,其能够快速上传到云端形成备份参考数据。当分割的原始图像数据块遇到拥堵时,其能够被分配到其它通信中端进行再上传。当被分割的原始图像被上传到云端后,其根据备份参考数据,能够自适应地进行重组并还原出原始图像数据。本发明的有益技术效果为:
1)本发明通过设置多个通信中端的协同,可提升图像数据从终端上传到云端的速度,实现物联网数据的快速上传,提升用户体验。
2)本发明通过执行原始图像的预处理操作,极大地提高了图像数据从终端上传到云端的准确性,实现了物联网数据的精准上传,提升用户体验。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图 1 示出了本申请提供的基于物联网的图像数据上传***架构图;
图 2 示出了本申请提供的基于物联网的图像数据上传装置架构图;
图 3 示出了本申请实施例1提供的一种图像数据上传方法流程图;
图 4 示出了本申请实施例1提供的优选地一种图像数据上传方法流程图;
图 5 示出了本申请实施例1提供的优选地一种图像数据上传方法流程图;
图 6 示出了本申请实施例1提供的优选地一种图像数据上传方法流程图;
图 7示出了本申请实施例1提供的子图像数据块关联匹配示意图;
图 8 示出了本申请实施例2提供的身份匹配附件包示意图。
图中各个附图标记意义为:
1-云端;11-数据处理单元;12-预览图像备份单元;13-图像解码单元;14-图像重组单元;15-第一云端通信单元;
2-通信中端;21-带宽占比分析单元;22-第一中端通信单元;23-第二云端通信单元;24-第二终端通信单元;
3-智能终端;31-图像预处理单元;32-图像编码单元;33-第一终端通信单元;34-图像采集单元。
具体实施方式
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将结合本发明实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
参见图1-图7,提供一种基于物联网的图像数据上传方法,应用于云端、通信中端和智能终端之间的数据通信,具体参见图1所示,所述图像数据上传方法包括如下步骤:
步骤S100,获取原始图像,执行预处理操作。
本步骤中,智能终端获取并形成原始图像,并针对原始图像执行预处理操作。所述原始图像,包括通过智能手机的摄像头、智能家居摄像头或智慧交通的摄像头进行拍照而获取的图片。
所述的预处理操作,是指在智能终端针对原始图像执行预览处理、分割处理、关联匹配处理、预览上传处理。
所述预览处理,是指针对原始图像执行高压缩比的压缩处理,使之形成与原始图像对应的预览图像;
所述分割处理,是指根据预设的图像分割规则,将原始图像与预览图像同时进行分割操作,形成若干原始图像数据块和若干原始预览图像数据块;
所述关联匹配处理,将分割后的若干原始图像数据块与若干预览图像数据块进行关联匹配;
所述预览上传处理,是指将形成的预览图像上传到所述云端。
通过所述预处理操作,使原始图像数据块能够被分开传输,而预览图像则被整体传输。预览图像不作为被用户使用的数据,而是用于做数据引导与参考,经过高压缩比的压缩处理后,预览图像的容量可以达到原始图像的1/20甚至1/50,当上传带宽被严重挤压时,预览图像也能够轻松被上传到云端。
通俗地说,预览图像就是原始图像的框架,通过压缩处理使之抹去了图像细节,用于指导原始图像数据块的排布重组。
步骤S200,执行预处理后的图像数据上传操作。
本步骤中,智能终端需要将分割后的若干原始图像数据块进行编码压缩处理,再发送到通信中端。
所述图像数据上传操作,是指通信中端根据自身的上传带宽条件,将获取的压缩图像数据块,选择执行自身上传或转发给其它通信中端上传。
所述通信中端,是指用于连接智能终端和云端的通信装置。
可以理解的是,若通信中端发现自身的上传带宽处于较多的未占用状态,则会选择自行把压缩图像数据上传到云端;若通信中端发现自身的上传带宽被严重挤压了,则会选择把压缩图像转发给其它通信中端,由其它通信中端进行上传条件评估。
可以理解的是,参考图1所示,在该物联网的图像数据上传***中,通信中端由多个通信中端共同组成。
