一种基于云计算的存储数据处理系统的制作方法

1.本发明涉及数据处理技术领域，更具体地说，它涉及一种基于云计算的存储数据处理系统。


背景技术：

2.数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。然而现有的基于云计算的存储数据处理系统不便对图片数据进行分类存储，因此在查找图片时需要花费较多的时间，因此在一定程度上造成了不便


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于云计算的存储数据处理系统。
4.为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
5.一种基于云计算的存储数据处理系统，包括：
6.存储分类模块：将图片数据存储文件区域划分为活跃存储区域和非活跃存储区域，其中非活跃存储区域包括人物区域、证件区域、景物区域和其他区域；
7.接收识别模块：接收图片数据并对图片数据进行识别，判断图片数据对应的非活跃存储区域；
8.浏览模块：对非活跃存储区域内存储的图片进行浏览，根据浏览图片的基本信息和修图信息进行分析得到图片的活跃值，活跃值指的是将图片的基本信息和修图信息进行数值化处理并关联计算得到的用来表示图片活跃度的数值；
9.储存区域复制模块：将活跃值符合预设的活跃阈值对应的图片数据复制至活跃存储区域并进行存储。
10.优选地，浏览图片的基本信息包括浏览次数、浏览时长和转发次数。
11.需要说明的是，在将图片存储在图片数据存储文件区域后，通过浏览次数、浏览时长和转发次数可以判断该图片是否进行被查看，从而判断该图片数据的活跃度。
12.优选地，修图信息包括对图片数据修改次数和图片数据修改时长。
13.需要说明的是，在将图片存储在图片数据存储文件区域后，通过图片数据修改次数和图片数据修改时长可以判断该图片是否进行被查看，从而判断该图片数据的活跃度。
14.优选地，将浏览次数、浏览时长和转发次数进行取值和标记，得到浏览次数llc、浏览时长lls和转发次数sfz；
15.将图片数据修改次数和图片数据修改时长进行取值和标记，得到图片数据修改次数tpx和图片数据修改时长tps；
16.通过计算函数hyz＝a1
×
llc a2
×
lls a3
×
sfz a4
×
tpx a5
×
tps计算得到活跃
值hyz，其中a1、a2、a3、a4、a5为不同的比例因子且大于零；
17.将活跃值hyz与预设的活跃阈值yhy进行比较；
18.若hyz＜yhy，则不将图片数据存储的位置；
19.若hyz≥yhy，则将图片数据复制至活跃存储区域并进行存储。
20.需要说明的是，如果图片数据浏览的次数越多，则活跃值hyz越大；如果图片数据浏览的时长越大，则活跃值hyz越大；如果图片数据转发次数越多，则活跃值hyz越大；如果图片数据修改次数越多，则活跃值hyz越大，如果图片数据修改时长越长，则活跃值hyz越大，在活跃值hyz≥预设的活跃阈值yhy时，则将图片数据认定为图片活跃数据，即将该图片复制至活跃存储区域进行存储，便于后续使用查看。
21.优选地，对接收到的图片数据进行人脸分析识别确定人物身份信息；
22.将图片数据发送至与人物身份信息相对应的联系人。
23.需要说明的是，在账号注册时，需要上传个人昵称信息以及本人面部信息，并可以互加好友，在接收到图片数据之后，对图片数据进行分析识别，如果在图片数据中有人物图像，则对人物图像进行脸部分析识别，判断该图片数据中对应的人物身份信息，若判断到的人物在好友列表内，则将该图片数据发送至好友聊天窗口，在确定发送之后直接将该图片数据发送至好友。
24.与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
