一种外销扇面图像数据样本库构建系统

技术领域

本发明涉及艺术品数据化技术领域，具体为一种外销扇面图像数据样本库构建系统。

背景技术

随着我国经济的不断增长，艺术品交易市场发展迅速，伴随着艺术品交易市场规模的飞速发展，随之而来的赝品问题也日益严重，阻碍了市场的健康发展，也损害了市场中正规交易方的利益。随着数据库信息化的普及，艺术品管理达到更加智能的水平。

扇面图像是交易市场上的常见的艺术品，特别是十七至十九个世纪的清代风格的扇面图像，具有较高的艺术价值和经济价值。为了对扇面图像进行研究，将公开渠道上的扇面图像样本集中在一起，构建扇面图像样本库是一个较好的选择，用户可以基于扇面图像样本库，对扇面图像进行研究或者当做设计库。

现有的扇面图像样本库构建库的方法中，通常是采集大量与扇面图像有关的数据，比如说图像、规格、年代信息及价格等，然后根据设置的方法进行分类，最后完成样本库的构建，但是这种构建方法由于采集的原始数据过多，缺乏筛选机制，导致样本库的构建效率低下。

为此，提供了一种外销扇面图像数据样本库构建系统。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种外销扇面图像数据样本库构建系统，通过采集扇面图像的相关数据并汇总为扇面图像数据库，建立扇面图像数据库后，将扇面图像数据库发送至第一检测单元，由第一检测单元对扇面图像数据库内的扇面图像数据的质量进行检测，获取扇面图像数据质量集；将扇面图像数据质量集发送至第一处理单元，对扇面图像的数据质量做出第一次评价，获取质量评价值Zp，并筛除质量评价值Zp低于阈值的扇面图像数据；获取扇面图像电子地图并输出并发送至控制单元，形成相应的控制指令，由构建单元依据扇面图像电子地图构建扇面图像样本库；通过预先准备好的与特征相对应的分类方案，在依据质量评估值Zg对扇面图像的完成筛选后，去除掉其中销售前景较差的部分，节省用户构建扇面图像样本库的时间，解决了背景技术提出的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种外销扇面图像数据样本库构建系统，由深度检索单元及数据输入单元中的至少一个，采集扇面图像的相关数据并汇总为扇面图像数据库；所述深度检索单元由深度搜索算法构建，从公开的网络渠道检索并且获取数据；

在深度检索单元及数据输入单元获取到扇面图像数据，建立扇面图像数据库后，将扇面图像数据库发送至第一检测单元，由第一检测单元对扇面图像数据库内的扇面图像数据的质量进行检测，获取扇面图像数据质量集；

将扇面图像数据质量集发送至第一处理单元，对扇面图像的数据质量做出第一次评价，获取质量评价值Zp，并筛除质量评价值Zp低于阈值的扇面图像数据；

确定保留的扇面图像数据，依据扇面图像数据构建分类框架后，获取扇面图像电子地图并输出并发送至控制单元，形成相应的控制指令，由构建单元依据扇面图像电子地图构建扇面图像样本库；

如果存在未存入扇面图像样本库的扇面图像数据，则由预警单元发出预警。

进一步的，由第二检测单元对未存入扇面图像样本库的扇面图像数据进行第二次检测，建立扇面图像价格质量集；将扇面图像价格质量集发送至评估模块，对扇面图像数据进行第二次评价，获取质量评估值Zg；

由第二处理单元依据质量评估值Zg，依据质量评估值Zg依次对相应的扇面图像进行排序；依据排序结果，依次确定扇面图像的特征；依据扇面图像的特征检索并输出当前扇面图像在样本库的内部的分类方案，如果并未检索到分类方案，使提醒模块发出提醒。

进一步的，所述第一检测单元包括图像质量检测模块、点击量获取模块及传播时间记录模块，其中，从扇面图像数据库中获取扇面图像数据，在扇面图像数据中存在图像时，对扇面图像的图像质量进行评价，获取图像质量Tx；将图像质量Tx低于阈值的扇面图像图像删除，如果存在图像相似度高于阈值的扇面图像图像，则对相应的图像质量Tx低于阈值的扇面图像图像进行替换；识别扇面图像图像内的扇面图像品种，由点击量获取模块统计当前品种的扇面图像的点击量DL；

确定当前扇面图像品种后，由传播时间记录模块判断当前扇面图像第一次出现在公开渠道的时间，确定当前扇面图像的传播时间T；获取当前扇面图像的图像质量Tx、点击量DL及传播时间T，构建当前扇面图像的扇面图像数据质量集。

进一步的，所述第一处理单元包括评价模块、筛选模块、分类模块、排序模块及电子地图模块，其中，将扇面图像数据质量集发送至评价模块，由评价模块获取图像质量Tx、点击量DL及传播时间T，进行无量纲化处理后，关联获取质量评价值Zp。

