管理指示牌的系统、方法及数据处理服务器与流程

本发明涉及数据处理，特别涉及一种管理指示牌的系统、方法及数据处理服务器。

背景技术：

1、目前，在道路上的智能指示牌越来越多，其用于给出各种提示信息，方便路人根据指示牌的提示信息找到正确的道路或者进行正确的操作，但是目前存在的问题是智能指示牌的数量越来越多，不方便进行分类管理，用户在客户端上也无法查看到智能指示牌的管理数据，只能依靠自身进行观察，用户的使用不够便利。

技术实现思路

1、本发明的主要目的为提供一种管理指示牌的系统、方法及数据处理服务器，旨在解决目前无法对指示牌进行分类管理的缺陷。

2、本发明提供了一种管理指示牌的系统，包括处理中心、数据处理服务器、指示牌以及客户端；

3、所述处理中心集成在智能路灯或者智能路桩中，所述处理中心用于获取其识别范围之内所有指示牌的参数信息，并将其转发至所述数据处理服务器；其中，所述指示牌的参数信息包括结构化数据以及非结构化数据；

4、所述数据处理服务器接收到所述指示牌的参数信息之后，基于预设的分类模型对所述指示牌的参数信息进行分类，以得到对所述指示牌的分类；其中，所述分类模型为预先经过训练得到的深度学习模型；

5、所述数据处理服务器将所述指示牌的分类结果推送至客户端。

6、进一步地，所述深度学习模型包括嵌入层、中间层以及分类层，所述嵌入层包括词嵌入层、类型嵌入层以及值嵌入层；所述分类模型的训练过程，包括：

7、采集多个指示牌的样本数据，所述样本数据包括指示牌分类以及指示牌的样本参数，所述样本参数包括结构化数据以及非结构化数据；

8、将所述样本参数中的结构化数据输入至所述值嵌入层中进行处理，得到第一向量数据；

9、将所述样本参数中的非结构化数据输入至所述词嵌入层进行处理得到第二向量数据，将所述第二向量数据输入至所述值嵌入层中进行处理得到，第三向量数据；

10、将所述指示牌分类输入至所述类型嵌入层中进行处理，得到类型向量数据；

11、将所述第一向量数据与所述第三向量数据对应进行融合，得到样本参数向量数据；将所述样本参数向量数据输入至所述中间层进行处理，提取得到样本参数特征向量；

12、将所述样本参数特征向量输入至所述分类层，将所述类型向量数据输入至所述分类层，迭代对所述分类层的损失函数进行训练，直到所述损失函数收敛后得到所述分类模型。

13、进一步地，所述分类模型包括嵌入层、中间层以及分类层，所述嵌入层至少包括词嵌入层以及值嵌入层；所述数据处理服务器基于预设的分类模型对所述指示牌的参数信息进行分类，以得到对所述指示牌的分类，具体包括：

14、将所述指示牌的参数信息中的结构化数据输入至所述值嵌入层中进行处理，得到第四向量数据；

15、将所述指示牌的参数信息中的非结构化数据输入至所述词嵌入层进行处理得到第五向量数据，将所述第五向量数据输入至所述值嵌入层中进行处理得到，第六向量数据；

16、将所述第四向量数据与所述第六向量数据对应进行融合，得到参数信息向量数据；将所述参数信息向量数据输入至所述中间层进行处理，提取得到参数信息特征向量；

17、将所述参数信息特征向量输入至所述分类层进行分类，得到的分类结果作为所述指示牌的分类。

18、进一步地，所述数据处理服务器还用于：

19、针对每一个所述指示牌，对所述指示牌的参数信息中包括的结构化数据进行第一编码处理，得到第一编码；对所述指示牌的参数信息中包括的非结构化数据进行第二编码处理，得到第二编码；

