一种基于多源数据融合的图像处理方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多源数据融合的图像处理方法及系统，通过获取商品基本信息，从已有的商品数据库中检索商品图像信息，结合大数据的多源数据融合技术，获得商品数据库中丢失的图像数据或补充商品数据库中部分缺失的图像数据，解决了商品图像缺失或模糊的问题，另外，结合商品管理订单信息得到附加商品图像的订单信息，让用户能够更加直观地了解订单信息中的商品信息。

权利要求

1.一种基于多源数据融合的图像处理方法，其特征在于，包括：获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息；

根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果；

将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息；

将二次商品管理订单信息发送至预设显示设备进行显示；

其中，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，具体为：根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在数据库中是否有关联的图像数据和视频数据：若有关联的图像数据和视频数据，分析图像数据和视频数据的完整系数，若完整系数低于预设阈值，则将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取，得到第一商品图像色彩特征值与第一商品图像；

将检索标签与第一商品图像色彩特征值进行数据融合得到大数据图像检索标签，根据大数据图像检索标签从大数据中进行检索得到第二商品图像色彩特征值与第二商品图像；

将第一商品图像色彩特征值、第一商品图像、第二商品图像色彩特征值与第二商品图像进行多源数据融合分析处理，得到检索图像结果；

若不存在关联数据：则根据检索标签从大数据中进行检索，得到不同格式的图像数据与视频数据；

将所述图像数据与视频数据进行数据格式统一转化，得到商品图像集合，将商品图像集合进行数据提取得到图像色彩特征值集合；

将图像色彩特征值集合进行计算得到图像平均色彩特征值，通过计算比较，从商品图像集合中，得到最接近图像平均色彩特征值的优选商品图像，将所述优选商品图像作为检索图像结果。

2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的图像处理方法，其特征在于，所述获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息，具体为：根据商品管理订单信息，提取具体的商品基础数据；

将商品基础数据按照商品管理订单信息中的列表顺序进行排序并编号，得到商品基础数据列表和编号列表；

将商品基础数据列表和编号列表进行数据整合得到商品基本信息。

3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的图像处理方法，其特征在于，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果中：存在有关联的图像数据和视频数据时，所述将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取中，所述特征值提取中的计算公式为：其中，为图像中像素点的横坐标，为图像中像素点的纵坐标， 为图像中像素点的梯度幅值， 为图像中像素点的水平方向梯度， 为图像中像素点的垂直方向梯度， 为图像中像素点的梯度方向；通过计算图像中像素点的梯度幅值与梯度方向，能够构成图像的总体特征值，从而提取图像特征值。

4.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的图像处理方法，其特征在于，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果中：不存在关联数据时，所述图像平均色彩特征值的具体计算公式为：其中， 为一张图像上的第i个通道上的色彩特征值，i是通道数，一般为3个通道， 为第j个像素在第i个通道上的颜色值，N为一张图像上像素的总个数， 为图像平均色彩特征值， 为第k张图像上第i个通道的色彩特征值，M为图像总数。

5.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的图像处理方法，其特征在于，所述将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息，具体为：将检索图像结果进行编号与列表化，得到检索图像结果列表；

获取基于商品管理订单信息得到的商品基本信息，将商品基本信息与检索图像结果列表进行一一对应，并结合商品管理订单信息得到二次商品管理订单信息。

6.一种基于多源数据融合的图像处理系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于多源数据融合的图像处理方法程序，所述基于多源数据融合的图像处理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息；

根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果；

将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息；

将二次商品管理订单信息发送至预设显示设备进行显示；

其中，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，具体为：根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在数据库中是否有关联的图像数据和视频数据：若有关联的图像数据和视频数据，分析图像数据和视频数据的完整系数，若完整系数低于预设阈值，则将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取，得到第一商品图像色彩特征值与第一商品图像；