进一步的，质量评价值Zp的获取方法如下：

其中，参数意义为：图像因子Ax，0.41≤Ax≤0.79，点击量因子Ad，0.27≤Ad≤0.76，传播因子At，0.37≤At≤0.96，C为常数修正系数。

进一步的，将质量评价值Zp发送至筛选模块，分别与第一阈值及第二阈值对比，获取对比结果，其中第二阈值大于第一阈值；

如果质量评价值Zp小于第一阈值，将相应的扇面图像确定为第一类别；如果质量评价值Zp在第一阈值与第二阈值之间时，将相应的扇面图像确定为第二类别；如果质量评价值Zp大于第二阈值，将相应的扇面图像确定为第三类别；

由排序模块对第一类别内的扇面图像的质量评价值Zp进行排序，获取排序结果；将在质量评价值Zp排序末尾的一定占比的扇面图像数据删除；从而完成对质量评价值Zp较低的扇面图像进行筛序。

进一步的，依据分类算法构建分类模型，经过训练及测试后，搭建分类器，形成分类模块，分别对处于第一类别、第二类别及第三类别中的扇面图像进行分类，获取扇面图像的分类结果；

依据分类结果，在当前的分类中，由排序模块对扇面图像对应的质量评价值Zp进行排序，当质量评价值Zp大小相同时，再依据传播时间T大小进行排序，最终获取扇面图像的分类及排序；依据扇面图像的分类及排序，构建电子地图模块，并且将扇面图像的位置在电子地图模块上进行标记，将标记后的扇面图像电子地图输出；从方便构建单元完成扇面图像样本库的构建。

进一步的，所述第二检测单元包括持有时间查询模块、价格查询模块、数量查询模块，其中，对于未被存入扇面图像样本库的扇面图像，由价格查询模块对当前的扇面图像的公开价格进行查询，如果存在多个价格，则求取平均值，获取价格J；针对当前的扇面图像，持有时间查询模块获取在当前持有者中的持有时间CY，并由数量查询模块确定对应的持有数量S；获取价格J、持有时间CY及持有数量S，建立扇面图像价格质量集。

进一步的，将扇面图像价格质量集发送至评估模块，获取价格J、持有时间CY及持有数量S，无量纲化处理，关联获取质量评估值Zg，

质量评估值Zg获取方法符合如下公式：

其中，0≤α≤1，0≤β≤1，且α+β＝1，α、β为权重，其具体值由用户调整设置，D为常数修正系数。

进一步的，所述第二处理单元包括艺术品特征库、分类方案库及输出模块，其中，

获取未被存入扇面图像样本库的扇面图像数据，将质量评估值Zg小于相应阈值的部分筛除，获取当前扇面图像的特征，并在艺术品特征库中进行检索，判断是否出现；

如果出现，则由分类方案库确定与当前扇面图像特征对应的分类方案，并由输出模块输出；需要说明的是，与当前扇面图像特征对应的分类方案是预先准备好的，依据不同的特征，分别做出了对应方案；

如果并未出现，则由输出模块输出检索结果，由提醒模块发出提醒，通知用户手动进行分类。

(三)有益效果

本发明提供了一种外销扇面图像数据样本库构建系统。具备以下有益效果：

通过构建扇面图像数据质量集，获取图像质量Tx、点击量DL及传播时间T，获取质量评价值Zp，依据质量评价值Zp，将扇面图像分区分为第一类别、第二类别及第三类别，并由排序模块排序后，对质量评价值Zp较低的扇面图像数据删除，从而减少构建扇面图像样本库的时间，提高效率。

通过设置持有时间查询模块、价格查询模块及数量查询模块，采集扇面图像价格质量集，构建质量评估值Zg，从而价格维度对扇面图像进行评价及筛选，综合价格J、持有时间CY及持有数量S，去除扇面图像中价格预期较差的部分，从而减少构建扇面图像样本库的时间，提高效率。

通过设置了艺术品特征库、分类方案库及输出模块，通过预先准备好的与特征相对应的分类方案，在依据质量评估值Zg对扇面图像的完成筛选后，去除掉其中销售前景较差的部分，不将其投入扇面图像样本库中，节省用户构建扇面图像样本库的时间；

通过识别扇面图像出的特征，在对扇面图像样本库构建时，通过预先准备的分类方案，快速确定分类方案；节省用户构建扇面图像样本库的时间，提高效率。

附图说明

图1为本发明数据样本库构建系统的一次评价流程示意图；

图2为本发明数据样本库构建系统的二次评价流程示意图。

图中：

10、深度检索单元；20、数据输入单元；

30、第一检测单元；31、图像质量检测模块；32、点击量获取模块；33、传播时间记录模块；40、第一处理单元；41、评价模块；42、筛选模块；43、分类模块；44、排序模块；45、电子地图模块；

