[發明專利]基于多核異構并行計算的電力人工智能視覺分析系統

有效

• 申請號: 201711268417.6
• 申請日: 2017-12-05
• 公開（公告）號: CN108171117B
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 羅旺;魯盈悅;吳超;馮敏;郝小龍;崔漾;樊強;彭啟偉;趙高峰;夏源;余磊
• 申請（專利權）人: 南京南瑞信息通信科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

本發明公開了一種基于多核異構并行計算的電力人工智能視覺分析系統，其特征在于，包括以輕量級神經網絡為核心，包括一種多核異構并行計算模塊和業務應用模塊；業務應用模塊和多核異構并行計算模塊之間通過網絡服務接口訪問，傳輸數據；所述多核異構并行計算模塊包括GPU計算節點、CPU存儲管理節點、CPU計算節點，各節點之間通過交換機連接；業務應用模塊包括圖像管理模塊、圖像標注模塊、模型訓練模塊、算法應用模塊；本發明基于多核異構并行計算框架，可高效實現在線或離線圖像數據訓練，形成輕量化快速圖像分類模型，實現電力內外網圖像業務應用，能最大化發揮圖像數據的價值，具備較好的應用前景。

技術領域

本發明涉及信號與信息處理領域，具體涉及一種基于多核異構并行計算的電力人工智能視覺分析系統。

背景技術

人工智能和深度學習是先進的自動化領域科學技術手段，目前在圖像處理、自然語言識別等領域獲得了廣泛應用。當前，人工智能分析方法已經開始運用于諸多行業，包括智能交通、智慧醫療、智能家居、自動駕駛、智能硬件等。近年來各種深度卷積神經網絡(如Lenet、Alexnet、VGG、Resnet、Xnception等)層出不窮，廣泛應用于圖像識別、目標檢測等計算機視覺領域。在電力行業，變電站、輸電線路等業務場景下的前端設備每天都會采集大量圖像和視頻數據，相關業務部門均存在迫切的圖像和視頻數據分析識別需求，國內外已經出現了較為成熟的深度學習圖像識別技術。但是大部分深度學習圖像識別技術計算消耗大，運行速度慢。異構并行計算可以讓不同類型的計算設備能夠共享計算的過程和結果，同時不斷優化和加速計算的過程，使其具備更高的計算效能。異構并行計算在國內外正在迅猛發展，尤其是CPU+GPU異構計算框架近年來成為研究熱點。但是，目前尚未見基于多核異構并行計算框架的輕量化神經網絡及其在電力圖像識別中的應用。

為解決現有電力行業采集數據存在的智能化業務應用問題，本專利發明提供了一種新的、有效的解決方法。

發明內容

為解決現有技術中的不足，本發明提供一種基于多核異構并行計算的電力人工智能視覺分析系統，面向電力圖像數據，以輕量級神經網絡為核心，基于多核異構并行計算框架，可高效實現在線或離線圖像數據訓練，形成輕量化快速圖像分類模型，可實現電力內外網圖像業務應用。

為了實現上述目標，本發明采用如下技術方案：一種基于多核異構并行計算的電力人工智能視覺分析系統，其特征在于，以輕量級神經網絡為核心，包括多核異構并行計算模塊和業務應用模塊；業務應用模塊和多核異構并行計算模塊之間通過網絡服務接口訪問，傳輸數據；

所述多核異構并行計算模塊包括GPU計算節點、CPU存儲管理節點、CPU計算節點，各節點之間通過交換機連接；GPU計算節點用于模型訓練和智能任務執行，完成密集計算；CPU存儲管理節點用于數據存儲，內嵌關系型數據庫和非關系型數據庫；CPU計算節點用于科學計算，同時輔助GPU計算節點完成部分密集計算；

業務應用模塊包括圖像管理模塊、圖像標注模塊、模型訓練模塊、算法應用模塊；圖像管理模塊用于管理電力內外網圖像業務；圖像標注模塊用于為輕量級神經網絡提供訓練數據集的標注信息；模型訓練模塊用于在多核異構并行計算模塊上訓練輕量級神經網絡模型；算法應用模塊面向電力內外網圖像業務，在多核異構并行計算模塊上利用輕量級神經網絡模型執行智能分析任務。

前述的一種基于多核異構并行計算的電力人工智能視覺分析系統，其特征是：所述圖像管理模塊通過web service與電力行業其他業務平臺通信，電力行業其他業務平臺獲取經系統處理的圖像和視頻數據及其關聯信息；圖像管理模塊獲取電力系統的原始圖像和視頻數據及其關聯信息；圖像管理模塊也接收本地上傳的圖像和視頻數據；所述電力行業其他業務平臺包括統一視頻監控平臺以及運檢、調度、營銷、基建電力信息化平臺。

前述的一種基于多核異構并行計算的電力人工智能視覺分析系統，其特征是：所述關聯信息包括圖像和視頻的屬性，包括視圖類別、設備樹、場景樹、標簽樹、缺陷樹、專業類型、文件來源；