CN117648451B - 用于图像处理的数据管理方法、系统、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像数据管理的技术领域，特别是涉及一种用于图像处理的数据管理方法、系统、设备及介质，其能够为用户提供全面、及时、直观的图像处理性能管理和优化方案，应对不同应用场景；方法包括：采集每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳；对图像处理时效数据信息进行要素提取，获得图像处理性能指标，图像处理性能指标包括人脸图像分割速度、人脸识别分类速度、图像拍摄时间提取速度、图像拍摄地理位置提取速度以及图像处理数据存储速度；根据每张图片的图像处理时间戳，将每张图片的各项图像处理性能指标进行排序，并将各项图像处理性能指标进行对齐，获得图像处理性能特征矩阵。

Description

用于图像处理的数据管理方法、系统、设备及介质

技术领域

本发明涉及图像数据管理的技术领域，特别是涉及一种用于图像处理的数据管理方法、系统、设备及介质。

背景技术

随着数字图像技术的迅速发展，图像处理已经广泛应用于各个领域，如人脸识别、安全监控、智能交通等。然而，在实际应用中，由于不同的硬件设备、算法模型和数据处理方法等因素的影响，图像处理的性能存在较大的差异。为了更好地管理和优化图像处理的性能，需要一种有效的数据管理方法。

现有的图像处理数据管理方法通常只关注单一的性能指标，无法全面评估图像处理的性能。此外，现有的图像处理数据管理方法缺乏对性能指标的综合分析和优化，使得性能优化过程较为困难和繁琐。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种能够为用户提供全面、及时、直观的图像处理性能管理和优化方案，应对不同应用场景的用于图像处理的数据管理方法。

第一方面，本发明提供了用于图像处理的数据管理方法，所述方法包括：

采集每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳；

对图像处理时效数据信息进行要素提取，获得图像处理性能指标，所述图像处理性能指标包括人脸图像分割速度、人脸识别分类速度、图像拍摄时间提取速度、图像拍摄地理位置提取速度以及图像处理数据存储速度；

根据每张图片的图像处理时间戳，将每张图片的各项图像处理性能指标进行排序，并将各项图像处理性能指标进行对齐，获得图像处理性能特征矩阵；

将图像处理性能特征矩阵输入至预先构建的图像处理性能评估模型中，获得图像处理性能评价指数；

将图像处理性能评价指数与预设阈值进行比对，若不低于预设阈值，则无动作；若低于预设阈值，则对图像处理性能特征矩阵进行遍历分析，获得对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标；

根据对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，制定图像处理性能调节对策。

进一步地，所述图像处理性能特征矩阵为：；其中，表示第n张图片的人脸图像分割速度，/>表示第n张图片的人脸识别分类速度，/>表示第n张图片的图像拍摄时间提取速度，/>表示第n张图片的图像拍摄地理位置提取速度，表示第n张图片的图像处理数据存储速度。

进一步地，所述图像处理性能特征矩阵获取方法包括：

对每张图片，根据其图像处理时间戳，将相应的图像处理性能指标进行排序；

将排序后的性能指标对齐，形成图像处理性能特征矩阵；在所述图像处理性能特征矩阵中，同一行为同一张图片的各项图像处理性能指标，同一列为不同图片的同一项图像处理性能指标；

