影像数据的压缩上传方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种影像数据的压缩上传方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.在各项业务服务领域中，影像资料收集和补充是必须的步骤，不仅为了核实客户的信息真实性，而且为了更好的保障客户权益。
3.一般来说，业务人员在获取到客户资料后，例如，用户的身份证明文件、或者用户填写的各项数据资料等，需要将上述客户资料进行扫描，并将扫描结果进行压缩处理，进而将压缩结果上传至匹配的后端服务器中，进行后续的核心业务处理。目前，主要是由业务人员根据经验或者随机选取的方式，确定出一种压缩算法，并基于该压缩算法对客户资料的扫描结果进行压缩处理的。
4.不同的业务人员使用的作业终端和作业系统各不相同，网络环境也各不相同，如何在备选的各项压缩算法中确定出最优算法，保证整个压缩上传过程的性能达到有效性和可靠性的最佳折中，是目前有待解决的一项重要问题。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种影像数据的压缩上传方法、装置、设备及介质，以提供一种在备选的各项压缩算法中确定出最优算法，保证整个压缩上传过程的性能达到最佳的新技术。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种影像数据的压缩上传方法，由应用端执行，其中，该方法包括：
7.通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据；
8.根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法；
9.采用所述目标压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；
10.将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器。
11.第二方面，本发明实施例还提供了一种影像数据的压缩上传装置，由应用端执行，该装置包括：
12.影像数据获取模块，用于通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据；
13.压缩算法确定模块，用于根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法；
14.压缩影像数据获取模块，用于采用所述目标压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；
15.压缩影像数据上传模块，用于将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应
的服务器。
16.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
17.一个或多个处理器；
18.存储装置，用于存储一个或多个计算机程序；
19.当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所述的影像数据的压缩上传方法。
20.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所述的影像数据的压缩上传方法。
21.本发明实施例通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与目标资料匹配的影像数据；根据目标资料的资料类型以及应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定影像数据所适配的目标压缩算法；采用目标压缩算法，对影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；将目标压缩影像数据上传至与应用端对应的服务器，解决现有技术中不同业务人员使用的作业终端和作业系统各不相同，以及网络环境也各不相同，导致不易在备选的各项压缩算法中确定出最优算法的问题，提供了一种在备选的各项压缩算法中确定出最优算法，保证整个压缩上传过程的性能达到最佳的新技术。
附图说明
22.图1为本发明实施例一提供的一种影像数据的压缩上传方法的流程图；
23.图2a为本发明实施例二提供的另一种影像数据的压缩上传方法的流程图；
24.图2b为本发明实施例二提供的一种影像数据的压缩上传方法的具体应用场景示意图；
25.图3为本发明实施例三提供的一种影像数据的压缩上传装置的结构示意图；
26.图4为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
27.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
28.实施例一
29.图1为本发明实施例一提供的一种影像数据的压缩上传方法的流程图，本实施例可适用于通过不同平台对不同影像资料进行压缩上传的情况，该方法可以由应用端执行。该方法可以由影像数据的压缩上传装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的方式实现，并一般可以集成在客户端或者服务器中，具体包括如下步骤：
