一种图像数据存储的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提出一种图像数据存储的方法及装置。当第一数据库中已存储的图像数据总数量等于预设的第一数量上限时，依据层次聚类算法依次将每个第一枝标签存储于第二数据库中至少的一个第二枝节点包含的至少一个第二叶节点中，同时在多个内存中聚类图像数据并分别将图像数据存储于第一数据库中，再通过二次聚类将第一数据库中的第一枝标签聚类存储于第二数据库，提升了分类存储的效率，节省时间，降低各个内存的运算量，避免内存溢出，并且通过二次聚类进行去重，有效降低重复存储，降低同一个人或同一个物体被打多个标签的情况发生的概率。

【技术实现步骤摘要】
一种图像数据存储的方法及装置
本专利技术涉及图像存储
，具体而言，涉及一种图像数据存储的方法及装置。
技术介绍
随着社会的发展，图像识别、人脸识别的技术发展也越来越快。而图像识别、人脸识别的精准度和效率，都十分的依赖与数据库中的存储的图像或人脸图像的比对结果以及比对效率。所以在数据库中分类存储图像或人脸图像信息的过程就非常重要。现有的存储过程往往是通过简单的聚类算法完成，比如K-means、均值漂移、DBSCAN、高斯混合模型的聚类方法。如此，往往同一个人或同一个物体会被打上多个标签，或者说同一个人或同一个物体会同属于多个叶子节点。同时存储方式单一，数据量大，均在同一个内存中做计算，容易发生内存溢出，并且耗时较长。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种图像数据存储的方法及装置。为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像数据存储的方法，所述图像数据存储的方法的步骤包括：当第一数据库中已存储的图像数据总数量等于预设的第一数量上限时，依据层次聚类算法依次将每个第一枝标签存储于第二数据库中的第二叶节点中；其中，所述第二数据库包括至少一个第二枝节点，所述第二枝节点包括至少一个所述第二叶节点，所述第一枝标签包括第一枝特征值、所述第一枝节点中的所有第一叶节点存储的图像数据的总数量，所述第一枝特征值为所述第一枝节点中的所有第一叶标签的特征值的平均值；依据当前第二叶节点所存储的第一枝标签的数量及第一枝标签对应的枝特征值更新表征所述第二叶节点综合信息的第二叶标签；其中，所述第二叶标签包含所述第二叶节点中存储的所有第一枝标签的第一枝特征值的平均值、所述第二叶节点中存储的第一枝标签的总数量；依据所述第二枝节点包括的每个第二叶节点分别对应的所述第二叶标签更新表征所述第二枝节点综合信息的第二枝标签；其中，所述第二枝标签包括第二枝特征值、所述第二枝节点中的所有第二叶节点存储的第一枝标签的总数量，所述第二枝特征值为所述第二枝节点中的所有第二叶标签的特征值的平均值。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种图像数据存储的装置，包括：数据存入单元，用于当第一数据库中已存储的图像数据总数量等于预设的第一数量上限时，依据层次聚类算法依次将每个第一枝标签存储于第二数据库中的第二叶节点中；其中，所述第二数据库包括至少一个第二枝节点，所述第二枝节点包括至少一个所述第二叶节点，所述第一枝标签包括第一枝特征值、所述第一枝节点中的所有第一叶节点存储的图像数据的总数量，所述第一枝特征值为所述第一枝节点中的所有第一叶标签的特征值的平均值；叶标签更新单元，用于依据当前第二叶节点所存储的第一枝标签的数量及第一枝标签对应的枝特征值更新表征所述第二叶节点综合信息的第二叶标签；其中，所述第二叶标签包含所述第二叶节点中存储的所有第一枝标签的第一枝特征值的平均值、所述第二叶节点中存储的第一枝标签的总数量；枝标签更新单元，用于依据所述第二枝节点包括的每个第二叶节点分别对应的所述第二叶标签更新表征所述第二枝节点综合信息的第二枝标签；其中，所述第二枝标签包括第二枝特征值、所述第二枝节点中的所有第二叶节点存储的第一枝标签的总数量，所述第二枝特征值为所述第二枝节点中的所有第二叶标签的特征值的平均值。本专利技术实施例提供的图像数据存储的方法及装置的有益效果：当第一数据库中已存储的图像数据总数量等于预设的第一数量上限时，依据层次聚类算法依次将每个第一枝标签存储于第二数据库中至少的一个第二枝节点包含的至少一个第二叶节点中，依据当前第二叶节点所存储的第一枝标签的数量及第一枝标签对应的枝特征值更新表征第二叶节点综合信息的第二叶标签，依据第二枝节点包括的每个第二叶节点分别对应的第二叶标签更新表征第二枝节点综合信息的第二枝标签，同时在多个内存中聚类图像数据并分别将图像数据存储于第一数据库中，再通过二次聚类将第一数据库中的第一枝标签聚类存储于第二数据库，提升了分类存储的效率，节省时间，降低各个内存的运算量，避免内存溢出，并且通过二次聚类进行去重，有效降低重复存储，降低同一个人或同一个物体被打多个标签的情况发生的概率。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本专利技术实施例提供的图像数据存储的方法的应用环境示意图；图2示出了本专利技术实施例提供的服务器的结构框图；图3示出了本专利技术实施例提供的图像数据存储的方法的步骤示意图；图4示出了本专利技术实施例提供的图像数据存储的方法的步骤S40的子步骤示意图；图5示出了本专利技术实施例提供的图像数据存储的方法的步骤S40的分流存储的子步骤示意图；图6示出了本专利技术实施例提供的图像数据存储的装置的功能单元框图；图7示出了本专利技术实施例提供的数据存入单元的组成模块框图。图标：100-服务器；101-存储器；102-处理器；103-外设接口；104-图像数据存储的装置；200-图像采集设备；1041-数据存入单元；1042-叶标签更新单元；1043-枝标签更新单元；411-特征值提取模块；412-枝距离计算模块；413-叶距离判断模块；414-存入模块。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。本专利技术实施例提供了一种图像数据存储的方法，该图像数据存储的方法的应用环境如图1所示，服务器100分别与图像采集设备200通过有线或者无线网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像数据存储的方法，其特征在于，所述图像数据存储的方法的步骤包括：/n当第一数据库中已存储的图像数据总数量等于预设的第一数量上限时，依据层次聚类算法依次将每个第一枝标签存储于第二数据库中的第二叶节点中；/n其中，所述第二数据库包括至少一个第二枝节点，所述第二枝节点包括至少一个所述第二叶节点，所述第一枝标签包括第一枝特征值、所述第一枝节点中的所有第一叶节点存储的图像数据的总数量，所述第一枝特征值为所述第一枝节点中的所有第一叶标签的特征值的平均值；/n依据当前第二叶节点所存储的第一枝标签的数量及第一枝标签对应的枝特征值更新表征所述第二叶节点综合信息的第二叶标签；/n其中，所述第二叶标签包含所述第二叶节点中存储的所有第一枝标签的第一枝特征值的平均值、所述第二叶节点中存储的第一枝标签的总数量；/n依据所述第二枝节点包括的每个第二叶节点分别对应的所述第二叶标签更新表征所述第二枝节点综合信息的第二枝标签；/n其中，所述第二枝标签包括第二枝特征值、所述第二枝节点中的所有第二叶节点存储的第一枝标签的总数量，所述第二枝特征值为所述第二枝节点中的所有第二叶标签的特征值的平均值。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像数据存储的方法，其特征在于，所述图像数据存储的方法的步骤包括：
当第一数据库中已存储的图像数据总数量等于预设的第一数量上限时，依据层次聚类算法依次将每个第一枝标签存储于第二数据库中的第二叶节点中；
其中，所述第二数据库包括至少一个第二枝节点，所述第二枝节点包括至少一个所述第二叶节点，所述第一枝标签包括第一枝特征值、所述第一枝节点中的所有第一叶节点存储的图像数据的总数量，所述第一枝特征值为所述第一枝节点中的所有第一叶标签的特征值的平均值；
依据当前第二叶节点所存储的第一枝标签的数量及第一枝标签对应的枝特征值更新表征所述第二叶节点综合信息的第二叶标签；
其中，所述第二叶标签包含所述第二叶节点中存储的所有第一枝标签的第一枝特征值的平均值、所述第二叶节点中存储的第一枝标签的总数量；
依据所述第二枝节点包括的每个第二叶节点分别对应的所述第二叶标签更新表征所述第二枝节点综合信息的第二枝标签；
其中，所述第二枝标签包括第二枝特征值、所述第二枝节点中的所有第二叶节点存储的第一枝标签的总数量，所述第二枝特征值为所述第二枝节点中的所有第二叶标签的特征值的平均值。