形成的矩阵反映不同图片在各项性能指标上的表现，为后续分析提供有序的数据结构。

进一步地，每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳的采集方法包括：

根据应用场景选择图像传感器，不同场景需要不同分辨率、帧率和传感器类型的图像数据；

采用实时数据采集方法，对数据进行采集；

为采集到的图像数据添加标签，标明不同的处理阶段和任务类型信息；

选择时钟源与图像传感器进行同步，保证各个设备采集到的图像具有相同的时间基准，使每张图像都有准确的时间戳；

通过网络将采集的图像数据传输到数据库，并将图像数据实时存储。

进一步地，所述图像处理性能评估模型的构建方法包括：

收集历史图像处理任务的数据，包括输入图像和相应的性能指标，并进行数据清理，处理缺失值和异常值；

对图像数据进行预处理，包括调整大小、标准化和归一化；

从历史数据中选择与性能指标相关的特征，所述特征包括图像的分辨率、颜色通道和图像质量，使用特征工程技术，提取更高层次的特征；

选择决策树模型作为本模型的基础，并将数据分为训练集和测试集；

使用历史数据的训练集来训练性能模型，调整模型参数以提高性能；

使用测试集来评估模型的性能，分析模型的预测结果与实际性能之间的差异；

根据评估结果，对模型进行优化，对模型进行优化，对模型进行优化的方法包括调整特征选择、改进模型结构和调整超参数；

将优化后的模型部署到实际环境中。

进一步地，所述图像处理性能调节对策方法包括：

在处理图像时，通过并行化处理提高性能，采用并行计算框架，加速图像处理过程；

在分布式系统中，通过优化负载均衡策略，确保系统中各个节点的负载均衡；

根据性能影响最大的指标，对硬件进行升级和优化；

优化缓存策略减少数据访问延迟，通过改进数据的缓存和读取策略，提高图像处理的速度；

实时监控系统负载，根据需求动态分配资源，包括调整处理任务的优先级和动态分配硬件资源；

针对图像处理性能指标，对输入数据进行预处理优化，包括对图像数据进行降维、压缩和其他预处理步骤，减少处理时间；

引入实时监控系统，在性能下降时及时检测并采取相应的调整措施。

进一步地，所述预设阈值的设定影响因素包括应用场景要求、用户体验、系统资源、数据量和频率和技术可行性。

另一方面，本申请还提供了用于图像处理的数据管理系统，所述系统包括：

数据采集模块，用于采集每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳，并发送；

特征提取模块，用于接收图像处理时效数据信息，对图像处理时效数据信息进行要素提取，获得图像处理性能指标，并发送；所述图像处理性能指标包括人脸图像分割速度、人脸识别分类速度、图像拍摄时间提取速度、图像拍摄地理位置提取速度以及图像处理数据存储速度；

数据整理模块，用于接收每张图片的图像处理时间戳和图像处理性能指标，根据每张图片的图像处理时间戳，将每张图片的各项图像处理性能指标进行排序，并将各项图像处理性能指标进行对齐，获得图像处理性能特征矩阵，并发送；

性能评估模块，用于接收图像处理性能特征矩阵，将图像处理性能特征矩阵输入至预先构建的图像处理性能评估模型中，获得图像处理性能评价指数，并发送；

影响判断模块，用于接收图像处理性能评价指数，将图像处理性能评价指数与预设阈值进行比对，若不低于预设阈值，则无动作；若低于预设阈值，则对图像处理性能特征矩阵进行遍历分析，获得对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，并发送；

对策制定模块，用于接收对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，根据对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，制定图像处理性能调节对策。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，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意一项所述方法中的步骤。

与现有技术相比本发明的有益效果为：该方法不仅关注单一性能指标，而是涵盖了多个关键环节的性能指标，实现了对图像处理全过程的综合评估，有助于更全面地评估图像处理的性能表现；

通过采集每张图片的详细处理时效数据及时间戳，并据此进行排序、对齐生成性能特征矩阵，能够精确反映各环节的处理效率及其变化趋势；

将性能特征矩阵输入预先构建的图像处理性能评估模型中，能够得到客观、量化的性能评价指数，有利于进行系统性的优化；根据评价指数与预设阈值比较的结果，能够自动识别影响最大的性能指标，并制定相应的调节对策，提高了系统自我优化的能力；

综上所述，该方法能够为用户提供全面、及时、直观的图像处理性能管理和优化方案，应对不同应用场景。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是图像处理性能评估模型的构建方法的流程图；

图3是用于图像处理的数据管理系统的结构图。

具体实施方式

在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。

上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。

本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。

应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。

也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。

也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。

下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。

实施例一：如图1至图2所示，本发明的用于图像处理的数据管理方法，具体包括以下步骤：

S1、采集每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳；

S1步骤是对图像处理时效数据和时间戳的高效采集，为后续的性能分析和优化提供可靠的数据基础，每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳的采集方法包括：