50、控制单元；60、构建单元；70、预警单元；80、第二检测单元；81、持有时间查询模块；82、价格查询模块；83、数量查询模块；

90、评估模块；100、第二处理单元；101、艺术品特征库；102、分类方案库；103、输出模块；110、提醒模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

请参阅图1-2，本发明提供一种外销扇面图像数据样本库构建系统，包括深度检索单元10、数据输入单元20、第一检测单元30、第一处理单元40、控制单元50、构建单元60、预警单元70、第二检测单元80及评估模块90、第二处理单元100、提醒模块110；需要说明的是，本方案中的扇面图像包含种较多，在实际描述方案时，以十七至十九个世纪，清代风格的扇面图像为例，但是本方案不会只应用于扇面图像，应用于瓷器或者类似的艺术品也可以。

由深度检索单元10及数据输入单元20中的至少一个，采集扇面图像的相关数据并汇总为扇面图像数据库，上传至云端，作为构建扇面图像样本库的基础；其中，需要说明的是，所述深度检索单元10及数据输入单元20分别是从公开渠道检索信息以及用户上传与扇面图像相关的数据信息，比如尺寸、重量，图像或者三维模型等。

其中，所述深度检索单元10由深度搜索算法构建，从公开的网络渠道检索并且获取数据。

在深度检索单元10及数据输入单元20获取到扇面图像数据，建立扇面图像数据库后，将扇面图像数据库发送至第一检测单元30，由第一检测单元30对扇面图像数据库内的扇面图像数据的质量进行检测，获取扇面图像数据质量集；

将扇面图像数据质量集发送至第一处理单元40，对扇面图像的数据质量做出第一次评价，获取质量评价值Zp，并筛除质量评价值Zp低于阈值的扇面图像数据；

确定保留的扇面图像数据，依据扇面图像数据构建分类框架后，获取扇面图像电子地图并输出并发送至控制单元50，形成相应的控制指令，由构建单元60依据扇面图像电子地图构建扇面图像样本库；

如果存在未存入扇面图像样本库的扇面图像数据，则由预警单元70发出预警。

参考图2，由第二检测单元80对未存入扇面图像样本库的扇面图像数据进行第二次检测，建立扇面图像价格质量集；

将扇面图像价格质量集发送至评估模块90，对扇面图像数据进行第二次评价，获取质量评估值Zg；

由第二处理单元100依据质量评估值Zg，依据质量评估值Zg依次对相应的扇面图像进行排序；

依据排序结果，依次确定扇面图像的特征；依据扇面图像的特征检索并输出当前扇面图像在样本库的内部的分类方案，如果并未检索到分类方案，使提醒模块110发出提醒。

参考图2，所述第一检测单元30包括图像质量检测模块31、点击量获取模块32及传播时间记录模块33，其中，

从扇面图像数据库中获取扇面图像数据，在扇面图像数据中存在图像时，对扇面图像的图像质量进行评价，获取图像质量Tx；其中，图像质量评价算法是较为常见的现有技术，在此不做进一步的公开；

将图像质量Tx低于阈值的扇面图像图像删除，如果存在图像相似度高于阈值的扇面图像图像，则对相应的图像质量Tx低于阈值的扇面图像图像进行替换；

识别扇面图像图像内的扇面图像品种，在公开渠道上，由点击量获取模块32统计当前品种的扇面图像的点击量DL；

确定当前扇面图像品种后，由传播时间记录模块33判断当前扇面图像第一次出现在公开渠道的时间，确定当前扇面图像的传播时间T；

获取当前扇面图像的图像质量Tx、点击量DL及传播时间T，构建当前扇面图像的扇面图像数据质量集。

使用时，在深度检索单元10及数据输入单元20的配合，建立扇面图像数据库，在经过第一检测单元30检测后扇面图像数据质量集，能够对当前扇面图像的质量进行评价，判断当前的扇面图像的图像质量、传播程度等条件，是否满足存入扇面图像样本库的条件，如果满足存入条件，则可以将与当前扇面图像及相应数据存入扇面图像样本库中。

参考图1，所述第一处理单元40包括评价模块41、筛选模块42、分类模块43、排序模块44及电子地图模块45，其中，

将扇面图像数据质量集发送至评价模块41，由评价模块41获取图像质量Tx、点击量DL及传播时间T，进行无量纲化处理后，关联获取质量评价值Zp；

质量评价值Zp的获取方法如下：

其中，参数意义为：图像因子Ax，0.41≤Ax≤0.79，点击量因子Ad，0.27≤Ad≤0.76，传播因子At，0.37≤At≤0.96，C为常数修正系数。

需要说明的是，由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的预设比例系数；将设定的预设比例系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到Ax、At、Ad的取值；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的预设比例系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