2.根据权利要求1所述的图像数据存储的方法，其特征在于，所述依据层次聚类算法依次将每个第一枝标签存储于第二数据库中至少的一个第二枝节点包含的至少一个第二叶节点中的步骤包括：
提取其中一个第一枝标签的第一枝特征值；
依据所述第一枝特征值和所述第二数据库的一个第二枝节点对应的第二枝标签计算出所述第一枝标签与所述第二枝节点之间的枝距离值；
当所述枝距离值小于或等于预设的第一差异阈值时，依次判断所述第一枝标签与该第二枝节点中的各个第二叶节点之间的叶距离值是否大于预设的第二差异阈值；
当所述第一枝标签与其中一个第二叶节点之间的叶距离值小于或等于所述第二差异阈值时，将所述第一枝标签存储于该第二叶节点。


3.根据权利要求2所述的图像数据存储的方法，其特征在于，所述图像数据存储的方法还包括：
当所述第一枝标签与该第二枝节点中已有的每一个叶节点之间的叶距离值均大于所述第二差异阈值时，将所述第一枝标签存储于该第二枝节点子下新建的一个第二新叶节点中。


4.根据权利要求3所述的图像数据存储的方法，其特征在于，所述依据层次聚类算法依次将每个第一枝标签存储于第二数据库中至少的一个第二枝节点包含的至少一个第二叶节点中的步骤还包括：
当所述原第二枝节点中的第二叶节点的数量大于预设的第二数量上限时，计算所述原第二枝节点中每一个第二叶节点分别与其他第二叶节点的距离值的和；
将距离值的和最大的两个第二叶节点分别作为第一锚点和第二锚点；
将与所述第一锚点之间的距离值大于与所述第二锚点之间的距离值的其他第二叶节点和所述第二锚点作为新建的所述第二新枝节点下的叶节点，并删除所述原第二枝节点下的与所述第一锚点之间的距离值大于与所述第二锚点之间的距离值的所述其他第二叶节点和所述第二锚点。


5.根据权利要求2所述的图像数据存储的方法，其特征在于，所述依据层次聚类算法依次将每个第一枝标签存储于第二数据库中至少的一个第二枝节点包含的至少一个第二叶节点中的步骤还包括：
当所述枝距离值大于所述第一差异阈值时，依次判断所述第一枝标签与所述第二枝节点的兄弟第二枝节点之间的枝距离值是否大于所述第一差异阈值；
当所述第一枝标签与其中一个所述兄弟第二枝节点之间的枝距离值小于或等于所述第一差...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶抒青，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33