S11、根据应用场景选择合适的图像传感器，不同场景需要不同分辨率、帧率和传感器类型的图像数据；

S12、采用实时数据采集方法，确保获取的时效数据是反映实际图像处理性能的；

S13、为采集到的图像数据添加标签，标明不同的处理阶段和任务类型信息；

S14、选择时钟源与图像传感器进行同步，保证各个设备采集到的图像具有相同的时间基准，使每张图像都有准确的时间戳；

S15、通过网络将采集的图像数据传输到数据库，并将图像数据实时存储。

通过选择合适的图像传感器，确保采集的图像数据适应不同环境，提高采集的适应性和精确性；采用实时数据采集方法，确保获取的时效数据能够即时反映实际图像处理性能；

通过为采集到的图像数据添加标签，标明不同的处理阶段和任务类型信息，提高了数据的可读性，有助于后续性能指标的分析和理解；通过确保各个设备采集到的图像具有相同的时间基准，使每张图像都有准确的时间戳，能够确保后续的时间分析，提高处理流程的精确性；

通过将采集的图像数据实时传输并存储在数据库中，提高了数据的实时可用性，有助于快速访问和分析图像数据，支持实时决策和优化；

综上所述，S1步骤提供了高质量、实时性和准确性强的图像处理数据，为后续的性能评估和调优提供了可靠的基础。

S2、对图像处理时效数据信息进行要素提取，获得图像处理性能指标，所述图像处理性能指标包括人脸图像分割速度、人脸识别分类速度、图像拍摄时间提取速度、图像拍摄地理位置提取速度以及图像处理数据存储速度；

在图像处理性能管理中，S2步骤通过提取关键要素形成图像处理性能指标，为后续的综合分析和优化提供数据基础，以下是S2步骤的详细介绍：

S21、人脸图像分割速度是指系统在进行人脸图像分割处理时所花费的时间，通过记录分割算法的执行时间和处理每个像素的平均时间来衡量，要素提取时，考虑硬件设备和算法复杂度的因素，获得准确的分割速度指标；

S22、人脸识别分类速度表示系统进行人脸识别时的速度，包括人脸检测和识别的整体处理时间，要素提取时需考虑所使用的人脸识别模型、算法的复杂度以及硬件性能，获取可靠的分类速度指标；

S23、图像拍摄时间提取速度是指系统从图像源获取图像并提取拍摄时间的速度，包括硬件设备的响应时间和图像元数据中时间信息的提取速度，要素提取时需考虑硬件延迟、图像源的速度和可用的元数据信息；

S24、图像拍摄地理位置提取速度表示系统从图像中提取地理位置信息的速度，涉及到GPS数据的提取和解析，要素提取时需考虑硬件设备是否支持位置信息和定位数据的准确性；

S25、图像处理数据存储速度是指将经过处理的图像数据存储到数据库或其他存储介质的速度，包括数据传输速度和存储系统的响应时间，要素提取时需考虑存储介质的性能和网络传输速度。

在本步骤中，通过提取多个关键要素，形成了一个全面的图像处理性能指标体系，覆盖了图像处理的多个关键方面；每个性能指标都从不同角度反映了系统的处理速度和效率，使得性能评估更加精准，能够识别系统在特定任务中的瓶颈和优势，为性能优化提供明确的方向；

考虑了硬件设备、算法复杂度、硬件延迟、图像源速度、位置信息支持、存储介质性能等多方面因素，实现了对图像处理性能的综合分析，能够全面了解系统性能的影响因素；

提取的性能指标为后续的综合分析和优化提供了坚实的数据基础，通过获得具体的性能指标数值，系统能够进行定量比较；

综上所述，S2步骤为图像处理性能管理奠定了基础，使得系统的性能评估更加细致、全面，为后续的性能优化和问题解决提供了有效的数据支持。

S3、根据每张图片的图像处理时间戳，将每张图片的各项图像处理性能指标进行排序，并将各项图像处理性能指标进行对齐，获得图像处理性能特征矩阵；

所述图像处理性能特征矩阵获取方法包括：

S31、对于每张图片，根据其图像处理时间戳，将相应的图像处理性能指标进行排序；

S32、将排序后的性能指标对齐，形成图像处理性能特征矩阵；在所述图像处理性能特征矩阵中，同一行为同一张图片的各项图像处理性能指标，同一列为不同图片的同一项图像处理性能指标；

S33、形成的矩阵反映不同图片在各项性能指标上的表现，为后续的分析提供了有序的数据结构；

所述图像处理性能特征矩阵为：；其中，/>表示第n张图片的人脸图像分割速度，/>表示第n张图片的人脸识别分类速度，/>表示第n张图片的图像拍摄时间提取速度，/>表示第n张图片的图像拍摄地理位置提取速度，/>表示第n张图片的图像处理数据存储速度。