20、将所述第一编码以及第二编码串接，得到第一指示牌编码符；

21、从所述指示牌的参数信息中提取出所述指示牌的标识信息；

22、按照预设规则，提取所述标识信息指定位置上的字符；

23、基于提取出的所述字符，对数据库中存储的标准编码表进行编排，得到新的编码表；

24、基于所述新的编码表对所述第一指示牌编码符进行编码，得到第一标识编码，将所述第一标识编码存储于数据库，作为所述指示牌的防篡改数据。

25、进一步地，所述数据处理服务器还用于：

26、针对每一个所述指示牌，将所述指示牌的参数信息中包括的结构化数据以及非结构化数据进行组合，得到组合数据；

27、将所述组合数据进行编码，得到第二指示牌编码符；

28、从所述指示牌的参数信息中提取出所述指示牌的标识信息；

29、按照预设规则，提取所述标识信息指定位置上的字符；

30、基于提取出的所述字符，对数据库中存储的标准编码表进行编排，得到新的编码表；

31、基于所述新的编码表对所述第二指示牌编码符进行编码，得到第二标识编码，将所述第二标识编码存储于数据库，作为所述指示牌的防篡改数据。

32、进一步地，所述基于提取出的所述字符，对数据库中存储的标准编码表进行编排，得到新的编码表，包括：

33、将提取出的所述字符按照预设规则进行排序；

34、将所述数据库中存储的标准编码表中与所述字符相同的编码删除；

35、将每个字符按照排序后的顺序，插入至所述标准编码表的头部位置，并将所述标准编码表中的原编码向后平移，以将所述标准编码表填充完整，得到新的编码表。

36、本发明还提供了一种管理指示牌的方法，包括：

37、接收处理中心转发的指示牌的参数信息，其中所述处理中心集成在智能路灯或者智能路桩中，所述处理中心用于获取其识别范围之内所有指示牌的参数信息；所述指示牌的参数信息包括结构化数据以及非结构化数据；

38、基于预设的分类模型对所述指示牌的参数信息进行分类，以得到对所述指示牌的分类；其中，所述分类模型为预先经过训练得到的深度学习模型；

39、将所述指示牌的分类结果推送至客户端。

40、进一步地，所述深度学习模型包括嵌入层、中间层以及分类层，所述嵌入层包括词嵌入层、类型嵌入层以及值嵌入层；所述方法还包括：

41、采集多个指示牌的样本数据，所述样本数据包括指示牌分类以及指示牌的样本参数，所述样本参数包括结构化数据以及非结构化数据；

42、将所述样本参数中的结构化数据输入至所述值嵌入层中进行处理，得到第一向量数据；

43、将所述样本参数中的非结构化数据输入至所述词嵌入层进行处理得到第二向量数据，将所述第二向量数据输入至所述值嵌入层中进行处理得到，第三向量数据；

44、将所述指示牌分类输入至所述类型嵌入层中进行处理，得到类型向量数据；

45、将所述第一向量数据与所述第三向量数据对应进行融合，得到样本参数向量数据；将所述样本参数向量数据输入至所述中间层进行处理，提取得到样本参数特征向量；

46、将所述样本参数特征向量输入至所述分类层，将所述类型向量数据输入至所述分类层，迭代对所述分类层的损失函数进行训练，直到所述损失函数收敛后得到所述分类模型。

47、本发明还提供一种数据处理服务器，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

48、本发明还提供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一项所述的方法的步骤。

49、本发明提供的管理指示牌的系统、方法及数据处理服务器，其中系统包括处理中心、数据处理服务器、指示牌以及客户端；所述处理中心集成在智能路灯或者智能路桩中，所述处理中心用于获取其识别范围之内所有指示牌的参数信息，并将其转发至所述数据处理服务器；其中，所述指示牌的参数信息包括结构化数据以及非结构化数据；所述数据处理服务器接收到所述指示牌的参数信息之后，基于预设的分类模型对所述指示牌的参数信息进行分类，以得到对所述指示牌的分类；其中，所述分类模型为预先经过训练得到的深度学习模型；所述数据处理服务器将所述指示牌的分类结果推送至客户端。本发明通过对指示牌的参数信息进行分类管理，解决了指示牌无法进行分类管理的缺陷；同时还可以推送至客户端进行显示，便于用户进行直观的查看指示牌。