基于云平台的烟叶分级大数据实时服务方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及烟叶分级技术领域，具体涉及基于云平台的烟叶分级大数据实时服务方法及系统，包括，步骤S1，终端侧设备将获取的烟叶图像数据进行本地存储；步骤S2，所述终端侧设备将增量数据上传至一云平台；步骤S3，所述云平台基于展示要求对所述增量数据进行分类并基于分类结果对所述增量数据分类缓存；步骤S4，一展示平台从分类缓存后的所述增量数据获取烟叶展示数据并进行输出显示，本发明专利技术仅对终端侧设备上报的增量数据进行计算，相比对总量数据的计算，提高了计算效率，对于烟叶展示数据的更新，直接从云平台的分类缓存内获取，不用复杂计算，效率高。效率高。效率高。

【技术实现步骤摘要】
基于云平台的烟叶分级大数据实时服务方法及系统


[0001]本专利技术涉及烟叶分级
，具体涉及烟叶分级大数据实时服务方法以及系统。

技术介绍

[0002]烟叶分级中需要将烟叶分级数据输出至显示设备进行展示，但是对于数量众多的终端烟叶分析设备，会向云平台上传总数据量达10亿的烟叶图像。现有技术中将实时产生的海量的烟叶分级数据展现在显示设备上时需要在每次刷新数据时对总量数据重新进行计算，因此对于逐渐增加的数据量现有技术的计算效率明显降低，导致显示设备更新无法达到实时性要求，同时计算的准确性也无法达到需求。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于，提供基于云平台的烟叶分级大数据实时服务方法，解决以上技术问题；
[0004]本专利技术的目的还在于，提供基于云平台的烟叶分级大数据实时服务系统，解决以上技术问题。
[0005]本专利技术所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
[0006]基于云平台的烟叶分级大数据实时服务方法，包括，
[0007]步骤S1，终端侧设备将获取的烟叶图像数据进行本地存储；
[0008]步骤S2，所述终端侧设备将增量数据上传至一云平台；
[0009]步骤S3，所述云平台基于展示要求对所述增量数据进行分类并基于分类结果对所述增量数据分类缓存；
[0010]步骤S4，一展示平台从分类缓存后的所述增量数据获取烟叶展示数据并进行输出显示。
[0011]优选的，步骤S1中，所述烟叶图像数据包括原始烟叶图像和烟叶分级数据。
[0012]优选的，步骤S2中，所述终端侧设备以设定的工作周期将本地存储后的所述烟叶图像数据进行打包压缩并上传至所述云平台。
[0013]优选的，步骤S2中，以所述工作周期上传的所述烟叶图像数据作为所述增量数据。
[0014]优选的，步骤S3中，当前分类后的所述增量数据与所述云平台的历史缓存数据合并缓存。
[0015]优选的，步骤S3还包括，所述云平台定期统计分析所述云平台的总量数据。
[0016]优选的，步骤S3还包括，所述云平台定期对分类缓存的所述增量数据进行修正。
[0017]基于云平台的烟叶分级大数据实时服务系统，用于实施所述的烟叶分级大数据实时服务方法，其特征在于，包括，
[0018]所述终端侧设备，用于获取所述烟叶图像数据，所述终端侧设备具备本地存储端，用于存储所述烟叶图像数据；
[0019]所述云平台，连接所述终端侧设备，用于接收所述终端侧设备上传的所述增量数据并基于展示要求对所述增量数据分类缓存；
[0020]所述展示平台，连接所述云平台，所述展示平台用于从分类缓存的所述增量数据中获取所述烟叶展示数据。
[0021]优选的，所述终端侧设备为烟叶分析设备，所述烟叶分析设备连接外部摄像头，获取所述摄像头拍摄的原始烟叶图像。
[0022]优选的，所述展示平台包括至少一显示设备，所述显示设备用于输出显示所述烟叶展示数据。
[0023]本专利技术的有益效果：由于采用以上技术方案，本专利技术仅对终端侧设备上报的增量数据进行计算，相比对总量数据的计算，提高了计算效率，对于烟叶展示数据的更新，直接从云平台的分类缓存内获取，不用复杂计算，效率高。
附图说明
[0024]图1为本专利技术实施例中烟叶分级大数据实时服务方法的步骤示意图；
[0025]图2为本专利技术实施例中烟叶分级大数据实时服务系统的架构图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本专利技术实施例中的附图，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。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