在本步骤中，通过对每张图片的图像处理时间戳进行排序，能够观察到不同图片在时间上的先后顺序，使得图像处理性能指标的变化趋势能够直观地与时间相关联，有助于分析在不同时间点图像处理性能的表现；

将每张图片的各项图像处理性能指标在特征矩阵中进行对齐，能够方便地进行多指标对比，结构化的数据排列方式使得用户能够直观地比较不同图片之间在各个性能指标上的异同；

生成的图像处理性能特征矩阵为后续的分析提供了有序的数据结构，每个元素都反映了图像处理性能指标在不同图片和时间点的具体数值，有助于形成清晰的数据基础，便于进一步的统计分析和模型建立；

综上所述，S3步骤生成的图像处理性能特征矩阵提供了一种清晰、结构化的数据表示形式，为后续的性能分析、评估和优化提供了有力的工具和基础，能够更全面地理解图像处理系统的性能。

S4、将图像处理性能特征矩阵输入至预先构建的图像处理性能评估模型中，获得图像处理性能评价指数；

所述图像处理性能评估模型的构建方法包括：

S41、收集历史图像处理任务的数据，包括输入图像和相应的性能指标，并进行数据清理，处理缺失值和异常值；

S42、对图像数据进行预处理，包括调整大小、标准化和归一化；

S43、从历史数据中选择与性能指标相关的特征，所述特征包括图像的分辨率、颜色通道和图像质量，使用特征工程技术，提取更高层次的特征；

S44、选择决策树模型作为本模型的基础，并将数据分为训练集和测试集；

S45、使用历史数据的训练集来训练性能模型，调整模型参数以提高性能；

S46、使用测试集来评估模型的性能，分析模型的预测结果与实际性能之间的差异；

S47、根据评估结果，对模型进行优化，所述优化方法包括调整特征选择、改进模型结构和调整超参数；

S48、将优化后的模型部署到实际环境中。

在本步骤中，通过收集历史数据并构建图像处理性能评估模型，能够实现对图像处理性能的精准评价，模型考虑了与性能指标相关的特征，从而提高了评估的准确性；数据清理过程有助于确保输入数据的质量，提高了对未知数据的泛化能力；图像数据预处理能够确保不同尺寸和分辨率的图像能够在同一尺度上进行比较，避免尺度差异对性能评估的影响；

特征选择和提取阶段通过选择与性能相关的特征和使用特征工程技术，使得模型能够更好地捕捉图像处理任务的关键信息，提高了模型的性能；评估和优化阶段允许对模型进行深入分析，了解其在测试集上的表现，并根据结果进行优化，有助于不断提升模型的准确性和泛化能力；

模型部署阶段使得优化后的模型能够在实际环境中应用，从而提高图像处理性能的实际效果；

综上所述，本步骤能够构建一个可靠、高性能的图像处理性能评估模型，为实际应用提供了有益的效果。

S5、将图像处理性能评价指数与预设阈值进行比对，若不低于预设阈值，则无动作；若低于预设阈值，则对图像处理性能特征矩阵进行遍历分析，获得对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标；

所述预设阈值的设定影响因素包括：

A、应用场景要求，不同的图像处理应用场景对性能的要求不同，预设阈值应根据具体应用场景的实际需求来设定；

B、用户体验，若图像处理性能无法满足用户期望，则会导致系统响应缓慢或者功能无法正常运行，影响用户体验，因此，阈值的设定应符合用户对系统性能的期望；

C、系统资源，不同硬件设备和系统资源的可用性差异会影响图像处理性能的评估标准，阈值的设定需要考虑系统资源的限制，确保在可接受的范围内进行性能评价；

D、数据量和频率，图像处理的性能会随着输入数据量和处理频率的增加而变化，预设阈值应考虑到不同数据规模和处理频率对系统性能的影响；

E、技术可行性，预设阈值的设定要考虑到当前技术水平和系统的实际可行性。

在本步骤中，通过设定预设阈值，能够实时监测图像处理性能评价指数，一旦性能未达到预期水平，系统将自动触发进一步的优化流程，能够及时发现性能下降和不足之处；当图像处理性能评价指数低于预设阈值时，系统会自动启动图像处理性能特征矩阵的遍历分析，找出影响最大的性能指标，能够节省人工干预的时间，并有针对性地提出性能调整对策；

