Web服务构建方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种Web服务构建方法及装置，其中，该方法包括：接收当前业务对应的目标Web服务构建请求，该目标Web服务构建请求包括：目标节点信息和各个目标节点之间的连接关系信息；根据所述目标节点信息获取当前的目标节点；基于各个所述目标节点和各个目标节点之间的连接关系信息，构建用于处理当前业务的目标Web服务。本申请能够提高构建Web服务的效率、灵活性及准确性，进而能够提高应用Web服务处理相关业务过程的准确性。

【技术实现步骤摘要】
Web服务构建方法及装置
本申请涉及Web服务
，尤其涉及一种Web服务构建方法及装置。
技术介绍
Web服务是一种平台独立的，低耦合的，自包含的且基于可编程的Web的应用程序；在训练完成后，深度学习模型不能直接对外提供服务，需要通过Web服务技术将其封装，同时添加相关的业务逻辑处理后，才能为调用方提供相关的深度学习服务。从模型构建到对外提供服务需要进行一次Web服务封装，一个Web服务可以串联多个已经训练完成的深度学习模型，同时能够加入业务逻辑操作或是其他特殊的预处理操作信息。在目前技术中，针对不同场景，需要定制化开发Web服务代码，会导致每个场景都对应一套独立的Web服务代码，不易于维护。同时Web服务对接相同模型时的对接代码基本相同，会导致对接代码的重复开发。
技术实现思路
针对现有技术中的问题，本申请提出了一种Web服务构建方法及装置，能够提高构建Web服务的效率、灵活性及准确性，进而能够提高应用Web服务处理相关业务过程的准确性。第一方面，本申请提供一种Web服务构建方法，包括：接收当前业务对应的目标Web服务构建请求，该目标Web服务构建请求包括：目标节点信息和各个目标节点之间的连接关系信息；根据所述目标节点信息获取当前的目标节点；基于各个所述目标节点和各个目标节点之间的连接关系信息，构建用于处理当前业务的目标Web服务。进一步地，各个所述目标节点分别设置有不同的代码组信息；相对应的，所述基于各个所述目标节点和各个目标节点之间的连接关系信息，构建用于处理当前业务的目标Web服务，包括：根据各个目标节点之间的连接关系信息将各个所述目标节点中的代码组信息组合，以构建得到所述用于处理当前业务的目标Web服务。进一步地，若所述业务包括：图像识别业务，则在所述构建用于处理当前业务的目标Web服务之后，还包括：应用所述目标Web服务中的各个所述目标节点以及各个目标节点之间的连接关系信息执行针对当前的图像识别业务的处理过程；其中，所述针对当前的图像识别业务的处理过程包括：接收待识别图像，并基于预设的图像定位模型确定所述待识别图像对应的待识别区域信息，该图像定位模型为预先训练得到的用于确定图像对应的待识别区域信息的深度学习模型；基于所述待识别区域信息对所述待识别图像进行裁切，得到待识别区域图像；应用预设的图像文本识别模型对所述待识别区域图像进行图像文本识别，该图像文本识别模型为预先训练得到的用于识别图像文本的深度学习模型。进一步地，所述图像定位模型为基于Deeptext算法的深度学习模型。进一步地，所述图像文本识别模型为卷积循环神经网络模型。第二方面，本申请提供一种Web服务构建装置，包括：接收模块，用于接收当前业务对应的目标Web服务构建请求，该目标Web服务构建请求包括：目标节点信息和各个目标节点之间的连接关系信息；获取目标节点模块，用于根据所述目标节点信息获取当前的目标节点；构建模块，用于基于各个所述目标节点和各个目标节点之间的连接关系信息，构建用于处理当前业务的目标Web服务。进一步地，各个所述目标节点分别设置有不同的代码组信息；相对应的，所述构建模块包括：构建单元，用于根据各个目标节点之间的连接关系信息将各个所述目标节点中的代码组信息组合，以构建得到所述用于处理当前业务的目标Web服务。进一步地，若所述业务包括：图像识别业务，则Web服务构建装置还包括：业务处理模块，用于应用所述目标Web服务中的各个所述目标节点以及各个目标节点之间的连接关系信息执行针对当前的图像识别业务的处理过程；其中，所述针对当前的图像识别业务的处理过程包括：接收待识别图像，并基于预设的图像定位模型确定所述待识别图像对应的待识别区域信息，该图像定位模型为预先训练得到的用于确定图像对应的待识别区域信息的深度学习模型；基于所述待识别区域信息对所述待识别图像进行裁切，得到待识别区域图像；应用预设的图像文本识别模型对所述待识别区域图像进行图像文本识别，该图像文本识别模型为预先训练得到的用于识别图像文本的深度学习模型。进一步地，所述图像定位模型为基于Deeptext算法的深度学习模型。进一步地，所述图像文本识别模型为卷积循环神经网络模型。第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器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程序时实现所述的Web服务构建方法。第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现所述的Web服务构建方法。由上述技术方案可知，本申请提供一种Web服务构建方法及装置。其中，该方法包括：接收当前业务对应的目标Web服务构建请求，该目标Web服务构建请求包括：目标节点信息和各个目标节点之间的连接关系信息；根据所述目标节点信息获取当前的目标节点；基于各个所述目标节点和各个目标节点之间的连接关系信息，构建用于处理当前业务的目标Web服务，能够提高构建Web服务的效率、灵活性及准确性，进而能够提高应用Web服务处理相关业务过程的准确性；能够避免重复开发造成的准确性和效率问题，降低维护Web服务和构建Web服务的成本。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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的附图。图1是本申请实施例中Web服务构建方法的流程示意图；图2是本申请另一实施例中Web服务构建方法的流程示意图；图3是本申请实施例中Web服务构建装置的结构示意图；图4是本申请另一实施例中Web服务构建装置的结构示意图；图5是本申请具体应用实例中Web服务构建方法的流程示意图；图6是本申请具体应用实例中Web服务中不同节点的详细信息以及节点之间的逻辑顺序的示意图；图7是本申请具体应用实例中上传自定义算法的页面示意图；图8是本申请具体应用实例中构建Web服务的页面示意图；图9是本申请具体应用实例中修改或更新已发布的Web服务的页面示意图；图10是本申请具体应用实例中容器控制过程的流程示意图；图11是本申请另一具体应用实例中构建Web服务方法的流程示意图；图12为本申请实施例的电子设备9600的系统构成示意框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。考虑到现有技术中，每个场景对应一套独立的Web服务代码，以及Web服务对接相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种Web服务构建方法，其特征在于，包括：/n接收当前业务对应的目标Web服务构建请求，该目标Web服务构建请求包括：目标节点信息和各个目标节点之间的连接关系信息；/n根据所述目标节点信息获取当前的目标节点；/n基于各个所述目标节点和各个目标节点之间的连接关系信息，构建用于处理当前业务的目标Web服务。/n