30.s110、通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据。
31.其中，应用端可以是指安装在业务员所使用的终端设备(例如，手机、平板电脑或者台式机等)上的服务应用程序，该服务应用程序用于实现设定的服务功能。
32.以该服务为保险服务为例，相应的，该应用端可以为保险服务应用程序，用于提供
保险服务功能，例如，疾病保险、车辆保险或者事故保险等。或者，该应用端还可以为安装在上述服务应用程序中的一个功能插件，用于集中实现影像数据的压缩上传的功能。
33.扫描工具是指用于将纸质文件形成电子图像的硬件扫描工具，例如，扫描仪或者是高精照相机等。该应用端通过与扫描工具建立通信连接，可以将纸质版的目标资料转换为电子图像形式的影像数据。
34.目标资料可以是指任意形式的纸质资料。影像数据可以是指通过扫描工具将纸质的目标资料转换的电子形式的资料数据。
35.在本实施例中，可以通过扫描工具对目标资料进行扫描，获取电子形式的，与目标资料匹配的影像数据。
36.s120、根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法。
37.其中，备选压缩算法集可以是预先构建的包含多个备选压缩算法的算法集合，各备选压缩算法可以实现不同的压缩结果，例如，不同的备选压缩算法可以具有不同的压缩率(影像数据压缩后的数据量除以压缩前的数据量)。
38.目标压缩算法可以是从备选压缩算法集中选定的与当前处理的影像数据适配的压缩算法。
39.目标资料的资料类型可以包括：身份证、驾驶证、医疗账单以及各种辅助证明文件等。可以理解的是，不同的资料类型所需的图像清晰度要求不同，例如，身份证或者驾驶证这类身份证明文件需要头像以及id号均足够清晰，而一些辅助证明文件可能仅需要签名部分比较清晰即可。因此，在确定目标压缩算法时，需要将目标资料的资料类型作为一项参考因素，进而为该目标资料选择合适压缩率的目标压缩算法。
40.其中，该目标资料的资料类型可以由应用端的使用者进行人工录入，以使该应用端获知，或者，该应用端在扫描得到与所述目标资料匹配的影像数据之后，可以通过ocr(optical character recognition，光学字符识别)技术，对该目标资料中的文本内容进行识别，并根据识别结果，确定出该目标资料的资料类型。
41.其中，应用端的配置描述信息可以包括：软件配置信息，硬件配置信息以及网络环境信息。
42.更具体的，该软件配置信息可以为该应用端的类型、版本以及安装该业务应用端的终端设备所适配的操作系统的类型以及版本等信息。
43.该硬件配置信息可以为扫描工具的型号、安装该业务应用端的终端设备的型号、内存以及cpu性能等信息。如前所述，一个压缩算法的压缩率越低，对终端设备或者说应用端的配置要求也越高，因而，在选取目标压缩算法时，可以同时将软件配置信息和硬件配置信息作为一项重要参考，以在合理利用终端设备或者应用端的各项配置信息的基础上，合理确定该目标压缩算法。
44.其中，该网络环境信息可以为所述应用端当前所连入的网络的网速、带宽以及丢包率等信息。可以理解的是，当该网络环境较好，例如，网速或者带宽都比较充裕时，可以选择一个压缩率较高的算法，对该影像数据进行压缩处理，以保证后端服务器收到更加优质的电子图像；反之，当网络环境较差时，可以选择一个压缩率较低的算法，对该影像数据进行压缩处理，以减少对有限网络资源的不必要占用。
45.可选的，通过扫描工具获取纸质版目标资料的影像数据后，可以根据目标资料的资料类型，并结合应用端的配置描述信息，从备选压缩算法集中，确定与影像数据适配的目标压缩算法。
46.一般来说，扫描工具为了最大程度的保证图像细节，一般采取高清扫描，进而扫描得到的影像数据一般数据量较大，不利于直接进行存储和传输。因此，在将该影像数据上传至后端服务器进行核心业务处理之前，需要首先对该影像数据进行图像压缩处理。
47.相应的，在本实施例中，创造性的提出一种根据目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，确定与所述影像数据所适配的目标压缩算法的新方式，实现在保证对影像数据最低清晰度要求的前提下，能够将该影像数据以最小的数据量进行数据传输。
48.在本实施例中，可以在该应用端中内置一个备选压缩算法集，该备选压缩算法集中包括有多个备选压缩算法，不同的备选压缩算法具有不同的压缩率。
49.其中，该备选压缩算法集中包括的各备选压缩算法可以包括：基于哈夫曼编码的压缩算法、基于预测编码的压缩算法、串表压缩算法，基于算法编码的压缩算法以及基于变换编码的压缩算法等，本实施例对此并不进行限制。
50.具体的，当对同一张电子图像进行压缩处理时，一个压缩算法的压缩率越低，压缩后得到的压缩结果的数据量也就越小，相应的，压缩算法的压缩难度，或者说对软硬件的要求可能也会越高。
51.在本实施例中，可以预先针对不同的资料类型以及不同的配置描述信息，设置不同的适配压缩算法集，进而，可以通过比对与影像数据的资料类型以及各配置描述信息分别对应的适配压缩算法集，筛选出一个出现次数最多的压缩算法，作为目标压缩算法。
