用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统，包括：模型应用机构，用于基于最新画面帧的噪声类型数量以及噪声幅度均值、所述最新画面帧的信噪比、清晰度以及对比度、所述最新画面帧中各个像素点分别对应的各个Y份量数值采用前馈神经网络模型智能鉴定所述最新画面帧的多项拍摄数据；模型搭建机构，与所述模型应用机构连接，用于对前馈神经网络进行设定数量次数训练。本发明专利技术还涉及一种用于无线传输到区块链服务器的数据提取方法。通过本发明专利技术，能够引入完成设定数量次数训练的前馈神经网络，当画面接收端获得一帧拍摄画面时，基于该帧拍摄画面的各项画面信息直接判断该帧拍摄画面的各项真实拍摄参数，从而实现对获取画面的原始拍摄参数真伪的有效鉴定。获取画面的原始拍摄参数真伪的有效鉴定。

【技术实现步骤摘要】
用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统及方法


[0001]本专利技术涉及神经网络领域，尤其涉及一种用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统及方法。

技术介绍

[0002]不论何种类型的人工神经网络，它们共同的特点是，大规模并行处理，分布式存储，弹性拓扑，高度冗余和非线性运算。因而具有很髙的运算速度，很强的联想能力，很强的适应性，很强的容错能力和自组织能力。这些特点和能力构成了人工神经网络模拟智能活动的技术基础，并在广阔的领域获得了重要的应用。
[0003]例如，在通信领域，人工神经网络可以用于数据压缩、图像处理、矢量编码、差错控制(纠错和检错编码)、自适应信号处理、自适应均衡、信号检测、模式识别、ATM流量控制、路由选择、通信网优化和智能网管理等。
[0004]经过检索，现有技术中相关专利如下所述：
[0005]CN115801251A公开了一种图像数据加密传输方法，包括：接收服务端发送的包含图像加密算法的图像传输请求，基于所述图像加密算法构建密钥对，基于所述图像传输请求获取目标图像，利用所述密钥对中的公开密钥对所述目标图像中的预设行像素数据进行替换加密，得到加密图像，将所述加密图像发送至服务端。本专利技术还提出一种图像数据加密传输装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本专利技术可以保证图像数据传输效率的同时提高图像数据质量。
[0006]CN115802001A公开了一种摄像头图像数据处理方法、装置及终端，方法包括：获取摄像头拍摄的视频流数据；对摄像头拍摄的视频流数据进行分析，判断是否为无视频信号的图像；当所述摄像头拍摄的视频流数据被判定为无视频信号的图像，则截取无视频信号图像的开始图像，并从截取的无视频信号图像的开始图像提取开始时间信息，发送给指定终端进行相应提醒。通过合理设计摄像头图像数据处理流程，对需要耗时的处理阶段增加判定条件，从而使得能够在3s的时间内完成2张图片的检测,提高了效率。解决了现有技术在无视频信号的场景下，分析提取无视频信号图像的时间的工作需要人工完成，工作效率低的技术问题。
[0007]CN115797930A公开了一种图像数据自动标注方法、设备、存储介质及装置，本专利技术通过遍历待标注数据集中目标数据子集；基于预设探测点通过预设标注模型对所述目标数据子集进行标注；根据标注结果迭代修正所述预设探测点的探测精度，直至完成对所述待标注数据集的数据标注。由于本专利技术通过预设探测点和预设标注模型对数据进行标注的同时完成探测精度优化，相较于现有技术中人工数据标注方法存在依赖人工处理导致效率不高、人工标注错误导致影响算法的训练学习与优化等不足，本专利技术实现了降低依靠人工进行标注的工作量，也降低了人工标注导致数据标注出错的概率。
[0008]CN115795076A公开了一种图像数据的交叉标注方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待标注图像数据，接收第一标注设备对待标注图像数据进行的标注，得到含
有第一标签的已标注图像数据；将已标注图像数据中的第一标签进行隐藏；接收第二标注设备对隐藏第一标签的已标注图像数据进行的标注，得到含有第二标签的已标注图像数据；在第一标签与所述第二标签一致时，将含有第一标签的已标注图像数据和/或含有第二标签的已标注图像数据进行归档；通过上述方式，使用多个标注设备分别对待标注图像数据进行交叉标注，从而能够有效提高标注图像数据的准确性，进而提高训练模型的准确性。
[0009]CN115776566A公开了一种图像数据的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：将待压缩的图像转换到目标颜色空间，得到在目标颜色空间下的图像数据；目标颜色空间包括亮度分量、第一色度分量和第二色度分量；对于图像数据的图像块的各分量，分别确定为目标分量；将目标分量分别采用预设编码方式进行预编码，并计算目标分量采用各预设编码方式进行预编码后的重建值与原始值的均方误差；将均方误差最小的预设编码方式确定为目标分量的目标编码方式；将均方误差最小的预设编码方式确定为目标分量的目标编码方式，使得目标分量的重建值尽可能的接近原始值，保证了各分量的压缩完成后得到的压缩图像的压缩数据的显示质量。
[0010]然而，当前仍存在以下具体的应用领域需要神经网络寻找克服技术难题的可靠方案。例如，通过设置各项图像参数能够完成对图像画面的内容调整，但是，当画面接收端获得一帧图像画面时，却无法获取该帧图像画面的各项真实图像参数，导致图像数据真伪验证困难，同时为用户调取真实数据进行后续使用制造了阻碍，进而无法进一步无线传输到远端区块链服务器以进一步利用。

