买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种智能指挥控制网络关键节点识别微服务构建方法，属于通信侦察和人工智能领域。本发明包括以下步骤：基于Django框架搭建智能指挥控制网络关键节点识别服务框架、构建智能指挥控制网络关键节点识别函数、提供智能指挥控制网络关键节点识别服务。本发明面向以Web服务形式向网络中所有设备提供关键节点识别能力的客观需求，基于训练完成的智能指挥控制网络关键节点识别模型，采用Django框架和HTTP网络通信，实现网络化服务的智能指挥控制网络关键节点识别能力共享。

主权项：1.一种智能指挥控制网络关键节点识别微服务构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于Django框架搭建智能指挥控制网络关键节点识别服务框架；具体方式为：步骤1-1：基于Django框架生成服务工程；步骤1-2：设置服务占用的互联网协议地址和端口号；步骤1-3：生成基于Django框架的Application应用程序模板，并命名；步骤1-4：在Application应用程序的views.py文件中构建智能指挥控制网络关键节点识别类start，用于托管智能指挥控制网络关键节点识别函数；步骤1-5：在Application应用程序的urls路由系统脚本urls.py中，设置提供智能指挥控制网络关键节点识别服务的路由位置，使start类被添加在urls路由系统中，能够被访问到；步骤2：构建智能指挥控制网络关键节点识别函数；其中，智能指挥控制网络关键节点识别函数的名称为post，属于recognition类，输入为请求消息request，输出为关键节点识别结果；请求消息request的请求数据body中包含待识别关系数据data，请求端以python字典数据结构存放数据，并转化成JSON字符串数据形式发送识别微服务；智能指挥控制网络关键节点识别函数用于执行如下操作：通过json工具包将请求消息request的请求数据body从字符串格式转化为字典形式，通过键值“data”获取待识别关系数据data；利用PyTorch深度学习框架提供的load加载函数，导入已经完成训练的基于卷积神经网络的指挥控制网络关键节点识别模型实例和参数；将识别模型通过PyTorch深度学习框架的device函数放入指定的图像处理器上；利用PyTorch深度学习框架的eval函数将识别模型设置为评估模式；将data数据作为识别模型的输入，node作为识别模型的输出结果和识别返回值；通过django框架中的http提供的HttpResponse响应函数，将JSON字符串数据形式的识别返回值node返回给请求识别方；步骤3：提供智能指挥控制网络关键节点识别服务；具体方式为：步骤3-1：运行在构建Django框架时系统自动生成的manage.py脚本，启动智能指挥控制网络关键节点识别微服务；步骤3-2：需要获取关键节点的设备将python字典数据结构的data数据转化成json字符串数据形式，然后通过http的post请求方式向智能指挥控制网络关键节点识别微服务提交data数据，进行处理请求；步骤3-3：返回识别得到的关键节点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种智能指挥控制网络关键节点识别微服务构建方法