52.例如，如果确定影像数据的资料类型为“身份证”，与“身份证”对应的适配压缩算法集为：“备选压缩算法1、备选压缩算法2和备选压缩算法3”；此外，与配置描述信息1对应的适配压缩算法集为：“备选压缩算法2、备选压缩算法3和备选压缩算法4”以及，与配置描述信息2对应的适配压缩算法集为：“备选压缩算法1和备选压缩算法3”。
53.通过对上述三个适配压缩算法集进行取交集处理，可以确定备选压缩算法3作为该目标压缩算法。
54.在本实施例的一个可选的实施方式中，根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法，可以包括：根据所述目标资料的资料类型、所述应用端的至少一项配置描述信息以及预先标注得到的标注样本集，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法。
55.其中，所述标注样本集的每个标注样本中包括：标准资料类型、至少一项标准配置描述信息以及匹配的标准压缩算法，所述标准压缩算法为所述备选压缩算法集中的一个压缩算法。标注样本集可以是指标注有适配压缩算法的目标资料样本集合。标准资料类型可以是指预先确定类型的目标资料。标准配置描述信息可以是指与目标资料所适配的配置描述信息(可以包括软件配置信息，硬件配置信息以及网络环境信息等)。标准压缩算法可以是指与目标资料适配的最优压缩算法。
56.s130、采用所述目标压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据。
57.其中，目标压缩影像数据可以是影像数据通过选定的目标压缩算法进行压缩后得到的影像数据。
58.具体的，根据选定的目标压缩算法，可以对获取的影像数据进行压缩，将压缩后的影像数据确定为目标压缩影像数据。
59.s140、将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器。
60.其中，服务器可以是指初始的目标资料通过扫描后得到的目标压缩影像数据，最终被存储的终端服务器，该服务器一般与多个不同业务服务类型的应用端相匹配，在该服务器上，可以针对该目标压缩影像数据执行与实际的业务服务类型匹配的关键处理，例如，身份识别，或者鉴权等处理。
61.在本实施例中，应用端可以在生成目标压缩影像数据后，以同步上传的方式，直接将该目标压缩影像数据上传至所述服务器，还可以通过异步上传的方法，在满足数据上传条件时，将该目标压缩影像数据上传至所述服务器，本实施例对此并不进行限制。
62.相应的，在本实施例的一个可选实施方式中，将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器，可以包括：
63.将所述目标压缩影像数据在所述应用端进行本地缓存，并在满足与所述应用端匹配的上传时间区间时，将所述目标压缩影像数据异步上传至所述服务器；其中，所述服务器预先为提供不同业务服务的应用端，配置不同的上传时间区间。
64.其中，上传时间区间可以是服务器预先配置的不同业务服务的应用端上传压缩影像数据的时间区间。
65.可选的，获取目标压缩影像数据将其上传至服务器时，可以判断是否满足服务器配置的上传时间区间；若满足，可以直接上传，若不满足，可以将目标压缩影像数据在应用端进行本地缓存，当满足上传时间区间时，再将目标压缩影像数据上传至服务器。
66.以保险服务为例，由于保险服务包含多种业务服务，如果每个业务服务的多个的应用端均可以不受限的将所需发送的压缩影像数据上传至该服务器，则有很大的概率造成突发的峰值带宽占用，进而可能出现短时的上传失败或者上传速度急速下降等问题。基于此，服务器可以对不同业务服务配置不同的上传时间区间，例如，服务器可以配置财产保险业务的上传时间区间为9：00至11：00，人身保险业务的上传时间区间为13：00至15：00等。
67.这样设置的好处在于，可以缓解服务器的工作压力，使得用于提供不同业务服务的不同类型的应用端，可以分时段的将压缩得到的目标压缩影像数据，上传至服务器。
68.本实施例的技术方案，通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与目标资料匹配的影像数据；根据目标资料的资料类型以及应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定影像数据所适配的目标压缩算法；采用目标压缩算法，对影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；将目标压缩影像数据上传至与应用端对应的服务器，解决现有技术中不同业务人员使用的作业终端和作业系统各不相同，以及网络环境也各不相同，导致不易在备选的各项压缩算法中确定出最优算法的问题，提供了一种在备选的各项压缩算法中确定出最优算法，保证整个压缩上传过程的性能达到最佳的新技术。
69.可选的，除了根据目标资料的资料类型和应用端的配置描述信息以外，还可以结合预先标注的标注样本集，从备选压缩算法集中，确定与影像数据适配的目标压缩算法。
70.相应的，在上述各实施例的基础上，根据所述目标资料的资料类型、所述应用端的
至少一项配置描述信息以及预先标注得到的标注样本集，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法，可以包括：
