基于人工智能的数据存储管理方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115687677A(43)申请公布日2023.02.03(21)申请号202211277181.3(22)申请日2022.10.18(71)申请人武汉骏信达信息咨询有限公司地址430000湖北省武汉市东湖新技术开发区关山二路特1号国际企业中心4栋3层01室-3（自贸区武汉片区）(72)发明人祁铠(51)Int.Cl.G06F16/583(2019.01)G06F16/51(2019.01)G06F16/535(2019.01)G06F18/22(2023.01)权利要求书4页说明书12页附图2页(54)发明名称基于人工智能的数据存储管理方法及系统(57)摘要本申请涉及一种基于人工智能的数据存储管理方法及系统，包括获取当前图片数据拥有主体对已存储的当前汇总图片数据中设定的图片数据智能管理指令，并根据所述图片数据智能管理指令获取当前管理图片数据，根据预设的智能图片筛选算法对各所述当前实际待管理图片进行相似度计算，并获取各所述当前实际待管理图片之间的纹理特征相似度值；获取所述当前相似图片组中各所述实际相似图片的当前实际清晰度，对各所述实际相似图片进行剔除，在剔除完成后生成初始剔除图片数据，并获取所述当前图片数据拥有主体对所述初始剔除图片数据的修正，将所述最终筛选图片数据存储。本发明能够实现对智能化同类过于相似的图片的删除，进而实现数据的高效存储管理。CN115687677ACN115687677A权利要求书1/4页1.一种基于人工智能的数据存储管理方法，其特征在于，用于图片的数据存储管理，所述方法包括：获取当前图片数据拥有主体对已存储的当前汇总图片数据中设定的图片数据智能管理指令，并根据所述图片数据智能管理指令获取当前管理图片数据，其中，所述当前管理图片数据为所述当前汇总图片数据中的一部分，所述当前管理图片数据中包括多个当前实际待管理图片；根据预设的智能图片筛选算法对各所述当前实际待管理图片进行相似度计算，并获取各所述当前实际待管理图片之间的纹理特征相似度值；根据所述纹理特征相似度值从所述当前管理图片数据中挑选出属于同一主体的实际相似图片，并记为当前相似图片组，其中，所述当前管理图片数据中属于同一主体的实际相似图片为多个，各所述实际相似图片汇总后即为所述当前相似图片组；获取所述当前相似图片组中各所述实际相似图片的当前实际清晰度，并根据各所述当前实际清晰度对各所述实际相似图片进行剔除，在剔除完成后生成初始剔除图片数据，并获取所述当前图片数据拥有主体对所述初始剔除图片数据的修正，在修正完成后生成最终筛选图片数据，并将所述最终筛选图片数据存储。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据存储管理方法，其特征在于，根据预设的智能图片筛选算法对各所述当前实际待管理图片进行相似度计算，并获取各所述当前实际待管理图片之间的纹理特征相似度值；具体包括：根据各所述当前实际待管理图片分别生成当前实际灰度图片，其中，一个所述当前实际待管理图片对应一个所述当前实际灰度图片；根据各所述当前实际灰度图片分别生成当前频谱图，并根据各所述当前频谱图生成当前实际遮罩图像；根据所述当前实际遮罩图像和对应的所述当前频谱图生成当前频谱遮罩图；根据所述当前频谱遮罩图生成当前空域图片；根据各所述当前空域图片，分别生成两个所述当前空域图片之间的纹理特征相似度值。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的数据存储管理方法，其特征在于，上述步骤中，分别生成两个所述当前空域图片之间的纹理特征相似度值的步骤中，生成两个所述当前空域图片之间的纹理特征相似度值，具体通过以下公式实现：其中，Gpq表示第p个空域图片和第q个空域图片之间的纹理特征相似度值；F1p表示第p个空域图片的梯度值频次向量，F1q表示第q个空域图片的梯度值频次向量；F2p表示第p个空域图片的梯度方向出现频率表征向量，F2q表示第q个空域图片的梯度方向出现频率表征向量；<F1p，F1q>表示第p个空域图片的梯度值频次向量和第q个空域图片的梯度值频次向量的余弦相似度；<F2p，F2q>表示第p个空域图片的梯度方向出现频率表征向量和第q个空域图片2的梯度方向出现频率表征向量的余弦相似度；<F1p，F1q>表征第p张频谱遮罩图对应的空域图片的梯度值分布与第q张频谱遮罩图对应的空域图片的梯度值分布之间的分布特征相似2度量值；<F2p，F2q>表征第p张频谱遮罩图对应的空域图片的梯度方向角度分布与第q张频谱遮罩图对应的空域图片的梯度方向角度分布之间的分布特征相似度量值。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据存储管理方法，其特征在于，根据所述纹理特征相似度值从所述当前管理图片数据中挑选出属于同一主体的实际相似图片，并记为当前相似图片组，其中，所述当前管理图片数据中属于同一