[0027]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0028]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不作为本专利技术的限定。
[0029]基于云平台的烟叶分级大数据实时服务方法，如图1所示，包括，
[0030]步骤S1，终端侧设备1将获取的烟叶图像数据进行本地存储；
[0031]步骤S2，终端侧设备1将增量数据上传至一云平台2；
[0032]步骤S3，云平台2基于展示要求对增量数据进行分类并基于分类结果对增量数据分类缓存；
[0033]步骤S4，一展示平台3从分类缓存后的增量数据获取烟叶展示数据并进行输出显示。
[0034]本专利技术主要用于烟叶分级的数据展示服务，本专利技术具体的实施例中，于全国各地部署有超过100台终端侧设备1，在烟叶分级时，每台终端侧设备1每秒分析3张原始烟叶图像，并向云平台2上报分析后的烟叶分级数据和原始烟叶图片，连续工作40天，总数据量可达10亿张烟叶图像，现有技术中每次刷新烟叶展示数据都要对总量数据重新进行计算，总量数据的数据量越大，计算效率越低，因此导致数据显示的更新无法达到实时性要求，本专利技术解决现有技术对于将实时产生的海量的烟叶分级数据实时显示在显示设备上的不足，显著提高计算效率和计算的准确性，维持烟叶展示数据的更新频率以满足实时性要求；进一步的，本专利技术将烟叶展示数据以多个维度类型对进行输出显示，
[0035]在一种较优的实施例中，步骤S1中，烟叶图像数据包括原始烟叶图像和烟叶分级数据。
[0036]在一种较优的实施例中，步骤S2中，终端侧设备1以设定的工作周期将本地存储后的烟叶图像数据进行打包压缩并上传至云平台2。
[0037]在一种较优的实施例中，步骤S2中，以工作周期上传的烟叶图像数据作为增量数据。
[0038]在一种较优的实施例中，步骤S3中，当前分类后的增量数据与云平台2的历史缓存数据合并缓存。
[0039]具体的，执行步骤S3时，云平台2需根据展示要求启用相应的缓存，在一种具体的实施例中，对增量数据的分类方法为，对于终端侧设备1上传的增量数据设置数据包名称，对于启用的分类缓存设置缓存目录，根据数据包名称与缓存目录的对应关系，获取与所述数据包名称所对应缓存目录中的缓存数据从而实现对增量数据的分类缓存。
[0040]在一种较优的实施例中，步骤S3还包括，云平台2定期统计分析云平台2的总量数据。
[0041]在一种较优的实施例中，步骤S3还包括，云平台2定期对分类缓存的增量数据进行修正。
[0042]较优的，本专利技术启用额外的定期的数据修正服务减少了大量数据高并发时的累加偏差问题，保证数据准确性。
[0043]进一步的，本专利技术仅对终端侧设备1上报的增量数据进行计算，相比对总量数据的计算，提高了计算效率。
[0044]基于云平台的烟叶分级大数据实时服务系统，用于实施任意一项实施例中的烟叶分级大数据实时服务方法，如图2所示，包括，
[0045]终端侧设备1，用于获取烟叶图像数据，终端侧设备1具备本地存储端，用于存储烟叶图像数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于云平台的烟叶分级大数据实时服务方法，其特征在于，包括，步骤S1，终端侧设备将获取的烟叶图像数据进行本地存储；步骤S2，所述终端侧设备将增量数据上传至一云平台；步骤S3，所述云平台基于展示要求对所述增量数据进行分类并基于分类结果对所述增量数据分类缓存；步骤S4，一展示平台从分类缓存后的所述增量数据获取烟叶展示数据并进行输出显示。2.根据权利要求1所述的烟叶分级大数据实时服务方法，其特征在于，步骤S1中，所述烟叶图像数据包括原始烟叶图像和烟叶分级数据。3.根据权利要求1所述的烟叶分级大数据实时服务方法，其特征在于，步骤S2中，所述终端侧设备以设定的工作周期将本地存储后的所述烟叶图像数据进行打包压缩并上传至所述云平台。4.根据权利要求3所述的烟叶分级大数据实时服务方法，其特征在于，步骤S2中，以所述工作周期上传的所述烟叶图像数据作为所述增量数据。5.根据权利要求1所述的烟叶分级大数据实时服务方法，其特征在于，步骤S3中，当前分类后的所述增量数据与所述云平台的历史缓存数据合并缓存。6.根据权利要求1所述的烟叶分级大数据实时服务方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海，项文豪，刘中杰，
申请(专利权)人：上海启迪睿视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：