71.将所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息输入至预先训练的压缩算法识别模型中，并获取所述压缩算法识别模型输出的所述目标压缩算法。
72.其中，压缩算法识别模型预先使用所述标注样本集训练得到。
73.在本实施例中，可以根据标注有资料类型、至少一项配置描述信息以及匹配的压缩算法三者之间关系的标注样本，预先训练得到一个压缩算法识别模型，并通过将所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息输入至该压缩算法识别模型中，获取所述影像数据所适配的目标压缩算法。
74.在本实施例中，可以使用各标注样本集预先训练得到一个压缩算法识别模型，并基于该压缩算法识别模型，确定出所述影像数据所适配的目标压缩算法。
75.或者，还可以按照每个标注样本中标注的标准压缩算法，将标注样本进行分类处理，同一类标注样本对应同一个标准压缩算法。
76.进而，可以抽象出同类标注样本中各标准资料类型以及至少一项标准配置描述信息中的共性特征，作为每一类标注样本的标准样本特征。
77.进而，通过计算所述目标资料的资料类型、所述应用端的至少一项配置描述信息与每一类标注样本的标准样本特征之间的相似度，可以选择相似度最大的标准样本特征所对应的标准压缩算法，作为所述目标压缩算法。
78.实施例二
79.图2a为本发明实施例二提供的另一种影像数据的压缩上传方法的流程图。本实施例在上述各实施例的基础上，优选是将根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法操作进一步细化，具体包括如下步骤：
80.s210、通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据。
81.在本实施例的一个可选实施方式中，通过扫描工具对目标资料的进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据，可以包括：
82.响应于压缩上传应用请求，获取所述应用端所适配的目标终端的软件环境；在标准化兼容插件中，获取与所述软件环境匹配的连接组件，并使用所述连接组件，与所述扫描工具建立通信连接；在完成通信连接后，触发所述扫描工具对目标资料的进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据；在所述标准化兼容插件中，获取与所述软件环境匹配的渲染组件，并使用所述渲染组件，将所述影像数据渲染至所述目标终端的显示屏幕中进行展示。
83.其中，压缩上传应用请求可以是指将目标资料压缩后上传至服务器的请求。目标终端可以是按照该应用端的终端设备，例如，手机或者平板等电子设备。软件环境可以是指该目标终端的软件运行环境，例如，目标终端所安装的操作系统(例如，安卓操作系统，或者ios操作系统等)，或者应用端在目标终端上运行时，需要联合运行一些功能插件等。标准化兼容插件可以是指扫描工具与应用端建立通信连接过程中所必需的一些程序，标准化兼容插件可以包含适用于多种软件环境(例如，android系统、ios系统和windows系统等)的连接
插件以及渲染组件。连接组件可以是用于实现应用端与扫描工具间通信的程序，例如，驱动程序。渲染组件可以是指将影像数据生成可以在目标终端的显示屏幕中展示的图像的组件。
84.具体的，在应用端在接收到压缩上传应用请求时，对该请求进行响应，获取应用端所适配的目标终端的软件环境；从标准化兼容插件中，选定与目标终端的软件环境所匹配的连接组件，从而可以通过该连接组件，在应用端与扫描工具之间建立通信连接。通信连接建立成功后，通过扫描工具对目标资料进行扫描，获取影像数据，进一步的，从标准化兼容插件中，选定与目标终端的软件环境所匹配的渲染组件，使用该渲染组件，将影像数据在目标终端的显示屏幕中进行展示。
85.针对不同的应用端，在收集客户资料时，由于存在多个平台，而且各保险系统实现编程语言的差异。各平台的兼容、影像如何压缩才可以占用最小带宽，以及影像系统高可用上的所需显得尤为重要。
86.s220、根据所述目标资料的资料类型，在所述影像数据中进行至少一项关键业务信息的识别。
87.其中，影像数据的关键业务信息可以是指影像数据中包含的可以明确表示目标资料内容等的信息，以影像数据的资料类型为“身份证”为例，则需要在该影像数据中识别的关键业务信息可以包括：人脸图像、身份证号码以及发证机关等信息。
88.可选的，通过扫描工具获取影像数据后，可以首先识别影像数据中的关键业务信息是否清楚完整。具体的，根据目标资料的资料类型，对扫描后的影像数据进行关键业务信息的识别。
89.s230、如果确定识别到全部关键业务信息，则根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定与所述影像数据所适配的目标压缩算法。
90.具体的，如果能够从影像数据中识别到全部的关键业务信息，从而可以根据目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定与所述影像数据所适配的目标压缩算法，对影像数据进行压缩。
91.相应的，如果确定未能识别到全部关键业务信息，则使用该应用端的业务人员需要在更加适合图像扫描的场景下，重新进行对目标资料的进行电子扫描，或者，要求保险业务的需求用户重新提供更加清楚的目标资料。