将检索标签与第一商品图像色彩特征值进行数据融合得到大数据图像检索标签，根据大数据图像检索标签从大数据中进行检索得到第二商品图像色彩特征值与第二商品图像；

将第一商品图像色彩特征值、第一商品图像、第二商品图像色彩特征值与第二商品图像进行多源数据融合分析处理，得到检索图像结果；

若不存在关联数据：则根据检索标签从大数据中进行检索，得到不同格式的图像数据与视频数据；

将所述图像数据与视频数据进行数据格式统一转化，得到商品图像集合，将商品图像集合进行数据提取得到图像色彩特征值集合；

将图像色彩特征值集合进行计算得到图像平均色彩特征值，通过计算比较，从商品图像集合中，得到最接近图像平均色彩特征值的优选商品图像，将所述优选商品图像作为检索图像结果。

7.根据权利要求6所述的一种基于多源数据融合的图像处理系统，其特征在于，所述获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息，具体为：根据商品管理订单信息，提取具体的商品基础数据；

将商品基础数据按照商品管理订单信息中的列表顺序进行排序并编号，得到商品基础数据列表和编号列表；

将商品基础数据列表和编号列表进行数据整合得到商品基本信息。

8.根据权利要求6所述的一种基于多源数据融合的图像处理系统，其特征在于，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，具体为：根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在数据库中是否有关联的图像数据和视频数据；

若有关联的图像数据和视频数据，分析图像数据和视频数据的完整系数，若完整系数低于预设阈值，则将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取，得到第一商品图像色彩特征值与第一商品图像；

将检索标签与第一商品图像色彩特征值进行数据融合得到大数据图像检索标签，根据大数据图像检索标签从大数据中进行检索得到第二商品图像色彩特征值与第二商品图像；

将第一商品图像色彩特征值、第一商品图像、第二商品图像色彩特征值与第二商品图像进行多源数据融合分析处理，得到检索图像结果。

说明书

一种基于多源数据融合的图像处理方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及多源数据融合领域，更具体的，涉及一种基于多源数据融合的图像处理方法及系统。

背景技术

[0002] 近年来，我国电子商务迅速发展，几年间电子商务交易额增长了数倍，成为"互联网+"发展最快的领域，并已影响到各行业各领域，网络零售、跨境电子商务、在线生活服务、互联网金融等已成为扩大消费的亮点、经济转型升级的新引擎。其中，网络零售额猛增，2013年起超过美国跃居全球第一。

[0003] 与传统线下商业模式相比，基于互联网的电子商务具有显著优势。一是克服了传统线下商业活动的局限性。在交易时间上，电子商务突破了传统的经营时间限制，变成24小时全天候。在交易空间上，电子商务突破了传统的物理界限，市场容量、交易商品、交易主体无限扩大，且规模扩张的边际成本趋于零。二是比传统线下商业活动综合成本较低。如网络零售经营可以跳过中间商、减少交易环节，无须支付实体商场柜台租金、商场管理费用，无须缴付政府性基金、行政事业性收费和经营服务性收费，因此网络零售企业的综合成本较低。而随着电商规模的增大，电商平台的订单量也随之增大，订单信息的数据管理也随之成为了电商平台的重要任务。

[0004] 在一些大型的电商平台中，生成的订单管理信息时，往往没有具体的商品图像信息，如果通过人为的方式添加图像信息将费时费力。另外，在一些传统商品电商平台中，由于商品迭代更新慢，本地的商品数据库中存储的商品信息往往比较老旧，在检索图片信息时，时常会出现商品图像数据缺失或损坏的情况，不能很好地获取到商品图像信息，所以，为了解决上述问题，现在亟需一种特定的图像处理方法。

发明内容

[0005] 为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种基于多源数据融合的图像处理方法及系统。

[0006] 本发明第一方面提供了一种基于多源数据融合的图像处理方法，包括：

[0007] 获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息；

[0008] 根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果；

[0009] 将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息；

[0010] 将二次商品管理订单信息发送至预设显示设备进行显示。

[0011] 本方案中，所述获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息，具体为：

[0012] 根据商品管理订单信息，提取具体的商品基础数据；

[0013] 将商品基础数据按照商品管理订单信息中的列表顺序进行排序并编号，得到商品基础数据列表和编号列表；

[0014] 将商品基础数据列表和编号列表进行数据整合得到商品基本信息。

[0015] 本方案中，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，之前包括：

[0016] 构建商品数据库，采集商品的基本信息数据、图像数据和视频数据；

[0017] 将商品的基本信息数据与图像数据和视频数据进行数据关联，并将关联后的基本信息数据、图像数据和视频数据导入商品数据库；

[0018] 商品数据库根据导入的商品数据进行数据清理，并得到冗余度较低的商品数据，将所述商品数据进行存储管理。

[0019] 本方案中，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，具体为：

[0020] 根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在数据库中是否有关联的图像数据和视频数据；

