【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种多模态电子信息系统视图处理方法。
技术介绍
1、图像处理是电子信息系统领域的一个关键分支，专注于使用算法处理数字图像。技术涉及获取、分析、处理、压缩和重建从各种不同来源(如摄像头、卫星、扫描仪等)获取的图像。电子信息系统视图处理用于处理和优化电子系统中的视图或图像数据。这种处理方法的目的是改善数据的表示、提高处理效率和增强最终用户的视觉体验。
2、但是现有技术在图像处理效率和自动化方面存在不足。难以实现对图像内容的有效区分，导致关键视觉信息在处理过程中可能被无差别压缩或丢失，特别是在需要高质量图像输出的应用中，这种处理不仅增加了存储和传输的负担，也损害了图像的使用价值。且现有方法在网络适应性方面也显示出局限性，缺乏灵活调整传输参数以适应实时网络状态变化的能力，这在动态网络环境中经常导致传输效率低和数据损失，或者造成网络堵塞，影响局域网其他设备的传输。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种多模态电子信息系统视图处理方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案，一种多模态电子信息系统视图处理方法，包括以下步骤：
3、采集图像数据，分析确定数据特征与空间分布，生成特征定位图；根据所述特征定位图，识别并标记图像中的关键内容与背景信息，生成关键内容映射图；
4、基于所述关键内容映射图，调整图像编码参数设置，对关键内容采用无损压缩，生成关键内容编码结果；对背景
5、实时监测网络状态，收集网络带宽与延迟数据，生成网络状态报告；基于所述网络状态报告，调整数据传输速率和压缩率，生成传输参数调整结果；
6、识别所述图像数据中重复或冗余的内容，根据识别结果处理数据流，生成数据流优化结果。
7、较佳的，所述特征定位图的获取步骤为：
8、采集图像数据，从图像数据中提取数据特征，并分析每个特征的形状和大小，得到初步数据特征；
9、基于所述初步数据特征，计算每个特征在图像中的空间分布密度，计算公式为：
10、
11、其中，md表示空间分布密度，m表示特征的总数量，ck表示第k个特征的覆盖区域，pk表示第k个特征的优先级权重；
12、基于所述空间分布密度，根据空间分布密度优化图像的特征表示，生成特征定位图。
13、较佳的，所述关键内容映射图的获取步骤为：
14、使用所述特征定位图，分析图像中的关键内容与背景信息，通过边缘分割进行区分，并对关键内容进行标记处理，得到初步标记的关键内容数据；
15、基于所述初步标记的关键内容数据，细化每个关键内容的边界和属性，调整每个标记区域的精确度，得到精确标记的关键内容数据；
16、基于所述精确标记的关键内容数据，构建关键内容映射图，所述关键内容映射图包括图像中每个关键内容与背景信息的分布。
17、较佳的，所述关键内容编码结果的获取步骤为：
18、接收所述关键内容映射图，分析关键内容映射图中的关键内容，确定需要无损压缩的图像区域，确定编码格式和压缩级别，得到初步调整的编码参数数据；
19、基于所述初步调整的编码参数数据，细化编码参数设置，优化编码过程以匹配关键内容的保真需求，得到优化后的编码参数设置；
20、基于所述优化后的编码参数设置，针对映射图中标定的关键内容区域应用无损压缩，生成关键内容编码结果。
21、较佳的，所述编码优化图像的获取步骤为：
22、从所述关键内容映射图中识别并分离出背景信息，对背景部分的特征进行色彩、纹理和光照的分析，确定压缩率，得到初步分离的背景信息数据；
23、基于所述初步分离的背景信息数据，设定压缩率，得到压缩参数设置；
24、基于所述压缩参数设置，对背景信息进行编码处理，应用所设定的压缩率进行压缩，生成编码优化图像。
25、较佳的，所述网络状态报告的获取步骤为：
26、监控网络状态，收集网络带宽和延迟的实时数据，得到初步的网络性能数据；
27、基于所述初步的网络性能数据，计算网络的整体健康指数，计算公式为：
28、
29、其中，h表示网络健康指数，yr代表平均网络延迟，b代表平均网络带宽使用率；
30、基于健康指数，继续汇总网络最高延迟时间、带宽利用率和平均传输速率，生成网络状态报告。
31、较佳的，所述传输参数调整结果的获取步骤为：
32、接收所述网络状态报告，分析网络状态报告中的网络最高延迟时间、带宽利用率和平均传输速率，得到当前网络性能概况；
33、基于所述当前网络性能概况，计算数据传输速率，计算公式为：
34、
35、其中，s表示调整后的数据传输速率，k代表网络容量基准值，d代表当前网络带宽使用率，l代表平均网络延迟；
36、基于所述数据传输速率，调整网络设备的设置，实施新的数据传输速率，得到传输参数调整结果。
37、较佳的，所述数据流优化结果的获取步骤为：
38、通过深度学习模型识别图像数据中的重复或冗余元素，得到初步识别的重复内容列表；
39、基于所述初步识别的重复内容列表，计算冗余内容的数据占原始数据的比例，计算公式为：
40、
41、其中，r表示数据流的冗余率，n是识别为冗余的数据块数量，ui是第i个冗余数据块的大小，t是图像数据的总大小；
42、根据所述冗余率，判断是否超过预设阈值α，如果r>α，则删除所有重复内容和压缩剩余数据；如果r≤α，则只进行压缩，生成数据流优化结果。
43、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
44、本专利技术中，对关键内容和背景信息应用不同级别的压缩，从而优化存储和传输效率，同时保留最重要的图像质量。此外，实时监测网络状态并调整传输速率和压缩率的策略，确保了在不同网络条件下数据传输的最优化，减少了数据传输错误或延迟的风险。通过识别重复或冗余的内容，优化数据流处理，降低了系统的负担，提升了数据处理的效率和可靠性。
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1.一种多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述特征定位图的获取步骤为：
3.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述关键内容映射图的获取步骤为：
4.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述关键内容编码结果的获取步骤为：
5.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述编码优化图像的获取步骤为：
6.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述网络状态报告的获取步骤为：
7.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述传输参数调整结果的获取步骤为：
8.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述数据流优化结果的获取步骤为：
【技术特征摘要】
1.一种多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述特征定位图的获取步骤为：
3.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述关键内容映射图的获取步骤为：
4.根据权利要求1所述的多模态电子信息系统视图处理方法，其特征在于，所述关键内容编码结果的获取步骤为：
5.根据权...
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