92.这样设置的好处在于，对目标资料扫描后结果及时检查，可以保障后续的压缩工作顺利进行。
93.s240、采用所述目标压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据。
94.s250、将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器。
95.在本实施例的一个可选实施方式中，将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器，可以包括：
96.根据所述目标资料的资料类型，在目标压缩影像数据中进行至少一项关键业务信息的识别；如果确定识别到全部关键业务信息，则将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器；如果确定未能识别到全部关键业务信息，则在备选压缩算法集中，筛
选得到压缩率高于所述目标压缩算法的压缩率的高质量压缩算法集合；按照压缩率由低到高的顺序，依次从所述高质量压缩算法集合中获取目标高质量压缩算法；采用所述目标高质量压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，并将压缩结果更新为当前的目标压缩影像数据后，返回执行在目标压缩影像数据中进行至少一项关键业务信息的识别的操作，直至完成对当前的目标压缩影像数据的成功上传。
97.其中，目标压缩影像数据的关键业务信息可以是指目标压缩影像数据中包含的可以明确表示目标资料内容等信息，例如，身份证中的人像信息或者身份证中的身份号码信息等。高质量压缩算法集合可以是指与当前目标压缩影像数据对应的目标压缩算法相比，压缩率高于目标压缩算法的压缩率的压缩算法的集合。高质量压缩算法集合可以是备选压缩算法的子集。目标高质量压缩算法可以是从高质量压缩集中选定的再次对影像数据进行压缩的算法。
98.可选的，在获取目标压缩影像数据后，还需要核查压缩后初始影像数据中的关键信息是否清楚完整。可以根据目标资料的类型，在相应的目标压缩影像数据中对其中的关键业务信息进行识别；如果确定从目标压缩影像数据中可以识别到相应目标资料匹配的全部关键性信息，可以将目标压缩影像数据上传至服务器进行存储。
99.相应的，如果未能识别到全部的关键业务信息，可以重新选择压缩算法对影像数据进行压缩。具体的，可以以高于当前使用的目标压缩算法的压缩率为标准，从备选压缩算法集中，筛选得到高质量压缩算法集合，按照压缩率由低到高的顺序，依次从高质量压缩算法集合中获取算法作为目标高质量压缩算法；进而根据目标高质量压缩算法，对当前的影像数据重新进行压缩处理，并将压缩结果更新为当前的目标压缩影像数据，再次返回执行关键业务信息识别操作，直至将当前的影像数据压缩后结果成功上传至服务器。
100.这样设置的好处在于，与前述对影像数据的关键业务信息识别操作相配合，可以确保目标资料压缩后的完整清晰程度，有助于更高质量、更实时的保存目标资料信息，让目标资料的资料变得更加完整。
101.在本实施例中，压缩算法识别模型内置于所述应用端中，其中，初始化的压缩算法识别模型由统一的后台服务器训练得到后，下发至不同业务的业务人员的应用端中。
102.相应的，在每个应用端在最终完成对目标压缩影像数据的成功上传后，如果确定当前上传的目标压缩影像数据是由一个目标高质量压缩算法压缩得到的，进而可以根据上述目标高质量压缩算法、所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息构建新的训练样本，对匹配的应用端中的压缩算法识别模型进行微调，进而可以使得每个压缩算法识别模型可以对应用端进行精准适配，进而准确、高效的提供对影像数据的压缩服务。
103.本实施例的技术方案，通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据；根据目标资料的资料类型，在影像数据中进行至少一项关键业务信息的识别；如果确定识别到全部关键业务信息，则根据目标资料的资料类型以及应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定与影像数据所适配的目标压缩算法；采用目标压缩算法，对影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；将目标压缩影像数据上传至与应用端对应的服务器，解决现有技术中不同业务人员使用的作业终端和作业系统各不相同，以及网络环境也各不相同，导致不易在备选的各项压缩算法中确定出最优算法
的问题，提供了一种在备选的各项压缩算法中确定出最优算法，保证整个压缩上传过程的性能达到最佳的新技术。
104.示例性的，图2b为本发明实施例二提供的一种影像数据的压缩上传方法的具体应用场景示意图。
105.影像扫描：业务人员通过扫描工具对纸质目标资料进行扫描获取影像数据；
106.数据采集：预先对所使用的应用端的作业系统、网络带宽数据进行实时采集，保存至本地缓存中；
107.样本数据抽取：利用机器学习和特征提取技术，对前述作业系统、网络带宽数据进行清洗，然后进行随机抽样分析，获得样本数据，同时支持内网环境在分布式上的支持，本地进行数据共享；