[0021] 若有关联的图像数据和视频数据，分析图像数据和视频数据的完整系数，若完整系数低于预设阈值，则将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取，得到第一商品图像色彩特征值与第一商品图像；

[0022] 将检索标签与第一商品图像色彩特征值进行数据融合得到大数据图像检索标签，根据大数据图像检索标签从大数据中进行检索得到第二商品图像色彩特征值与第二商品图像；

[0023] 将第一商品图像色彩特征值、第一商品图像、第二商品图像色彩特征值与第二商品图像进行多源数据融合分析处理，得到检索图像结果。

[0024] 本方案中，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，还包括：

[0025] 根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在商品数据库中是否有关联的图像数据和视频数据；

[0026] 若不存在关联数据，则根据检索标签从大数据中进行检索，得到不同格式的图像数据与视频数据；

[0027] 将所述图像数据与视频数据进行数据格式统一转化，得到商品图像集合，将商品图像集合进行数据提取得到图像色彩特征值集合；

[0028] 将图像色彩特征值集合进行计算得到图像平均色彩特征值，通过计算比较，从商品图像集合中，得到最接近图像平均色彩特征值的优选商品图像，将所述优选商品图像作为检索图像结果。

[0029] 本方案中，所述将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息，具体为：

[0030] 将检索图像结果进行编号与列表化，得到检索图像结果列表；

[0031] 获取基于商品管理订单信息得到的商品基本信息，将商品基本信息与检索图像结果列表进行一一对应，并结合商品管理订单信息得到二次商品管理订单信息。

[0032] 本发明第二方面还提供了一种基于多源数据融合的图像处理系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于多源数据融合的图像处理方法程序，所述基于多源数据融合的图像处理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

[0033] 获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息；

[0034] 根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果；

[0035] 将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息；

[0036] 将二次商品管理订单信息发送至预设显示设备进行显示。

[0037] 本方案中，所述获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息，具体为：

[0038] 根据商品管理订单信息，提取具体的商品基础数据；

[0039] 将商品基础数据按照商品管理订单信息中的列表顺序进行排序并编号，得到商品基础数据列表和编号列表；

[0040] 将商品基础数据列表和编号列表进行数据整合得到商品基本信息。

[0041] 本方案中，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，之前包括：

[0042] 构建商品数据库，采集商品的基本信息数据、图像数据和视频数据；

[0043] 将商品的基本信息数据与图像数据和视频数据进行数据关联，并将关联后的基本信息数据、图像数据和视频数据导入商品数据库；

[0044] 商品数据库根据导入的商品数据进行数据清理，并得到冗余度较低的商品数据，将所述商品数据进行存储管理。

[0045] 本方案中，所述根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，具体为：

[0046] 根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在数据库中是否有关联的图像数据和视频数据；

[0047] 若有关联的图像数据和视频数据，分析图像数据和视频数据的完整系数，若完整系数低于预设阈值，则将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取，得到第一商品图像色彩特征值与第一商品图像；

[0048] 将检索标签与第一商品图像色彩特征值进行数据融合得到大数据图像检索标签，根据大数据图像检索标签从大数据中进行检索得到第二商品图像色彩特征值与第二商品图像；

[0049] 将第一商品图像色彩特征值、第一商品图像、第二商品图像色彩特征值与第二商品图像进行多源数据融合分析处理，得到检索图像结果。

[0050] 本发明公开了一种基于多源数据融合的图像处理方法及系统，通过获取商品基本信息，从已有的商品数据库中检索商品图像信息，结合大数据的多源数据融合技术，获得商品数据库中丢失的图像数据或补充商品数据库中部分缺失的图像数据，解决了商品图像缺失或模糊的问题，另外，结合商品管理订单信息得到附加商品图像的订单信息，让用户能够更加直观地了解订单信息中的商品信息。

