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申请/专利权人：南京博裕物联科技有限公司;现代数字城市(盐城)研究院有限公司;北京智道合科技有限公司

摘要：本发明公开了基于算力网络的图像处理方法，涉及图像处理相关技术领域，该方法包括：读取分布式的目标算力网络，确定算力虚拟架构；分离数据平面与控制平面，结合数据驱动训练建立上位协调器；读取图像处理任务，确定图像处理目标；感知网络算力状态并执行决策分析，确定虚拟层策略；对虚拟层策略进行基于目标算力网络的转换，确定实体层策略。解决了现有图像处理存在的基于单一计算节点、难以实时进行大规模、高并发的图像处理，无法精准匹配图像处理任务与计算资源，进而导致图像处理的数据传输实时性不足以及执行效率和资源利用率低下的技术问题，实现图像处理任务的快速响应和高效执行，达到了提高图像处理效率和资源利用率的技术效果。

主权项：1.基于算力网络的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：读取分布式的目标算力网络，以基于图像处理的算力类型进行多粒度重构部署与算力资源编码，确定算力虚拟架构，所述算力虚拟架构与所述目标算力网络建立有虚实映射；基于所述算力虚拟架构，分离数据平面与控制平面，结合数据驱动训练建立上位协调器，所述上位协调器配置有基于第三视角的统一管理规则；读取图像处理任务，进行任务解离确定多个图像处理节点，对所述多个图像处理节点与需求算力配置进行耦合绑定，确定图像处理目标；基于所述上位协调器，感知网络算力状态并执行基于所述图像处理目标的决策分析，确定虚拟层策略；基于虚实映射关系，对所述虚拟层策略进行基于所述目标算力网络的转换，确定实体层策略，所述实体层策略包含网络传输策略与图像处理策略；基于所述实体层策略，所述目标算力网络的目标算力网络节点执行所述图像处理任务；其中，所述建立上位协调器，包括：以基于图像处理的决策控制为导向，基于所述算力虚拟架构，构建决策控制平面；以网络通信传输为需求，基于所述算力虚拟架构，构建图像传输平面；组合所述决策控制平面与所述图像传输平面，调用样本数据监督训练至收敛，生成所述上位协调器；其中，所述调用样本数据监督训练至收敛，生成所述上位协调器，包括：检索并调用历史图像处理记录，作为训练样本，所述训练样本包含映射划分的输入样本与输出样本；基于所述训练样本对所述决策控制平面与所述图像传输平面进行有监督训练，并筛选校验样本获取验证输出，其中，所述校验样本为第一数量的随机输入样本；基于所述验证输出与映射的所述输出样本，执行误差补偿训练，获取构建完成的所述上位协调器；其中，所述上位协调器配置有基于第三视角的统一管理规则，包括：遍历所述目标算力网络，确定区别性的网络节点特征，其中所述网络节点特征包含算力资源异构与网络协议差异；基于所述网络节点特征，进行基于全域图像处理的统一视角运维转换，确定基于第三视角的统一管理规则；基于所述统一管理规则，对所述上位协调器进行配置。

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