108.压缩算法建模：利用决策树、随机森林等机器学习算法，进行算法建模，生成压缩算法识别模型；
109.影像处理：在通过压缩算法识别模型确定对影像数据的压缩算法时，对前述影像数据进行模糊校验(即关键业务信息识别)，若所述影像数据模糊，则实时通知业务人员，并通知给用户；若确认影像数据的全部关键业务信息清晰完整，则根据压缩算法识别模型确定对影像数据进行压缩的目标压缩算法，对影像数据进行压缩处理；
110.压缩影像上传：通过异步上传方式，将压缩后的影像数据(即目标压缩影像数据)上传至核心系统(即服务器)。
111.实施例三
112.图3为本发明实施例三提供的一种影像数据的压缩上传装置的结构示意图。由应用端执行，该装置包括：影像数据获取模块310、压缩算法确定模块320、压缩影像数据获取模块330和压缩影像数据上传模块340。其中：
113.影像数据获取模块310，用于通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据；
114.压缩算法确定模块320，用于根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法；
115.压缩影像数据获取模块330，用于采用所述目标压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；
116.压缩影像数据上传模块340，用于将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器。
117.本实施例的技术方案，通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与目标资料匹配的影像数据；根据目标资料的资料类型以及应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定影像数据所适配的目标压缩算法；采用目标压缩算法，对影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；将目标压缩影像数据上传至与应用端对应的服务器，解决现有技术中不同业务人员使用的作业终端和作业系统各不相同，以及网络环境也各不相同，导致不易在备选的各项压缩算法中确定出最优算法的问题，提供了一种在备选的各项压缩算法中确定出最优算法，保证整个压缩上传过程的性能达到最佳的新技术。
118.上述装置中，可选的是，压缩算法确定模块320，可以包括：
119.压缩算法确定子单元，用于根据所述目标资料的资料类型、所述应用端的至少一
项配置描述信息以及预先标注得到的标注样本集，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法；
120.其中，所述标注样本集的每个标注样本中包括：标准资料类型、至少一项标准配置描述信息以及匹配的标准压缩算法，所述标准压缩算法为所述备选压缩算法集中的一个压缩算法。
121.上述装置中，可选的是，压缩算法确定子单元，可以具体用于：
122.将所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息输入至预先训练的压缩算法识别模型中，并获取所述压缩算法识别模型输出的所述目标压缩算法；
123.其中，所述压缩算法识别模型预先使用所述标注样本集训练得到。
124.上述装置中，可选的是，压缩算法确定模块320，还可以具体用于：
125.根据所述目标资料的资料类型，在所述影像数据中进行至少一项关键业务信息的识别；
126.如果确定识别到全部关键业务信息，则根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定与所述影像数据所适配的目标压缩算法。
127.上述装置中，可选的是，压缩影像数据上传模块330，可以具体用于：
128.根据所述目标资料的资料类型，在目标压缩影像数据中进行至少一项关键业务信息的识别；
129.如果确定识别到全部关键业务信息，则将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器；
130.如果确定未能识别到全部关键业务信息，则在备选压缩算法集中，筛选得到压缩率高于所述目标压缩算法的压缩率的高质量压缩算法集合；
131.按照压缩率由低到高的顺序，依次从所述高质量压缩算法集合中获取目标高质量压缩算法；
132.采用所述目标高质量压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，并将压缩结果更新为当前的目标压缩影像数据后，返回执行在目标压缩影像数据中进行至少一项关键业务信息的识别的操作，直至完成对当前的目标压缩影像数据的成功上传。
133.上述装置中，可选的是，压缩影像数据上传模块330，还可以具体用于：
134.将所述目标压缩影像数据在所述应用端进行本地缓存，并在满足与所述应用端匹配的上传时间区间时，将所述目标压缩影像数据异步上传至所述服务器；
135.其中，所述服务器预先为提供不同业务服务的应用端，配置不同的上传时间区间。
136.上述装置中，可选的是，影像数据获取模块310，可以具体用于：
137.响应于压缩上传应用请求，获取所述应用端所适配的目标终端的软件环境；