通过结合预设阈值与应用场景要求的设定，能够根据具体应用的性能需求进行自适应调整，保证图像处理系统在不同场景下都能提供符合要求的性能水平；通过考虑用户体验作为设定预设阈值的因素之一，能够避免由于性能不足而导致用户体验下降的情况，保证图像处理系统能够满足用户期望，提高用户满意度；

预设阈值的设定能够确保在资源可接受的范围内进行性能评价，有效地利用系统资源，避免资源浪费；考虑到技术可行性和当前技术水平，预设阈值的设定能够避免设定过高的要求，保持系统性能评估的合理性，确保系统的稳定性和实用性；

综上所述，本步骤能够建立一个全面考虑多方因素的图像处理性能管理系统，能够在保障系统稳定性的同时，自动实现性能优化，提高图像处理系统的鲁棒性和效率。

S6、根据对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，制定图像处理性能调节对策；

所述图像处理性能调节对策方法包括：

S61、在处理图像时，通过并行化处理提高性能，采用并行计算框架，加速图像处理过程；

S62、在分布式系统中，通过优化负载均衡策略，确保系统中各个节点的负载相对均衡，充分利用硬件资源，提高整体性能；

S63、根据性能影响最大的指标，对硬件进行升级和优化，满足特定图像处理需求；

S64、优化缓存策略减少数据访问延迟，通过改进数据的缓存和读取策略，提高图像处理的速度；

S65、实时监控系统负载，根据需求动态分配资源，包括调整处理任务的优先级和动态分配硬件资源，适应不同的工作负载；

S66、针对图像处理性能指标，对输入数据进行预处理优化，包括对图像数据进行降维、压缩和其他预处理步骤，减少处理时间；

S67、引入实时监控系统，在性能下降时及时检测并采取相应的调整措施，确保系统能够持续优化。

在本步骤中，通过并行化处理和优化缓存策略，显著减少图像处理的时间，从而加速整个处理过程；通过优化负载均衡策略和硬件的升级与优化，确保系统中各个节点的负载均衡，充分利用现有硬件资源，提高整体性能；

根据性能影响最大的指标对硬件进行升级和优化，使系统更好地满足特定的图像处理需求；通过优化缓存策略减少数据访问延迟，提高数据的读取和处理速度，从而降低整体系统的响应时间；

通过实时监控系统负载，动态分配资源，调整任务优先级，使系统更加灵活，能够适应不同的工作负载，提高系统的稳定性和可扩展性；通过对输入数据进行预处理优化，减少了整体处理时间，提高了系统的效率；

引入实时监控系统，能够在性能下降时及时检测并采取相应的调整措施，确保系统能够持续优化，降低因系统变化而引起的性能波动；

综上所述，这些调节对策的方法相互协同，共同作用于系统，能够提高图像处理性能、优化资源利用、提升系统的灵活性和稳定性，从而更好地满足不同应用场景对图像处理性能的需求。

实施例二：如图3所示，本发明的用于图像处理的数据管理系统，具体包括以下模块；

数据采集模块，用于采集每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳，并发送；

特征提取模块，用于接收图像处理时效数据信息，对图像处理时效数据信息进行要素提取，获得图像处理性能指标，并发送；所述图像处理性能指标包括人脸图像分割速度、人脸识别分类速度、图像拍摄时间提取速度、图像拍摄地理位置提取速度以及图像处理数据存储速度；

数据整理模块，用于接收每张图片的图像处理时间戳和图像处理性能指标，根据每张图片的图像处理时间戳，将每张图片的各项图像处理性能指标进行排序，并将各项图像处理性能指标进行对齐，获得图像处理性能特征矩阵，并发送；

性能评估模块，用于接收图像处理性能特征矩阵，将图像处理性能特征矩阵输入至预先构建的图像处理性能评估模型中，获得图像处理性能评价指数，并发送；

影响判断模块，用于接收图像处理性能评价指数，将图像处理性能评价指数与预设阈值进行比对，若不低于预设阈值，则无动作；若低于预设阈值，则对图像处理性能特征矩阵进行遍历分析，获得对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，并发送；

对策制定模块，用于接收对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，根据对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，制定图像处理性能调节对策。