步骤S300,执行上传后的图像数据解码与图像数据重组操作。
本步骤中,通信中端将压缩图像数据模块上传到云端。
所述图像数据解码操作,是指云端将获取的压缩图像数据块执行解码操作后,还原出原始图像数据块。
所述图像数据重组操作,是指云端将解码后的若干原始图像数据块进行排布重组,还原出原始图像。
可以理解的是,经过分割的原始图像,经过编码压缩和解码解压后,再根据预览图像执行重新排布重组,还原出原始图像。
可以理解的是,当通信中端遇到图像数据上传拥堵时,其它通信中端参与图像数据上传,就会存在后启动上传的图像数据压缩块先到,先启动上传的图像数据块晚到,此时,需要预览图像作为引导,对解码后的图像数据块进行排布重组,还原出原始图像数据。
优选地,基于步骤S100,为了使图像数据上传的预处理操作方法更加清楚,所述预处理操作方法具体还包括以下步骤:
步骤S110,所述执行预览处理,包括获取原始图像,将所述原始图像执行压缩预处理,形成预览图像。
本步骤中,将获取的原始数据执行高压缩比的压缩处理,形成预览图像。所述预览图像与所述原始图像的尺寸保持一致,但所述预览图像的分辨率远低于所述原始图像,且所述预览图像的自身容量也远低于所述原始图像。
所述高压缩比,可选择1/20、1/30、1/50等比例。
可以理解的是,可以根据上传带宽的宽度与上传需求量执行选择压缩比例。
步骤S120,所述分割处理,包括将所述预览图像执行分割操作,形成若干个子预览图像数据块。
本步骤中,参见图7,如图7所示,所述原始图像经过高压缩比的压缩处理后,形成了预览图像,在图7中采用较细的边框线条表示预览图像。将预览图像按照4*4的规则分割为16块子预览图像数据块。其分别包括:子预览图像数据块a、子预览图像数据块b、子预览图像数据块c ……子预览图像数据块p。
进一步地,在执行预览图像的分割,还可以执行2*2分割规则、3*3分割规则、5*5分割规则等均分的分割规则。
进一步地,在执行预览图像的分割,还可以执行1*5分割规则、2*6分割规则、3*4分割规则等非均分的分割规则。
进一步地,在执行预览图像的分割,还可以执行不规则形状的分割规则。
步骤S130,根据所述预览图像的分割操作,将所述原始图像分割成若干个子原始图像数据块。
本步骤中,参见图7,如图7所示,采用较粗的边框线条表示原始图像。将预览图像按照4*4的规则分割为16块预览图像数据块。
所述原始图像的分割规则与所述预览图像的分割规则保持一致。
需要说明的是,在满足通信中端数量和上传条件的情况下,将原始图像和预览图像分割的越多,上传速度越快和准确度越高。
步骤S140,所述关联匹配处理,包括将所述若干子原始图像数据块与所述若干子预览图像数据块进行关联匹配。
本步骤中,参见图7,当预览图像与原始图像执行了相同的分割规则后,其形成了相同数量的图像数据块。由于预览图像和原始图像是在分辨率上进行了差异化,而在尺寸上没有做任何改变,因此可在两个图像的重合位置执行关联匹配操作,即子原始图像数据块1与子预览图像数据块a进行关联匹配,子原始图像数据块2与子预览图像数据块b进行关联匹配,以此类推到最后的图像数据块。
进一步地,所述关联匹配,是在两个子图像数据块形成代码语言数据包时,通过在数据包的包头增加可被互相识别的身份附加包,参见图8,在子原始图像数块1和子预览图像数据块a的数据包增加身份附件包头。
需要说明的是,子原始图像数据块和子预览图像数据块由若干个数据包组成,通过在数据包的包头增加可被互相识别的身份附加包,能有效地提高排布重组效率。比如,当子原始图像模块1与子预览图像数据块a的包头不一致时,其不再进行图形内容的比对,极大地节省了原本的图像比对时间。
步骤S150,所述预览上传处理,包括将所述预览图像数据上传至所述云端,形成备份参考数据。
本步骤中,将分割后的预览图像数据上传到云端,使之备份在云端,用于指导子原始图像数据块的排布重组。
进一步地,所述分割后的预览图像,可以采用整包预览图像数据上传,也可以采用单个子预览数据模块的分别上传。
需要说明的是,预览图像是经过高压缩比的压缩处理,其自身的容量非常小,即使在通信中端的上传带宽挤压严重的情况,也能轻松被上传到云端。