技术实现思路

[0011]为了解决上述技术难题，本专利技术提供了一种用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统及方法，能够引入完成设定数量次数训练的前馈神经网络，当画面接收端获得一帧拍摄画面时，基于该帧拍摄画面的各项画面信息直接判断该帧拍摄画面的各项真实拍摄参数，从而避免造成人们对拍摄参数的误判，影响后续拍摄决策的制定和实施。
[0012]根据本专利技术的一方面，提供了一种用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统，所述系统包括：
[0013]噪声采集器件，用于获取最新画面帧，对所述最新画面帧执行噪声信息采集以获得各项不同类型的噪声信息，所述各项不同类型的噪声信息包括噪声类型数量以及噪声幅度均值；
[0014]数据提取器件，用于获取最新画面帧，提取所述最新画面帧的信噪比、清晰度以及对比度；
[0015]分量测量器件，用于获取最新画面帧，解析所述最新画面帧中每一个像素点在YUV空间下的Y分量数值，以获得所述最新画面帧中各个像素点分别对应的各个Y份量数值；
[0016]模型应用机构，分别与所述噪声采集器件、所述数据提取器件以及所述分量测量器件连接，用于基于所述最新画面帧的噪声类型数量以及噪声幅度均值、所述最新画面帧的信噪比、清晰度以及对比度、所述最新画面帧中各个像素点分别对应的各个Y份量数值采用前馈神经网络模型智能鉴定所述最新画面帧的多项拍摄数据，所述多项拍摄数据包括拍摄所述最新画面帧中的快门速度、感光度以及拍摄焦距，所述前馈神经网络模型为完成设定数量次数训练的前馈神经网络；
[0017]模型搭建机构，与所述模型应用机构连接，用于对前馈神经网络进行设定数量次数训练，并将完成设定数量次数训练的前馈神经网络作为所述前馈神经网络模型发送给所述模型应用机构使用；
[0018]其中，所述前馈神经网络模型为完成设定数量次数训练的前馈神经网络包括：所述设定数量次数的取值与所述最新画面帧的像素点总量成正比。
[0019]根据本专利技术的另一方面，还提供了一种用于无线传输到区块链服务器的数据提取方法，所述方法包括：
[0020]使用噪声采集器件，用于获取最新画面帧，对所述最新画面帧执行噪声信息采集以获得各项不同类型的噪声信息，所述各项不同类型的噪声信息包括噪声类型数量以及噪声幅度均值；
[0021]使用数据提取器件，用于获取最新画面帧，提取所述最新画面帧的信噪比、清晰度以及对比度；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统，其特征在于，所述系统包括：噪声采集器件，用于获取最新画面帧，对所述最新画面帧执行噪声信息采集以获得各项不同类型的噪声信息，所述各项不同类型的噪声信息包括噪声类型数量以及噪声幅度均值；数据提取器件，用于获取最新画面帧，提取所述最新画面帧的信噪比、清晰度以及对比度；分量测量器件，用于获取最新画面帧，解析所述最新画面帧中每一个像素点在YUV空间下的Y分量数值，以获得所述最新画面帧中各个像素点分别对应的各个Y份量数值；模型应用机构，分别与所述噪声采集器件、所述数据提取器件以及所述分量测量器件连接，用于基于所述最新画面帧的噪声类型数量以及噪声幅度均值、所述最新画面帧的信噪比、清晰度以及对比度、所述最新画面帧中各个像素点分别对应的各个Y份量数值采用前馈神经网络模型智能鉴定所述最新画面帧的多项拍摄数据，所述多项拍摄数据包括拍摄所述最新画面帧中的快门速度、感光度以及拍摄焦距，所述前馈神经网络模型为完成设定数量次数训练的前馈神经网络；模型搭建机构，与所述模型应用机构连接，用于对前馈神经网络进行设定数量次数训练，并将完成设定数量次数训练的前馈神经网络作为所述前馈神经网络模型发送给所述模型应用机构使用；其中，所述前馈神经网络模型为完成设定数量次数训练的前馈神经网络包括：所述设定数量次数的取值与所述最新画面帧的像素点总量成正比。