附图说明

[0051] 图1示出了本发明一种基于多源数据融合的图像处理方法的流程图；

[0052] 图2示出了本发明中商品数据库中的数据采集存储过程流程图；

[0053] 图3示出了本发明的检索图像结果获取流程图；

[0054] 图4示出了本发明一种基于多源数据融合的图像处理系统的框图。

具体实施方式

[0055] 为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

[0056] 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

[0057] 图1示出了本发明一种基于多源数据融合的图像处理方法的流程图。

[0058] 如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于多源数据融合的图像处理方法，包括：

[0059] S102，获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息；

[0060] S104，根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果；

[0061] S106，将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息；

[0062] S108，将二次商品管理订单信息发送至预设显示设备进行显示。

[0063] 根据本发明实施例，所述获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息，具体为：

[0064] 根据商品管理订单信息，提取具体的商品基础数据；

[0065] 将商品基础数据按照商品管理订单信息中的列表顺序进行排序并编号，得到商品基础数据列表和编号列表；

[0066] 将商品基础数据列表和编号列表进行数据整合得到商品基本信息。

[0067] 需要说明的是，商品基础数据列表包括商品的具体名称，商品的型号，商品的分类信息等。商品管理订单信息包括商品的订单顺序编号，将商品基础数据按照商品管理订单信息中的列表顺序进行排序并编号中，列表顺序即为商品的订单顺序编号。

[0068] 图2示出了本发明中商品数据库中的数据采集存储过程流程图。

[0069] 根据本发明实施例，根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，之前包括：

[0070] S202，构建商品数据库，采集商品的基本信息数据、图像数据和视频数据；

[0071] S204，将商品的基本信息数据与图像数据和视频数据进行数据关联，并将关联后的基本信息数据、图像数据和视频数据导入商品数据库；

[0072] S206，商品数据库根据导入的商品数据进行数据清理，并得到冗余度较低的商品数据，将所述商品数据进行存储管理。

[0073] 需要说明的是，商品数据包括商品的基本信息数据、图像数据和视频数据。图像数据一般为商品的主要宣传图像，用于描述商品的主要特征，视频数据一般为商品的视频简介，用于更加清晰地描述商品的外观功能作用等。另外，商品数据库根据导入的商品数据进行数据清理，并得到冗余度较低的商品数据，将商品数据进行存储管理中，商品数据库根据将根据商品数据进行数据分析，识别出所述数据中的重复数据与无效数据并将其删除，最终得到冗余度较低的商品数据，得到冗余度较低的商品数据并进行存储管理，有助于提高后续检索商品的效率。

[0074] 图3示出了本发明的检索图像结果获取流程图。

[0075] 根据本发明实施例，根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，具体为：

[0076] S302，根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在数据库中是否有关联的图像数据和视频数据；

[0077] S304，若有关联的图像数据和视频数据，分析图像数据和视频数据的完整系数，若完整系数低于预设阈值，则将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取，得到第一商品图像色彩特征值与第一商品图像；

[0078] S306，将检索标签与第一商品图像色彩特征值进行数据融合得到大数据图像检索标签，根据大数据图像检索标签从大数据中进行检索得到第二商品图像色彩特征值与第二商品图像；

[0079] S308，将第一商品图像色彩特征值、第一商品图像、第二商品图像色彩特征值与第二商品图像进行多源数据融合分析处理，得到检索图像结果。

[0080] 需要说明的是，在商品数据库中，由于一些不可抗力的因素，常常会出现图像或视频数据部分丢失或损坏的情况，当出现所述情况时，图像数据具体的预览效果往往会出现显示不完整，清晰度降低的情况，针对这种情况，利用大数据的数据融合处理，可以改善这一情况。完整系数为反映图像数据和视频数据完整度的具体数值，完整度越低，则代表图像数据和视频数据丢失数据的比例越大，所展现的图像不完整程度也越高，模糊程度也越大。第一商品图像为在图像数据和视频数据中获取的出现频率最高的商品图像，具有较突出的商品代表性。第二商品图像为大数据检索中出现频率最高的商品图像。另外，若所述完整系数高于或等于预设阈值，则代表所述关联的图像数据和视频数据不存在数据丢失情况，检索图像结果将直接从商品数据库中进行检索获得。