基于步骤S200,为了使预处理后的像数据上传操作方法更加清楚,所述上传操作方法具体还包括以下步骤:
步骤S210,将所述子原始图像数据块进行压缩处理,形成压缩数据块。
本步骤中,智能终端将分割后的子原始图像数据块进行编码压缩处理,使子原始图像数据块的容量变小,用于图像数据上传到云端耗时更少。
需要说明的是,相对于进行原始图像编码压缩后再分割,分割后的子原始图像数据块再进行编码压缩,更有利于保持数据解码解压后的准确性。根据编码压缩原理,再编码压缩过程中,会将许多相同的特征抹掉,从而达到相对高的编码压缩率,而分解后的原始图像数据再进行编码压缩的过程,会保留相对较多的细节特征。
步骤S220,将所述压缩数据块上传到所述第一通信中端。
本步骤中,智能终端将编码压缩后的压缩数据块上传到第一通信中端。所述通信中端包括第一通信中端、第二通信中端、……、第N通信中端,每个通信中端均与云端通信连接,且在条件允许的范围内,各通信中端实现互联。进一步地,所述第一通信中端是压缩数据块的主通信中端。
所述压缩数据块在主通信中端进行上传时的上传带宽占比,相对于非主通信中端的上传带宽占比,具备较高的阈值。
可以理解的是,当所述压缩数据块在所述主通信中端的上传带宽占比90%以下时,所述第一通信中端将选择自行上传该所述压缩数据块;
当所述压缩数据块在所述主通信中端的上传带宽占比大于90%,所述第一通信中端将选择转发该所述压缩数据块到其它通信中端;
所述上传带宽占比大于90%,是指该通信中端只剩下不到10%的带宽容量可用于数据上传至云端;所述上传带宽占比90%以下,是指该通信中端还剩有至少10%的带宽容量可用于数据上传至云端。如图2所示,比如:当前上传带宽容量为10M,其中9.5M用于手机的压缩数据块进行上传使用了,剩余0.5M为摄像头和监控设备可使用的带宽容量,此时的上传带宽占比为95%。
进一步地,其它通信中端是该所述压缩数据块的非主通信中端。
所述压缩数据块在非主通信中端进行上传时,其上传带宽占比主通信中端具备较低的阈值。
可以理解的是,当所述压缩数据块在所述非主通信中端的上传带宽占比在70%以下,所述非主通信中端选择自行上传该所述压缩数据块;
当所述压缩数据块在所述非主通信中端的上传带宽占比大于70%,所述非主通信中端选择将该所述压缩数据块转发到其它非主通信中端。
需要说明的是,非主通信中端是其它压缩数据块的主通信中端,当且仅当非主通信中端具备较多的剩余带宽容量时,才可上传来自主通信中端的压缩数据块,以免非主通信中端的带宽容量不足自身使用。
步骤S230,判断当前所述第一通信中端的上传带宽占比是否大于第一阈值。
本步骤中,当前第一通信中端是该所述压缩数据块的主通信中端,当第一中端获取所述压缩数据块后,判断自身的上传带宽占比是否大于第一阈值。
例如,所述第一阈值是指带宽占比达为90%,即剩余的上传带宽占比为10%。
进一步地,所述第一阈值可自定义设置。
进一步地,若当前第一通信中端的上传带宽占比小于或等于第一阈值,则第一通信中端将所述压缩数据块上传到云端。
步骤S240,若当前第一通信中端的上传带宽占比大于第一阈值,所述第一通信中端将所述压缩数据块发送给第二通信中端。
本步骤中,前提条件是第一通信中端的上传带宽占比大于第一阈值。第一通信中端将压缩数据块发送给第二通信中端。
所述第二通信中端是所述压缩数据块的非主通信中端。
步骤S250,判断当前所述第二通信中端的上传带宽占比是否大于第二阈值。
本步骤中,当前第二通信中端是该所述压缩数据块的非主通信中端,当第二中端获取所述压缩数据块后,判断自身的上传带宽占比是否大于第二阈值。
例如,所述第二阈值是指带宽占比达为70%,即剩余的上传带宽占比为30%。
进一步地,所述第二阈值可自定义设置。
进一步地,若当前第二通信中端的上传带宽占比小于或等于第二阈值,则第二通信中端将所述压缩数据块上传到云端。
步骤S260,若当前第二通信中端的上传带宽占比大于第二阈值,所述第二通信中端将所述压缩数据块发送给第三通信中端。
本步骤中,前提条件是第二通信中端的上传带宽占比大于第二阈值,第二通信中端将压缩数据块发送给第三通信中端。