该系统通过采集多项图像处理性能指标，实现了对图像处理性能的全面评估，能够更全面地了解图像处理的整体性能表现，提高了对系统性能的全面掌握和管理水平；

系统通过数据采集模块和实时传输机制，能够及时获取图像处理时效数据信息和性能指标，实现了对图像处理性能的及时监测，能够及早发现性能问题，提高了系统对性能变化的灵敏度，从而能够更快速地采取相应的优化措施；

系统通过数据整理模块生成图像处理性能特征矩阵，提供了可视化的性能信息，使得用户能够直观地比较不同图像处理任务的性能表现，有助于深入了解性能的差异和优化空间；

系统通过影响判断模块分析图像处理性能评价指数，灵活的调节对策允许系统根据实际性能情况进行定制化的优化方案，更精准地应对不同场景和需求；系统采用模块化设计，每个模块负责特定的功能，使得系统易于扩展和维护；能够降低系统复杂度，提高可维护性和可扩展性，同时也方便在需要时对系统进行定制和改进；

综上所述，该系统通过综合性能评估、实时数据采集、细致的性能特征矩阵和灵活的调节对策等特点，能够为用户提供全面、及时、直观的图像处理性能管理和优化方案，应对不同应用场景和需求的挑战。

前述实施例一中的用于图像处理的数据管理方法的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的用于图像处理的数据管理系统,通过前述对用于图像处理的数据管理方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中用于图像处理的数据管理系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。

此外,本申请还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、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,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种用于图像处理的数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：

采集每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳；

对图像处理时效数据信息进行要素提取，获得图像处理性能指标，所述图像处理性能指标包括人脸图像分割速度、人脸识别分类速度、图像拍摄时间提取速度、图像拍摄地理位置提取速度以及图像处理数据存储速度；

根据每张图片的图像处理时间戳，将每张图片的各项图像处理性能指标进行排序，并将各项图像处理性能指标进行对齐，获得图像处理性能特征矩阵；

将图像处理性能特征矩阵输入至预先构建的图像处理性能评估模型中，获得图像处理性能评价指数；

将图像处理性能评价指数与预设阈值进行比对，若不低于预设阈值，则无动作；若低于预设阈值，则对图像处理性能特征矩阵进行遍历分析，获得对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标；

根据对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，制定图像处理性能调节对策；

所述图像处理性能评估模型的构建方法包括：

收集历史图像处理任务的数据，包括输入图像和相应的性能指标，并进行数据清理，处理缺失值和异常值；

对图像数据进行预处理，包括调整大小、标准化和归一化；

从历史数据中选择与性能指标相关的特征，所述特征包括图像的分辨率、颜色通道和图像质量，使用特征工程技术，提取更高层次的特征；

选择决策树模型作为本模型的基础，并将数据分为训练集和测试集；

使用历史数据的训练集来训练性能模型，调整模型参数以提高性能；

使用测试集来评估模型的性能，分析模型的预测结果与实际性能之间的差异；

根据评估结果，对模型进行优化，对模型进行优化的方法包括调整特征选择、改进模型结构和调整超参数；

将优化后的模型部署到实际环境中；

所述图像处理性能调节对策方法包括：

在处理图像时，通过并行化处理提高性能，采用并行计算框架，加速图像处理过程；

在分布式系统中，通过优化负载均衡策略，确保系统中各个节点的负载均衡；

根据性能影响最大的指标，对硬件进行升级和优化；

优化缓存策略减少数据访问延迟，通过改进数据的缓存和读取策略，提高图像处理的速度；

实时监控系统负载，根据需求动态分配资源，包括调整处理任务的优先级和动态分配硬件资源；

针对图像处理性能指标，对输入数据进行预处理优化，包括对图像数据进行降维、压缩和其他预处理步骤，减少处理时间；

引入实时监控系统，在性能下降时及时检测并采取相应的调整措施。

2.如权利要求1所述的用于图像处理的数据管理方法，其特征在于，所述图像处理性能特征矩阵为：

其中，表示第n张图片的人脸图像分割速度，/>表示第n张图片的人脸识别分类速度，表示第n张图片的图像拍摄时间提取速度，/>表示第n张图片的图像拍摄地理位置提取速度，/>表示第n张图片的图像处理数据存储速度。