[0081] 另外，将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取中，特征值提取中的计算公式为：

[0082]

[0083] 其中， 为图像中像素点的横坐标， 为图像中像素点的纵坐标， 为图像中像素点的梯度幅值， 为图像中像素点的水平方向梯度， 为图像中像素点的垂直方向梯度， 为图像中像素点的梯度方向。通过计算图像中像素点的梯度幅值与梯度方向，能够构成图像的总体特征值，从而提取图像特征值。

[0084] 根据本发明实施例，将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取中，视频数据进行图像分析处理与特征值提取具体为：

[0085] 获取视频数据，将视频数据进行视频帧分解处理，得到视频帧集合；

[0086] 将视频帧集合进行重复冗余检查，筛选掉冗余度较高的重复视频帧，得到第二视频帧集合；

[0087] 获取图像数据中的商品图像特征值，根据图像特征值，从第二视频帧集合中筛选出图像关键帧；

[0088] 将图像关键帧进行图像格式化得到视频图像数据，将视频图像数据与图像数据进行数据融合、整理得到融合图像数据，系统根据融合图像数据进行图像分析处理与特征值提取，得到第一商品图像色彩特征值与第一商品图像。

[0089] 根据本发明实施例，根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，还包括：

[0090] 根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在商品数据库中是否有关联的图像数据和视频数据；

[0091] 若不存在关联数据，则根据检索标签从大数据中进行检索，得到不同格式的图像数据与视频数据；

[0092] 将图像数据与视频数据进行数据格式统一转化，得到商品图像集合，将商品图像集合进行数据提取得到图像色彩特征值集合；

[0093] 将图像色彩特征值集合进行计算得到图像平均色彩特征值，通过计算比较，从商品图像集合中，得到最接近图像平均色彩特征值的优选商品图像，将优选商品图像作为检索图像结果。

[0094] 需要说明的是，在商品数据库中，由于某些技术原因，有时会遇到图像数据和视频数据完全丢失或损坏的情况，特别是一些老旧的商品数据，在数据存储和迁移的过程遇到数据丢失的情况时有发生，所以，在商品数据库通过检索标签就检索不到相关联的图像数据和视频数据，此时，可以通过大数据检索方式将筛选出的优选商品图像作为丢失图像数据的一种补充。将图像数据与视频数据进行数据格式统一转化，得到商品图像集合中，系统将根据大数据检索到的不同格式的图像数据进行数据格式转化，转化后的图像格式为能够进行图像识别和处理的标准格式，通常为PNG、JPG、JPEG、BMP等常用格式。从商品图像集合中，得到最接近图像平均色彩特征值的优选商品图像中，优选商品图像具有突出的商品图像代表性，能够作为商品的关联图像数据。

[0095] 另外，图像平均色彩特征值的具体计算公式为：

[0096]

[0097] 其中， 为一张图像上的第i个通道上的色彩特征值，i是通道数，一般为3个通道， 为第j个像素在第i个通道上的颜色值，N为一张图像上像素的总个数， 为图像平均色彩特征值， 为第k张图像上第i个通道的色彩特征值，M为图像总数。

[0098] 根据本发明实施例，根据检索标签从大数据中进行检索，得到不同格式的图像数据与视频数据，还包括：

[0099] 将得到不同格式的图像数据与视频数据进行数据格式转化，得到与商品数据库统一数据格式的图像数据与视频数据；

[0100] 获取基于商品检索标签的商品基本信息，将商品基本信息数据关联所述图像数据与视频数据并得到关联后的基本信息数据、图像数据和视频数据；

[0101] 将关联后的基本信息数据、图像数据和视频数据导入商品数据库，从而使待检索商品在商品数据库中存在关联数据。

[0102] 根据本发明实施例，将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息，具体为：

[0103] 将检索图像结果进行编号与列表化，得到检索图像结果列表；

[0104] 获取基于商品管理订单信息得到的商品基本信息，将商品基本信息与检索图像结果列表进行一一对应，并结合商品管理订单信息得到二次商品管理订单信息。

[0105] 需要说明的是，二次商品管理订单信息为附加了检索图像结果的商品管理订单信息。将检索图像结果进行编号与列表化，得到检索图像结果列表中，系统将根据列表的图像大小格式，将检索图像结果进行适当的图像压缩处理，得到检索图像结果列表，以满足后续结合商品管理订单信息中的要求。