所述第三通信中端是所述压缩数据块的非主通信中端。
步骤S270,判断当前所述第三通信中端的上传带宽占比是否大于第二阈值。
本步骤中,当前第三通信中端也是该所述压缩数据块的非主通信中端,当第三中端获取所述压缩数据块后,判断自身的上传带宽占比是否大于第二阈值。
进一步地,若当前第三通信中端的上传带宽占比小于或等于第二阈值,则第三通信中端将所述压缩数据块上传到云端。
以此类推,直到所有的压缩数据块上传完毕,或,所有的非主通信中端的上传带宽占比大于第二阈值。
以此类推,若接收所述压缩数据块的第N通信中端的上传带宽占比小于或等于所述第二阈值;则所述第N通信中端将所述压缩数据块上传到所述云端;
所述第二通信中端至第N通信中端采用第二阈值执行上传带宽占比的判断。
步骤S270,将所述压缩数据块上传到所述云端。
本步骤中,若当前的通信中端符合上传压缩数据块的条件,则执行压缩数据块的上传。
基于步骤S300,为了执行上传后的图像数据解码与图像数据重组的操作方法更加清楚,所述解码与重组的操作方法具体还包括以下步骤:
S310,将上传的所述压缩数据块进行解码操作,形成子原始图像数据块。
本步骤中,云端获取通信中端的压缩数据块,针对压缩数据块执行解码解压操作,还原出子原始图像数据块。
进一步地,所述解码后的子原始图像数据块,是具备身份标识的子原始图像数据块;所述子原始图像数据块的身份标识将与备份参考数据进行身份匹配。
所述备份参考数据是指具备身份标识的子预览图像数据块的组合。
可以理解的是,在子原始图像数据块被解码出来后,其将执行与备份参考数据的身份匹配。
S320,执行所述子原始图像数据块的重组排布,形成原始图像数据。
本步骤中,根据子原始图像数据块的身份匹配操作后,将依次解码出来的子原始图像数据块,按照备份参考数据(各个子预览图像数据块)执重组排布。
可以理解的是,参见图7,比如:如图7所示,若云端依次接受并解码出子原始图像数据块3、子原始图像数据块5、子原始图像数据块2、子原始图像数据块1、子原始图像数据块4,则根据在智能终端的匹配规则,其将重新重组排布,依次为:子原始图像数据块1、子原始图像数据块2、子原始图像数据块3、子原始图像数据块4、子原始图像数据块5,并最终形成与子预览图像完整对应的子原始图像。
S330,判断所述子原始图像数据与所述备份参考数据是否具备匹配关联性。
本步骤中,子原始图像数据由各解码后的子原始图像数据块逐步组成,在形成完整的子原始图像数据前,需不断地与备份参考数据进行关联匹配和比对。
进一步地,若子原始图像数据中存在缺失的子原始图像数据块,与备份参考数据进行比对后不能形成完整的关联匹配,则需返回步骤S310,将上传的压缩数据块进行解码操作,形成子原始图像数据块。
S340,若具备匹配关联性,则所述原始图像数据上传成功。
本步骤中,所有的子原始图像数据块实现与备份参考数据(所有的子预览图像数据块)的完全关联匹配,说明原始图像数据成功上传。
实施例2
参见如1-图8,提供一种基于物联网的图像数据上传***,参见图1,包括云端1、通信中端2和智能终端3。
所述云端1用于接收所述通信中端2的压缩数据块,并针对所述压缩数据块执行解码解压操作,使所述压缩数据块形成子原始图像数据块,针对所述子原始图像数据块执行重组排布操作,使各所述子原始图像数据块形成原始图像数据。
所述通信中端2用于接收所述智能终端3的压缩数据块,并最终将所述压缩数据块上传到所述云端1。
所述通信中端2包括第一通信中端、第二通信中端、… …、第N通信中端;
所述压缩数据块上传到第一通信中端,判断当前所述第一通信中端的上传带宽占比是否大于第一阈值;
若是,所述第一通信中端将所述压缩数据块发送给第二通信中端;
判断当前所述第二通信中端的上传带宽占比是否大于第二阈值;
若是,所述第二通信中端将所述压缩数据块发送给第三通信中端;
以此类推,若接收所述压缩数据块的第N通信中端的上传带宽占比小于或等于所述第二阈值;则所述第N通信中端将所述压缩数据块上传到所述云端;
所述第二通信中端至第N通信中端采用第二阈值执行上传带宽占比的判断。