3.如权利要求2所述的用于图像处理的数据管理方法，其特征在于，所述图像处理性能特征矩阵获取方法包括：

对每张图片，根据其图像处理时间戳，将相应的图像处理性能指标进行排序；

将排序后的性能指标对齐，形成图像处理性能特征矩阵；在所述图像处理性能特征矩阵中，同一行为同一张图片的各项图像处理性能指标，同一列为不同图片的同一项图像处理性能指标；

形成的矩阵反映不同图片在各项性能指标上的表现，为后续分析提供有序的数据结构。

4.如权利要求1所述的用于图像处理的数据管理方法，其特征在于，每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳的采集方法包括：

根据应用场景选择图像传感器，不同场景需要不同分辨率、帧率和传感器类型的图像数据；

采用实时数据采集方法，对数据进行采集；

为采集到的图像数据添加标签，标明不同的处理阶段和任务类型信息；

选择时钟源与图像传感器进行同步，保证各个设备采集到的图像具有相同的时间基准，使每张图像都有准确的时间戳；

通过网络将采集的图像数据传输到数据库，并将图像数据实时存储。

5.如权利要求1所述的用于图像处理的数据管理方法，其特征在于，所述预设阈值的设定影响因素包括应用场景要求、用户体验、系统资源、数据量和频率和技术可行性。

6.一种用于图像处理的数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集模块，用于采集每张图片的图像处理时效数据信息以及每张图片的图像处理时间戳，并发送；

特征提取模块，用于接收图像处理时效数据信息，对图像处理时效数据信息进行要素提取，获得图像处理性能指标，并发送；所述图像处理性能指标包括人脸图像分割速度、人脸识别分类速度、图像拍摄时间提取速度、图像拍摄地理位置提取速度以及图像处理数据存储速度；

数据整理模块，用于接收每张图片的图像处理时间戳和图像处理性能指标，根据每张图片的图像处理时间戳，将每张图片的各项图像处理性能指标进行排序，并将各项图像处理性能指标进行对齐，获得图像处理性能特征矩阵，并发送；

性能评估模块，用于接收图像处理性能特征矩阵，将图像处理性能特征矩阵输入至预先构建的图像处理性能评估模型中，获得图像处理性能评价指数，并发送；

影响判断模块，用于接收图像处理性能评价指数，将图像处理性能评价指数与预设阈值进行比对，若不低于预设阈值，则无动作；若低于预设阈值，则对图像处理性能特征矩阵进行遍历分析，获得对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，并发送；

对策制定模块，用于接收对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，根据对图像处理性能影响最大的图像处理性能指标，制定图像处理性能调节对策；

其中，所述图像处理性能评估模型的构建方法包括：

收集历史图像处理任务的数据，包括输入图像和相应的性能指标，并进行数据清理，处理缺失值和异常值；

对图像数据进行预处理，包括调整大小、标准化和归一化；

从历史数据中选择与性能指标相关的特征，所述特征包括图像的分辨率、颜色通道和图像质量，使用特征工程技术，提取更高层次的特征；

选择决策树模型作为本模型的基础，并将数据分为训练集和测试集；

使用历史数据的训练集来训练性能模型，调整模型参数以提高性能；

使用测试集来评估模型的性能，分析模型的预测结果与实际性能之间的差异；

根据评估结果，对模型进行优化，对模型进行优化的方法包括调整特征选择、改进模型结构和调整超参数；

将优化后的模型部署到实际环境中；

所述图像处理性能调节对策方法包括：

在处理图像时，通过并行化处理提高性能，采用并行计算框架，加速图像处理过程；

在分布式系统中，通过优化负载均衡策略，确保系统中各个节点的负载均衡；

根据性能影响最大的指标，对硬件进行升级和优化；

优化缓存策略减少数据访问延迟，通过改进数据的缓存和读取策略，提高图像处理的速度；

实时监控系统负载，根据需求动态分配资源，包括调整处理任务的优先级和动态分配硬件资源；

针对图像处理性能指标，对输入数据进行预处理优化，包括对图像数据进行降维、压缩和其他预处理步骤，减少处理时间；

引入实时监控系统，在性能下降时及时检测并采取相应的调整措施。

7.一种用于图像处理的数据管理电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述方法中的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，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如权利要求1-5中任一项所述方法中的步骤。