【技术特征摘要】
1.一种Web服务构建方法，其特征在于，包括：
接收当前业务对应的目标Web服务构建请求，该目标Web服务构建请求包括：目标节点信息和各个目标节点之间的连接关系信息；
根据所述目标节点信息获取当前的目标节点；
基于各个所述目标节点和各个目标节点之间的连接关系信息，构建用于处理当前业务的目标Web服务。


2.根据权利要求1所述的Web服务构建方法，其特征在于，各个所述目标节点分别设置有不同的代码组信息；
相对应的，所述基于各个所述目标节点和各个目标节点之间的连接关系信息，构建用于处理当前业务的目标Web服务，包括：
根据各个目标节点之间的连接关系信息将各个所述目标节点中的代码组信息组合，以构建得到所述用于处理当前业务的目标Web服务。


3.根据权利要求1所述的Web服务构建方法，其特征在于，若所述业务包括：图像识别业务，则在所述构建用于处理当前业务的目标Web服务之后，还包括：
应用所述目标Web服务中的各个所述目标节点以及各个目标节点之间的连接关系信息执行针对当前的图像识别业务的处理过程；
其中，所述针对当前的图像识别业务的处理过程包括：
接收待识别图像，并基于预设的图像定位模型确定所述待识别图像对应的待识别区域信息，该图像定位模型为预先训练得到的用于确定图像对应的待识别区域信息的深度学习模型；
基于所述待识别区域信息对所述待识别图像进行裁切，得到待识别区域图像；
应用预设的图像文本识别模型对所述待识别区域图像进行图像文本识别，该图像文本识别模型为预先训练得到的用于识别图像文本的深度学习模型。


4.根据权利要求3所述的Web服务构建方法，其特征在于，所述图像定位模型为基于Deeptext算法的深度学习模型。


5.根据权利要求3所述的Web服务构建方法，其特征在于，所述图像文本识别模型为卷积循环神经网络模型。


6.一种Web服务构建装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收当前业务对应的目标Web服务构建请求，该目标Web服务构建请求包括：目标节点...

【专利技术属性】
技术研发人员：高天宁，张宏韬，邓小远，张亚，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11