参考图1及图2，将质量评价值Zp发送至筛选模块42，分别与第一阈值及第二阈值对比，获取对比结果，其中第二阈值大于第一阈值；

如果质量评价值Zp小于第一阈值，将相应的扇面图像确定为第一类别；

如果质量评价值Zp在第一阈值与第二阈值之间时，将相应的扇面图像确定为第二类别；

如果质量评价值Zp大于第二阈值，将相应的扇面图像确定为第三类别；

由排序模块44对第一类别内的扇面图像的质量评价值Zp进行排序，获取排序结果；

将在质量评价值Zp排序末尾的一定占比的扇面图像数据删除；从而完成对质量评价值Zp较低的扇面图像进行筛序。

使用时，通过构建扇面图像数据质量集，获取图像质量Tx、点击量DL及传播时间T，获取质量评价值Zp，依据质量评价值Zp，将扇面图像分区分为第一类别、第二类别及第三类别，并由排序模块44排序后，对质量评价值Zp较低的扇面图像数据删除，从而减少构建扇面图像样本库的时间，提高效率。

参考图1，依据分类算法构建分类模型，经过训练及测试后，搭建分类器，形成分类模块43，分别对处于第一类别、第二类别及第三类别中的扇面图像进行分类，获取扇面图像的分类结果；

依据分类结果，在当前的分类中，由排序模块44对扇面图像对应的质量评价值Zp进行排序，当质量评价值Zp大小相同时，再依据传播时间T大小进行排序，最终获取扇面图像的分类及排序；

依据扇面图像的分类及排序，构建电子地图模块45，并且将扇面图像的位置在电子地图模块45上进行标记，将标记后的扇面图像电子地图输出；从方便构建单元60完成扇面图像样本库的构建。

使用时，依据分类模块43、排序模块44及电子地图模块45，通过获取扇面图像的分类及排序，并将扇面图像的位置在电子地图模块45上进行标记，将标记后的扇面图像电子地图输出，依据扇面图像电子地图，形成扇面图像样本库搭建的基础，而且通过构建扇面图像电子地图，使在扇面图像数据在扇面图像样本库中的位置可视化程度更高。

参考图2，所述第二检测单元80包括持有时间查询模块81、价格查询模块82、数量查询模块83，其中，

对于未被存入扇面图像样本库的扇面图像，由价格查询模块82对当前的扇面图像的公开价格进行查询，如果存在多个价格，则求取平均值，获取价格J；针对当前的扇面图像，持有时间查询模块81获取在当前持有者中的持有时间CY，并由数量查询模块83确定对应的持有数量S；

获取价格J、持有时间CY及持有数量S，建立扇面图像价格质量集。

参考图2，将扇面图像价格质量集发送至评估模块90，获取价格J、持有时间CY及持有数量S，无量纲化处理，关联获取质量评估值Zg，

质量评估值Zg获取方法符合如下公式：

其中，0≤α≤1，0≤β≤1，且α+β＝1，α、β为权重，其具体值由用户调整设置，D为常数修正系数。

使用时，通过设置持有时间查询模块81、价格查询模块82及数量查询模块83，采集扇面图像价格质量集，构建质量评估值Zg，从而价格维度对扇面图像进行评价及筛选，综合价格J、持有时间CY及持有数量S，去除扇面图像中价格预期较差的部分，从而减少构建扇面图像样本库的时间，提高效率。

参考图2，所述第二处理单元100包括艺术品特征库101、分类方案库102及输出模块103，其中，

获取未被存入扇面图像样本库的扇面图像数据，将质量评估值Zg小于相应阈值的部分筛除，获取当前扇面图像的特征，并在艺术品特征库101中进行检索，判断是否出现；

如果出现，则由分类方案库102确定与当前扇面图像特征对应的分类方案，并由输出模块103输出；需要说明的是，与当前扇面图像特征对应的分类方案是预先准备好的，依据不同的特征，分别做出了对应方案；

如果并未出现，则由输出模块103输出检索结果，由提醒模块110发出提醒，通知用户手动进行分类。

使用时，通过设置了艺术品特征库101、分类方案库102及输出模块103，通过预先准备好的与特征相对应的分类方案，在依据质量评估值Zg对扇面图像的完成筛选后，去除掉其中销售前景较差的部分，不将其投入扇面图像样本库中，节省用户构建扇面图像样本库的时间；

通过识别扇面图像出的特征，例如说，规格、价格等；依据特征确定相应的分类方案，从而在对扇面图像样本库构建时，通过预先准备的分类方案，快速确定分类方案；节省用户构建扇面图像样本库的时间，提高效率。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一些逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，ROM)、随机存取存储器(randomaccessmemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。