所述其它通信中端在获取所述压缩数据块后,根据自身可用于上传带宽容量的判断,选择执行自行上传所述压缩数据块或将所述压缩数据块执行再转发给具备无线连接关系的通信中端,以此类推,直至所述压缩数据块被执行上传到所述云端1。
所述智能终端3获取原始图像,并将原始图像执行预处理操作,使之形成能够被参考验证的预览图像。根据预设的分割规则,所述智能终端将所述预览图像和所述原始图像执行分割操作,分别形成子预览图像数据块和子原始图像数据块。将所述子预览图像数据块分别与所述子原始图像数据块执行关联匹配。最后将预览图像数据和编码压缩的子原始图像数据上传至云端。
所述云端1还包括:数据处理单元11、预览图像备份单元12、图像解码单元13、图像重组单元14、第一云端通信单元15。
所述数据处理单元11,用于验证子原始图像数据块与子预览图像数据块的身份匹配;参见图8,所述的身份匹配是基于子原始图像数据块与子预览图像数据块的数据包头的比对。
所述预览图像备份单元12,用于存储备份参考数据,所述备份参考数据,是由各子预览图像数据块组成的预览图像数据。
所述解码单元13,用于执行压缩数据块的解码解压操作,使压缩数据块形成子原始图像数据块。
所述图像重组单元14,根据备份参考数据,用于执行各子原始图像数据块的重组排布,并最终形成原始图像数据。
第一云端通信单元15,用于与所述通信中端2的无线连接。
所述通信中端2还包括:带宽占比分析单元21、第一中端通信单元22、第二云端通信单元23、第二终端通信单元24。
所述带宽占比分析单元21、根据接收所述智能终端的所述压缩数据块,用于分析当前通信中端的剩余上传带宽容量,若当前上传带宽占比高于第一阈值,则将反馈给所述第一中端通信单元,让所述第一中端通信单元转发该所述压缩数据块给其它通信中端。
所述第一中端通信单元22,用于与其它通信中端的无线连接。
所述第二云端通信单元23,用于与所述云端的所述第一云端通信单元15的无线连接。
第二终端通信单元24,用于实现所述通信中端与所述终端的无线连接。
所述第一云端通信单元15和第二云端通信单元23,均包括:WiFi、蓝牙、2.4G及其它通信方式。
所述智能终端3还包括:图像预处理单元31、图像编码单元32、第一终端通信单元33、图像采集单元34。
所述图像采集单元34,用于获取原始图像;
所述图像预处理单元31,用于将所述原始图像执行高压缩比的预览处理、分割处理、匹配关联处理的操作。
所述图像编码单元32,用于将分割后的所述原始图像执行编码压缩操作,便于后续的数据上传。
第一终端通信单元33,用于与所述第二终端通信单元24的无线连接。
所述第一终端通信单元33和第二终端通信单元24,包括:WiFi、蓝牙、2.4G及其它通信方式。
基于这样的理解,本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。
在本发明实施例中,提供一种计算机设备,包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的。
可选地,该计算机设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、射频(RadioFrequency,RF)电路,传感器、音频电路、WI-FI模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)等,可选用户接口还可以包括USB接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如蓝牙接口、WI-FI接口)等。
本领域技术人员可以理解,本实施例提供的一种计算机设备结构并不构成对该计算机设备的限定,可以包括更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