138.在标准化兼容插件中，获取与所述软件环境匹配的连接组件，并使用所述连接组件，与所述扫描工具建立通信连接；
139.在完成通信连接后，触发所述扫描工具对目标资料的进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据；
140.在所述标准化兼容插件中，获取与所述软件环境匹配的渲染组件，并使用所述渲染组件，将所述影像数据渲染至所述目标终端的显示屏幕中进行展示。
141.本发明实施例所提供的一种影像数据的压缩上传装置可执行本发明任意实施例所提供的一种影像数据的压缩上传方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
142.实施例四
143.图4为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图，如图4所示，该设备包括处理器410、存储装置420、输入装置430和输出装置440；设备中处理器410的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器410为例；设备中的处理器410、存储装置420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
144.存储装置420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的影像数据的压缩上传方法对应的程序指令/模块(例如，影像数据的压缩上传装置中的影像数据获取模块310、压缩算法确定模块320、压缩影像数据获取模块330和压缩影像数据上传模块340)。处理器410通过运行存储在存储装置420中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的影像数据的压缩上传方法，该方法由应用端执行，可以包括：
145.通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据；
146.根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法；
147.采用所述目标压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；
148.将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器。
149.存储装置420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储装置420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
150.输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。
151.实施例五
152.本发明实施例五还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时用于执行一种影像数据的压缩上传方法，由应用端执行，该方法可以包括：
153.通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据；
154.根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法；
155.采用所述目标压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；
156.将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器。
157.当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其计算机程序不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的影像数据的压缩上传方法中的相关操作，该方法由应用端执行，可以包括：
158.通过扫描工具对目标资料进行电子扫描，获取与所述目标资料匹配的影像数据；
159.根据所述目标资料的资料类型以及所述应用端的至少一项配置描述信息，在备选压缩算法集中，确定所述影像数据所适配的目标压缩算法；
160.采用所述目标压缩算法，对所述影像数据进行压缩处理，得到目标压缩影像数据；
161.将所述目标压缩影像数据上传至与所述应用端对应的服务器。
162.通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，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，应用器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
163.值得注意的是，上述影像数据的压缩上传装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
164.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。