基于云计算的全景成像远程处理方法及应用系统与相关技术

图片简介:

本技术属于图像云处理技术领域，尤其涉及一种基于云计算的全景成像远程处理方法，本技术同时提供一种基于云计算的全景成像远程处理应用系统，若云网络端接收到客户端发出的远程处理的文件请求，则云网络端将远程处理的文件请求分解或分配相应的处理节点或相应的分支任务，本技术解决了现有技术存在如何通过云计算模式下的并行运算让使用者来完成大数据并行运算的问题，具有实现远程并行运算、可靠性和预测性好、并行处理的能力强、大数据运算的有益技术效果。

技术要求

1.一种基于云计算的全景成像远程处理方法，其特征在于，包括：

若云网络端接收到客户端发出的远程处理的文件请求，则云网络端将远程处理的文件请求分解或分配相应的处理节点或相应的分支任务；

若处理节点接收到分支任务，则处理节点处理相应的分支任务并将处理结果反馈至云网络端；

若云网络端接收到所有处理节点反馈的处理结果时，则云网络端将所有的处理结果进行汇总并返回至客户端。

2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的全景成像远程处理方法，其特征在于，所述云网络端包括一处理节点与图片一一对应的图片信息数据库。

3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的全景成像远程处理方法，其特征在于，所述云网络端将所有的处理结果进行汇总包括将接收到所有处理节点反馈的处理结果通过规约函数规约合并后通过运算和快读处理形成生成结果。

4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的全景成像远程处理方法，其特征在于，若处理节点处理相应的分支任务时，则处理节点自行无法识别标示并通知云网络端。

5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的全景成像远程处理方法，其特征在于，若云网络端接收到无法识别的通知，则将相应节点分配的分支任务转移分配到其他节点完成。

6.根据权利要求1所述的一种基于云计算的全景成像远程处理方法，其特征在于，若云网络的端检索到无法识别标示的处理节点，则直接跳过相应的处理节点分配分支任务。

7.根据权利要求1所述的一种基于云计算的全景成像远程处理方法，其特征在于，所述远程处理包括全景成像的远程处理。

8.根据权利要求1所述的一种基于云计算的全景成像远程处理方法，其特征在于，将远程处理的文件请求分配相应的处理节点包括不同需求中所有需求的远程处理的文件请求分配至满足相应的需求的处理节点。

9.根据权利要求8所述的一种基于云计算的全景成像远程处理方法，其特征在于，将远程处理的文件请求分解相应的分支任务还包括将总需求中分需求的远程处理的文件请求分解为相应分需求的分支任务。

10.一种基于云计算的全景成像远程处理应用系统，其特征在于，包括云网络端处理模块；

所述云网络端处理模块用于若云网络端接收到客户端发出的远程处理的文件请求，则云网络端将远程处理的文件请求分解或分配相应的处理节点或相应的分支任务；

若处理节点接收到分支任务，则处理节点处理相应的分支任务并将处理结果反馈至云网络端；

若云网络端接收到所有处理节点反馈的处理结果时，则云网络端将所有的处理结果进行汇总并返回至客户端。

技术说明书

一种基于云计算的全景成像远程处理方法及应用系统

技术领域

本技术属于图像云处理技术领域，尤其涉及一种基于云计算的全景成像远程处理方法，本技术同时提供一种基于云计算的全景成像远程处理应用系统。

背景技术

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，云是网络、互联网的一种比喻说法，过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象，因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势，用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算，现有技术存在如何通过云计算模式下的并行运算让使用者来完成大数据并行运算的问题。

技术内容

本技术提供一种基于云计算的全景成像远程处理方法及应用系统，以解决上述背景技术中提出了现有技术存在如何通过云计算模式下的并行运算让使用者来完成大数据并行运算的问题。

本技术所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种基于云计算的全景成像远程处理方法，包括：

若云网络端接收到客户端发出的远程处理的文件请求，则云网络端将远程处理的文件请求分解或分配相应的处理节点或相应的分支任务；

若处理节点接收到分支任务，则处理节点处理相应的分支任务并将处理结果反馈至云网络端；

若云网络端接收到所有处理节点反馈的处理结果时，则云网络端将所有的处理结果进行汇总并返回至客户端。

进一步，所述云网络端包括一处理节点与图片一一对应的图片信息数据库。

进一步，所述云网络端将所有的处理结果进行汇总包括将接收到所有处理节点反馈的处理结果通过规约函数规约合并后通过运算和快读处理形成生成结果。

进一步，若处理节点处理相应的分支任务时，则处理节点自行无法识别标示并通知云网络端。

进一步，若云网络端接收到无法识别的通知，则将相应节点分配的分支任务转移分配到其他节点完成。

进一步，若云网络的端检索到无法识别标示的处理节点，则直接跳过相应的处理节点分配分支任务。

进一步，所述远程处理包括全景成像的远程处理。

进一步，将远程处理的文件请求分配相应的处理节点包括不同需求中所有需求的远程处理的文件请求分配至满足相应的需求的处理节点。

进一步，将远程处理的文件请求分解相应的分支任务还包括将总需求中分需求的远程处理的文件请求分解为相应分需求的分支任务。

同时，本技术还提供一种基于云计算的全景成像远程处理应用系统，包括云网络端处理模块；

所述云网络端处理模块用于若云网络端接收到客户端发出的远程处理的文件请求，则云网络端将远程处理的文件请求分解或分配相应的处理节点或相应的分支任务；

若处理节点接收到分支任务，则处理节点处理相应的分支任务并将处理结果反馈至云网络端；

若云网络端接收到所有处理节点反馈的处理结果时，则云网络端将所有的处理结果进行汇总并返回至客户端。

有益技术效果：

1、本专利采用若云网络端接收到客户端发出的远程处理的文件请求，则云网络端将远程处理的文件请求分解或分配相应的处理节点或相应的分支任务；若处理节点接收到分支任务，则处理节点处理相应的分支任务并将处理结果反馈至云网络端；若云网络端接收到所有处理节点反馈的处理结果时，则云网络端将所有的处理结果进行汇总并返回至客户端，所述云网络端包括一处理节点与图片一一对应的图片信息数据库，所述云网络端将所有的处理结果进行汇总包括将接收到所有处理节点反馈的处理结果通过规约函数规约合并后通过运算和快读处理形成生成结果，由于本系统是利用图片与数据一一对应的关系将图片信息输入到数据库的主要节点中，然后映射给各个从节点来并行计算，最后利用规约函数把各个节点的运行的结果规约合并，输出最后的运行结果，本方法主要是把一份任务分成多个小的任务集，而小的任务可以随机被分配到不同的节点中，在运用和快读处理之后，经过指定的规约来合并生成结果，处理过的规模类型包括分解和归纳方法，基于云计算模式下的并行计算技术众多，但大数据的并行计算可以采用如MapReduce等，由于分布式文件系统生成的MapReduce，可以使使用者轻松的获得可靠的并行式编程模式，来完成庞大的信息并行运算。