存储介质中还可以包括操作***、网络通信模块。操作***是管理和保存计算机设备硬件和软件资源的程序,支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信,以及与该实体设备中其它硬件和软件之间通信。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现,也可以通过硬件平台实施其对应的软件。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图,附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中,也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块,也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本申请序号仅仅为了描述,不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景,但是,本申请并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于物联网的图像数据上传方法,应用于云端、通信中端和智能终端之间的数据通信,其特征在于,包括以下流程步骤:
步骤S100,获取原始图像,执行预处理操作;
步骤S200,执行预处理后的图像数据上传操作;
步骤S300,执行上传后的图像数据解码与图像数据重组操作;
所述预处理操作,是指在所述智能终端针对所述原始图像执行预览处理、分割处理、关联匹配处理、预览上传处理的操作;
所述预览处理,是指针对所述原始图像执行高压缩比的压缩处理,形成与所述原始图像对应的预览图像;
所述分割处理,是指根据预设的图像分割规则,将所述原始图像与所述预览图像同时进行分割操作,形成若干原始图像数据块和若干原始预览图像数据块;
所述关联匹配处理,是指将分割后的所述若干原始图像数据块与所述若干预览图像数据块进行关联匹配;
所述预览上传处理,是指将所述预览图像上传到所述云端;
所述图像数据上传操作,是指所述通信中端根据自身的上传带宽条件,将获取的压缩图像数据块,选择执行自身上传或转发给其它通信中端上传;
所述图像数据解码操作,是指所述云端将获取的压缩数据块执行解码操作后,还原出原始图像数据块;
所述图像数据重组操作,是指所述云端将解码后的若干所述原始图像数据块进行排布重组,还原出原始图像。
2.根据权利要求1所述基于物联网的图像数据上传方法,其特征在于,所述获取原始图像,执行预处理操作,具体还包括以下流程步骤:
步骤S110,所述执行预览处理,包括获取原始图像,将所述原始图像执行压缩预处理,形成预览图像;
步骤S120,所述分割处理,包括将所述预览图像执行分割操作,形成若干个子预览图像数据块;
步骤S130,根据所述预览图像的分割操作,将所述原始图像分割成若干个子原始图像数据块;
步骤S140,所述关联匹配处理,包括将所述若干个子原始图像数据块与所述若干个子预览图像数据块进行关联匹配;
步骤S150,所述预览上传处理,包括将所述预览图像数据上传至所述云端,形成备份参考数据。
3.根据权利要求2所述基于物联网的图像数据上传方法,其特征在于,所述执行预处理后的图像数据上传操作,具体还包括以下流程步骤:
步骤S210,将所述子原始图像数据块进行压缩处理,形成压缩数据块;
步骤S220,将所述压缩数据块上传到第一通信中端;
步骤S230,判断当前所述第一通信中端的上传带宽占比是否大于第一阈值;
步骤S240,若是,所述第一通信中端将所述压缩数据块发送给第二通信中端;
步骤S250,判断当前所述第二通信中端的上传带宽占比是否大于第二阈值;
步骤S260,若是,所述第二通信中端将所述压缩数据块发送给第三通信中端;
以此类推,若接收所述压缩数据块的第N通信中端的上传带宽占比小于或等于所述第二阈值,则所述第N通信中端将所述压缩数据块上传到所述云端;
所述第二通信中端至第N通信中端均采用所述第二阈值。
4.根据权利要求3所述基于物联网的图像数据上传方法,其特征在于,所述执行上传后的图像数据解码与图像数据重组操作,具体还包括以下流程步骤:
S310,将上传的所述压缩数据块进行解码操作,形成子原始图像数据块;
S320,执行所述子原始图像数据块的重组排布,形成原始图像数据;
S330,判断所述子原始图像数据与所述备份参考数据是否具备匹配关联性;