[0106] 图4示出了本发明一种基于多源数据融合的图像处理系统的框图。

[0107] 本发明第二方面还提供了一种基于多源数据融合的图像处理系统4，该系统包括：存储器41、处理器42，存储器中包括基于多源数据融合的图像处理方法程序，基于多源数据融合的图像处理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

[0108] 获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息；

[0109] 根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果；

[0110] 将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息；

[0111] 将二次商品管理订单信息发送至预设显示设备进行显示。

[0112] 根据本发明实施例，获取商品管理订单信息，根据订单信息获取商品基本信息，具体为：

[0113] 根据商品管理订单信息，提取具体的商品基础数据；

[0114] 将商品基础数据按照商品管理订单信息中的列表顺序进行排序并编号，得到商品基础数据列表和编号列表；

[0115] 将商品基础数据列表和编号列表进行数据整合得到商品基本信息。

[0116] 需要说明的是，商品基础数据列表包括商品的具体名称，商品的型号，商品的分类信息等。商品管理订单信息包括商品的订单顺序编号，将商品基础数据按照商品管理订单信息中的列表顺序进行排序并编号中，列表顺序即为商品的订单顺序编号。

[0117] 根据本发明实施例，根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，之前包括：

[0118] 构建商品数据库，采集商品的基本信息数据、图像数据和视频数据；

[0119] 将商品的基本信息数据与图像数据和视频数据进行数据关联，并将关联后的基本信息数据、图像数据和视频数据导入商品数据库；

[0120] 商品数据库根据导入的商品数据进行数据清理，并得到冗余度较低的商品数据，将商品数据进行存储管理。

[0121] 需要说明的是，商品数据包括商品的基本信息数据、图像数据和视频数据。图像数据一般为商品的主要宣传图像，用于描述商品的主要特征，视频数据一般为商品的视频简介，用于更加清晰地描述商品的外观功能作用等。另外，商品数据库根据导入的商品数据进行数据清理，并得到冗余度较低的商品数据，将商品数据进行存储管理中，商品数据库根据将根据商品数据进行数据分析，识别出数据中的重复数据与无效数据并将其删除，最终得到冗余度较低的商品数据，得到冗余度较低的商品数据并进行存储管理，有助于提高后续检索商品的效率。

[0122] 根据本发明实施例，根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，具体为：

[0123] 根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在数据库中是否有关联的图像数据和视频数据；

[0124] 若有关联的图像数据和视频数据，分析图像数据和视频数据的完整系数，若完整系数低于预设阈值，则将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取，得到第一商品图像色彩特征值与第一商品图像；

[0125] 将检索标签与第一商品图像色彩特征值进行数据融合得到大数据图像检索标签，根据大数据图像检索标签从大数据中进行检索得到第二商品图像色彩特征值与第二商品图像；

[0126] 将第一商品图像色彩特征值、第一商品图像、第二商品图像色彩特征值与第二商品图像进行多源数据融合分析处理，得到检索图像结果。

[0127] 需要说明的是，在商品数据库中，由于一些不可抗力的因素，常常会出现图像或视频数据部分丢失或损坏的情况，当出现所述情况时，图像数据具体的预览效果往往会出现显示不完整，清晰度降低的情况，针对这种情况，利用大数据的数据融合处理，可以改善这一情况。完整系数为反映图像数据和视频数据完整度的具体数值，完整度越低，则代表图像数据和视频数据丢失数据的比例越大，所展现的图像不完整程度也越高，模糊程度也越大。第一商品图像为在图像数据和视频数据中获取的出现频率最高的商品图像，具有较突出的商品代表性。第二商品图像为大数据检索中出现频率最高的商品图像。另外，若完整系数高于或等于预设阈值，则代表关联的图像数据和视频数据不存在数据丢失情况，检索图像结果将直接从商品数据库中进行检索获得。