2.如权利要求1所述的用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统，其特征在于，所述系统还包括：内容暂存机构，与所述模型搭建机构连接，用于暂存所述前馈神经网络模型的各项模型参数；现场传输接口，与所述模型应用机构连接，用于接收并无线传输所述最新画面帧的多项拍摄数据；其中，所述现场传输接口将所述最新画面帧的多项拍摄数据无线传输到远端的区块链服务器。3.如权利要求1
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2任一所述的用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统，其特征在于：对前馈神经网络进行设定数量次数训练，并将完成设定数量次数训练的前馈神经网络作为所述前馈神经网络模型发送给所述模型应用机构使用包括：每一次训练中，将已知多项拍摄数据的某一画面帧的已知的多项拍摄数据作为所述前馈神经网络的各项输出信息，将所述某一画面帧的噪声类型数量以及噪声幅度均值、所述某一画面帧的信噪比、清晰度以及对比度、所述某一画面帧中各个像素点分别对应的各个Y份量数值作为所述前馈神经网络的各项输入信息；其中，基于所述最新画面帧的噪声类型数量以及噪声幅度均值、所述最新画面帧的信噪比、清晰度以及对比度、所述最新画面帧中各个像素点分别对应的各个Y份量数值采用前馈神经网络模型智能鉴定所述最新画面帧的多项拍摄数据，所述多项拍摄数据包括拍摄所述最新画面帧中的快门速度、感光度以及拍摄焦距包括：所述前馈神经网络模型的各项输
出信息为所述最新画面帧的多项拍摄数据。4.如权利要求1
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2任一所述的用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统，其特征在于：所述设定数量次数的取值与所述最新画面帧的像素点总量成正比包括：采用数值函数公式表示所述设定数量次数的取值与所述最新画面帧的像素点总量成正比的数值对应关系；其中，采用数值函数公式表示所述设定数量次数的取值与所述最新画面帧的像素点总量成正比的数值对应关系包括：所述数值函数公式为MATLAB工具箱仿真测试后的函数公式。5.如权利要求1
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2任一所述的用于无线传输到区块链服务器的数据提取系统，其特征在于：对所述最新画面帧执行噪声信息采集以获得各项不同类型的噪声信息，所述各项不同类型的噪声信息包括噪声类型数量以及噪声幅度均值包括：将所述最新画面帧中的最大幅度超限的噪声作为所述最新画面帧的主要噪声类型，将所述最新画面帧中存在的各个主要噪声类型分别对应的各个最大幅度的算术平均值作为噪声幅度均值；其中，对所述最新画面帧执行噪声信息采集以获得各项不同类型的噪声信息，所述各项不同类型的噪声信息包括噪声类型数量以及噪声幅度均值还包括：将所述最新画面帧中存在的各个主要噪声类型的总数作为噪声类型数量。6.一种用于无线传输到...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝晓鹏，
申请(专利权)人：祝晓鹏，
类型：发明
国别省市：