S340,若具备匹配关联性,则所述原始图像数据上传成功;
若所述子原始图像数据与所述备份参考数据不具备匹配关联性,则需返回步骤S310。
5.一种基于物联网的图像数据上传***,其特征在于,所述图像数据上传***用于执行权利要求1-4任一项所述的基于物联网的图像数据上传方法,包括云端(1)、通信中端(2)和智能终端(3);
所述云端(1)用于接收所述通信中端(2)的压缩数据块,并针对所述压缩数据块执行解码解压操作,使所述压缩数据块形成子原始图像数据块,针对所述子原始图像数据块执行重组排布操作,使各所述子原始图像数据块形成原始图像数据;
所述通信中端(2)用于接收所述智能终端(3)的压缩数据块,并最终将所述压缩数据块上传到所述云端(1);
所述通信中端(2)包括第一通信中端、第二通信中端、… …、第N通信中端;
所述压缩数据块上传到第一通信中端,判断当前所述第一通信中端的上传带宽占比是否大于第一阈值;
若是,所述第一通信中端将所述压缩数据块发送给第二通信中端;
判断当前所述第二通信中端的上传带宽占比是否大于第二阈值;
若是,所述第二通信中端将所述压缩数据块发送给第三通信中端;
以此类推,若接收所述压缩数据块的第N通信中端的上传带宽占比小于或等于所述第N通信中端对应的第二阈值,则所述第N通信中端将所述压缩数据块上传到所述云端;
所述第二通信中端至第N通信中端均采用所述第二阈值;
所述智能终端(3)获取原始图像,并将原始图像执行预处理操作,使之形成能够被参考验证的预览图像。
6.根据权利要求5所述的图像数据上传***,其特征在于,
所述云端(1)还包括:数据处理单元(11)、预览图像备份单元(12)、图像解码单元(13)、图像重组单元(14)、第一云端通信单元(15);
所述数据处理单元(11),用于验证子原始图像数据块与子预览图像数据块的身份匹配;
所述预览图像备份单元(12),用于存储备份参考数据;所述备份参考数据,是由各所述子预览图像数据块组成的预览图像数据;
所述解码单元(13),用于执行所述压缩数据块的解码解压操作,使压缩数据块形成所述子原始图像数据块;
所述图像重组单元(14),根据备份参考数据,用于执行各所述子原始图像数据块的重组排布,并最终形成原始图像数据;
所述第一云端通信单元(15),与所述通信中端(2)的无线连接,实现所述云端(1)与所述通信中端(2)的通信连接。
7.根据权利要求6所述的图像数据上传***,其特征在于,
通信中端(2)包括:带宽占比分析单元(21)、第一中端通信单元(22)、第二云端通信单元(23)、第二终端通信单元(24);
所述带宽占比分析单元(21),用于分析当前通信中端的剩余上传带宽容量;
所述第一中端通信单元(22),用于当前通信中端与其它通信中端的无线连接;
所述第二云端通信单元(23),与所述第一云端通信单元(15)的无线连接;
第二终端通信单元(24),用于实现所述通信中端与所述终端的无线通信连接;
所述第一云端通信单元(15)和第二云端通信单元(23),均包括:WiFi、蓝牙或2.4G通信方式。
8.根据权利要求7所述的图像数据上传***,其特征在于,
所述智能终端(3)还包括:图像预处理单元(31)、图像编码单元(32)、第一终端通信单元(33)、图像采集单元(34);
所述图像采集单元(34),用于获取原始图像;
所述图像预处理单元(31),用于将所述原始图像执行高压缩比的预览处理、分割处理及匹配关联处理操作;
所述图像编码单元(32),用于将分割后的所述原始图像执行编码压缩操作;
第一终端通信单元(33),用于与所述第二终端通信单元(24)的无线连接。
9.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的基于物联网的图像数据上传方法。
10.一种计算机设备,包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的基于物联网的图像数据上传方法。
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