[0128] 根据本发明实施例，将图像数据和视频数据进行图像分析处理与特征值提取中，视频数据进行图像分析处理与特征值提取具体为：

[0129] 获取视频数据，将视频数据进行视频帧分解处理，得到视频帧集合；

[0130] 将视频帧集合进行重复冗余检查，筛选掉冗余度较高的重复视频帧，得到第二视频帧集合；

[0131] 获取图像数据中的商品图像特征值，根据图像特征值，从第二视频帧集合中筛选出图像关键帧；

[0132] 将图像关键帧进行图像格式化得到视频图像数据，将视频图像数据与图像数据进行数据融合、整理得到融合图像数据，系统根据融合图像数据进行图像分析处理与特征值提取，得到第一商品图像色彩特征值与第一商品图像。

[0133] 根据本发明实施例，根据商品基本信息生成商品检索标签，根据检索标签从商品数据库中进行检索，得到检索图像结果，还包括：

[0134] 根据检索标签从商品数据库中进行检索，判断待检索商品在商品数据库中是否有关联的图像数据和视频数据；

[0135] 若不存在关联数据，则根据检索标签从大数据中进行检索，得到不同格式的图像数据与视频数据；

[0136] 将图像数据与视频数据进行数据格式统一转化，得到商品图像集合，将商品图像集合进行数据提取得到图像色彩特征值集合；

[0137] 将图像色彩特征值集合进行计算得到图像平均色彩特征值，通过计算比较，从商品图像集合中，得到最接近图像平均色彩特征值的优选商品图像，将优选商品图像作为检索图像结果。

[0138] 需要说明的是，在商品数据库中，由于某些技术原因，有时会遇到图像数据和视频数据完全丢失或损坏的情况，特别是一些老旧的商品数据，在数据存储和迁移的过程遇到数据丢失的情况时有发生，所以，在商品数据库通过检索标签就检索不到相关联的图像数据和视频数据，此时，可以通过大数据检索方式将筛选出的优选商品图像作为丢失图像数据的一种补充。将所述图像数据与视频数据进行数据格式统一转化，得到商品图像集合中，系统将根据大数据检索到的不同格式的图像数据进行数据格式转化，转化后的图像格式为能够进行图像识别和处理的标准格式，通常为PNG、JPG、JPEG、BMP等常用格式。从商品图像集合中，得到最接近图像平均色彩特征值的优选商品图像中，优选商品图像具有突出的商品图像代表性，能够作为商品的关联图像数据。

[0139] 根据本发明实施例，将检索图像结果和商品管理订单信息进行数据融合，得到二次商品管理订单信息，具体为：

[0140] 将检索图像结果进行编号与列表化，得到检索图像结果列表；

[0141] 获取基于商品管理订单信息得到的商品基本信息，将商品基本信息与检索图像结果列表进行一一对应，并结合商品管理订单信息得到二次商品管理订单信息。

[0142] 需要说明的是，二次商品管理订单信息为附加了检索图像结果的商品管理订单信息。将检索图像结果进行编号与列表化，得到检索图像结果列表中，系统将根据列表的图像大小格式，将检索图像结果进行适当的图像压缩处理，得到检索图像结果列表，以满足后续结合商品管理订单信息中的要求。

[0143] 本发明公开了一种基于多源数据融合的图像处理方法及系统，通过获取商品基本信息，从已有的商品数据库中检索商品图像信息，结合大数据的多源数据融合技术，获得商品数据库中丢失的图像数据或补充商品数据库中部分缺失的图像数据，解决了商品图像缺失或模糊的问题，另外，结合商品管理订单信息得到附加商品图像的订单信息，让用户能够更加直观地了解订单信息中的商品信息。

[0144] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

[0145] 上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

[0146] 另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

[0147] 本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read‑Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0148] 或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0149] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。