
优化多设备图像信息与物体名称组合算法
业务场景:三个设备独立获取图像信息,需要设计算法将物体名称与三个设备的图像信息进行组合,并处理不同设备获取时间先后顺序和物体经过时间差异的问题。
现有方案不足:
当前方案依赖5分钟的固定计时器进行数据组合,这并非最优方案,存在时间窗口设置不灵活,效率低下的问题。
改进方案:多生产者-消费者模型
建议采用多生产者-消费者模型优化算法。该模型包含四个线程:三个图像识别线程(分别对应三个设备)和一个物体名称识别线程,作为生产者,将各自识别结果放入共享队列。一个消费者线程从队列中读取数据,每次获取一个数据单元,判断是否已收集齐全(图像信息和物体名称)。如果数据齐全,则检查时间差是否在可接受范围内,并进行数据组合。
优势:
- 消除硬编码时间窗口: 避免了使用固定的5分钟时间窗口,提高了算法的灵活性,可根据实际情况调整时间阈值。
- 提高效率: 多线程并行处理,显著提升数据处理速度。
- 增强可扩展性: 该模型结构清晰,易于扩展和维护,方便日后添加新的数据源或处理逻辑。










