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申请/专利权人：中科云达(北京)科技有限公司

摘要：本发明涉及微处理器管理技术领域，具体公开了一种基于GPU集群的图像处理服务方法，所述方法包括统计所有原始图像的处理需求，对GPU集群中的GPU进行功能标定；基于预设的缓存队列实时接收原始图像，定时遍历缓存队列中的各个原始图像，判定原始图像的独立值；在缓存队列中依次读取原始图像，将原始图像的独立值与预设的独立值阈值进行比对；当独立值达到预设的独立值阈值时，根据处理需求在GPU集群选取处理路径；本发明对GPU集群中的各个GPU进行了功能限定，使得各个GPU专门用于完成某一特定的工作，优化了图像处理过程的预处理过程，仅需进行一次预处理过程，即可对所有图像进行相同的处理，在待处理图像的数量较大时，极大地提高了处理效率。

主权项：1.一种基于GPU集群的图像处理服务方法，其特征在于，所述方法包括：统计所有原始图像的处理需求，对GPU集群中的GPU进行功能标定；基于预设的缓存队列实时接收原始图像，定时遍历缓存队列中的各个原始图像，判定原始图像的独立值；所述独立值用于表征图像与其他图像的相似程度；在缓存队列中依次读取原始图像，将原始图像的独立值与预设的独立值阈值进行比对；当独立值达到预设的独立值阈值时，根据处理需求在GPU集群选取处理路径；当独立值小于预设的独立值阈值时，选取前一图像的处理路径作为当前图像的处理路径；其中，所述处理路径为图像处理过程经过的GPU类型；所述基于预设的缓存队列实时接收原始图像，定时遍历缓存队列中的各个原始图像，判定原始图像的独立值的步骤包括：基于预设的缓存队列实时接收原始图像；对所述原始图像进行空间转换，提取得到HSV分量，并进行二值化；以原始图像为中心，读取预设次序跨度的原始图像，比对两个原始图像对应的二值化图像，判定相似度；当相似度达到预设的相似度阈值时，递增所述次序跨度并循环执行，当相似度小于预设的相似度阈值时，根据当前次序跨度及循环执行过程中产生的相似度计算独立值；所述独立值的计算过程为： 式中，D为独立值，N为次序跨度，Si为次序跨度为i时的图像与当前图像的相似度；所述以原始图像为中心，读取预设次序跨度的原始图像，比对两个原始图像对应的二值化图像，判定相似度的步骤包括：以原始图像为中心，读取预设次序跨度的另一原始图像，得到比对双方；读取比对双方的二值化图像，对二值化图像进行逻辑与运算，得到拟合图像；将拟合图像与当前原始图像进行逻辑异或运算，得到差异图像；对差异图像进行分析，判定相似度；其中，所述相似度的计算规则为： 式中，S为相似度，N和M为拟合图像的尺寸，Zij为拟合图像中点i,j的像素值，f为括号内数值的减函数。

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