25.1、本发明中，通过接收图片数据并对图片数据进行识别，判断图片数据对应的非活跃存储区域，将接收到的图片数据进行分类储存，便于对存储的图片进行查找，在图片进行存储之后，通过获取图片的浏览次数、浏览时长、转发次数，图片数据修改次数和图片数据修改时长计算得到图片数据的活跃值hyz，若该图片数据的活跃值hyz符合预设的活跃阈值yhy，则将该图片复制至活跃存储区域，便于进行查找和使用。
26.2、本发明中，通过对接收到的图片数据进行人脸分析识别确定人物身份信息；将图片数据发送至与人物身份信息相对应的联系人，在接收到图片数据之后，对图片数据进行分析识别，如果在图片数据中有人物图像，则对人物图像进行脸部分析识别，判断该图片数据中对应的人物身份信息，若判断到的人物在好友列表内，则将该图片数据发送至好友聊天窗口，在确定发送之后直接将该图片数据发送至好友。
附图说明
27.图1为本发明提出一种基于云计算的存储数据处理系统的模块示意图。
具体实施方式
28.参照图1所示，实施例一对本发明提出的一种基于云计算的存储数据处理系统做进一步说明。
29.一种基于云计算的存储数据处理系统，包括：
30.存储分类模块：将图片数据存储文件区域划分为活跃存储区域和非活跃存储区域，其中非活跃存储区域包括人物区域、证件区域、景物区域和其他区域；
31.接收识别模块：接收图片数据并对图片数据进行识别，判断图片数据对应的非活跃存储区域；
32.浏览模块：对非活跃存储区域内存储的图片进行浏览，根据浏览图片的基本信息和修图信息进行分析得到图片的活跃值，活跃值指的是将图片的基本信息和修图信息进行数值化处理并关联计算得到的用来表示图片活跃度的数值；
33.储存区域复制模块：将活跃值符合预设的活跃阈值对应的图片数据复制至活跃存储区域并进行存储。
34.浏览图片的基本信息包括浏览次数、浏览时长和转发次数。
35.需要说明的是，在将图片存储在图片数据存储文件区域后，通过浏览次数、浏览时长和转发次数可以判断该图片是否进行被查看，从而判断该图片数据的活跃度。
36.修图信息包括对图片数据修改次数和图片数据修改时长。
37.需要说明的是，在将图片存储在图片数据存储文件区域后，通过图片数据修改次数和图片数据修改时长可以判断该图片是否进行被查看，从而判断该图片数据的活跃度。
38.将浏览次数、浏览时长和转发次数进行取值和标记，得到浏览次数llc、浏览时长lls和转发次数sfz；
39.将图片数据修改次数和图片数据修改时长进行取值和标记，得到图片数据修改次数tpx和图片数据修改时长tps；
40.通过计算函数hyz＝a1
×
llc a2
×
lls a3
×
sfz a4
×
tpx a5
×
tps计算得到活跃值hyz，其中a1、a2、a3、a4、a5为不同的比例因子且大于零；
41.将活跃值hyz与预设的活跃阈值yhy进行比较；
42.若hyz＜yhy，则不将图片数据存储的位置；
43.若hyz≥yhy，则将图片数据复制至活跃存储区域并进行存储。
44.需要说明的是，如果图片数据浏览的次数越多，则活跃值hyz越大；如果图片数据浏览的时长越大，则活跃值hyz越大；如果图片数据转发次数越多，则活跃值hyz越大；如果图片数据修改次数越多，则活跃值hyz越大，如果图片数据修改时长越长，则活跃值hyz越大，在活跃值hyz≥预设的活跃阈值yhy时，则将图片数据认定为图片活跃数据，即将该图片复制至活跃存储区域进行存储，便于后续使用查看。
45.对接收到的图片数据进行人脸分析识别确定人物身份信息；
46.将图片数据发送至与人物身份信息相对应的联系人。
47.需要说明的是，在账号注册时，需要上传个人昵称信息以及本人面部信息，并可以互加好友，在接收到图片数据之后，对图片数据进行分析识别，如果在图片数据中有人物图像，则对人物图像进行脸部分析识别，判断该图片数据中对应的人物身份信息，若判断到的人物在好友列表内，则将该图片数据发送至好友聊天窗口，在确定发送之后直接将该图片数据发送至好友。
48.以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。