[發明專利]數據處理平臺

在審

• 申請號: 202110342736.7
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN112950400A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 許鵬遠;王凱;閆鵬鵬;程健
• 申請（專利權）人: 煤炭科學研究總院
• 主分類號: G06Q50/02
• 分類號: G06Q50/02;G06Q50/26;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 韓海花

1.一種數據處理平臺，其特征在于，包括：數據采集系統、視頻數據壓縮系統、邊緣計算系統、網絡傳輸系統及云計算系統；

所述數據采集系統，包括圖像采集設備、語音采集設備、傳感器、定位設備及設備運行參數檢測設備，用于采集生產過程中的監測數據并發送至邊緣計算系統；

所述邊緣計算系統，包括多個邊緣計算節點，用于獲取所述數據采集系統采集的監測數據并通過所述網絡傳輸系統轉發至所述云計算系統，并根據預設的監測算法對所述監測數據進行數據分析，以生成控制策略對生產過程進行控制；

所述網絡傳輸系統，包括以下網絡類型中的至少一種：無線保真網絡、有線以太網、虛擬專用網、4G、5G、6G，用于將所述邊緣計算系統轉發的所述監測數據發送至所述云計算系統，并將所述云計算系統生成的所述預設的監測算法發送至所述邊緣計算系統；

所述云計算系統，用于獲取所述邊緣計算系統轉發的所述監測數據，并對所述監測數據進行大數據分析和模型訓練，以生成所述預設的監測算法并通過所述網絡傳輸系統下發至所述邊緣計算系統。

2.如權利要求1所述的數據處理平臺，其特征在于，所述監測數據中包括所述圖像采集設備采集的視頻數據，所述數據處理平臺還包括：

視頻壓縮系統，用于對所述視頻數據進行壓縮處理；

所述邊緣計算系統，還用于獲取壓縮后的視頻數據并將所述壓縮后的視頻數據轉發至所述云計算系統。

3.如權利要求1所述的數據處理平臺，其特征在于，所述云計算系統，還用于：

根據每條所述監測數據對應的數據采集設備，確定每條所述監測數據的類型；

根據每條所述監測數據的類型，確定每條所述監測數據對應的數據標注模型；

將每條所述監測數據分別輸入對應的數據標注模型，以生成每條所述監測數據對應的標注數據；

將每條所述監測數據及其對應的標注數據依次輸入初始深度學習模型，以對所述初始深度學習模型進行訓練，生成訓練完成的深度學習模型；

將所述訓練完成的深度學習模型作為所述預設的監測算法下發至所述邊緣計算系統。

4.如權利要求3所述的數據處理平臺，其特征在于，所述監測數據中包括所述圖像采集設備采集的視頻數據，所述數據標注模型中包括圖像標注模型，所述云計算系統，還用于：

對所述視頻數據進行圖像幀提取，以確定所述視頻數據中包括的各個圖像幀；

將每個所述圖像幀依次輸入所述圖像標注模型，以確定每個所述圖像幀對應的圖像標注數據，其中，所述圖像標注數據中包括以下數據中的至少一種：圖像類別、異常行為框選數據、像素標注數據。

5.如權利要求1所述的數據處理平臺，其特征在于，所述云計算系統，還用于：

獲取開發任務建立指令，其中，所述開發任務設置指令中包括目標開發任務名稱、目標開發任務功能描述、目標開發人員權限及目標初始深度學習模型的類型中的至少一種；

根據所述開發任務建立指令，確定所述開發任務對應的目標監測數據與目標初始深度學習模型；

將所述目標監測數據輸入目標初始深度學習模型，以對所述目標初始深度學習模型進行訓練，生成訓練完成的目標深度學習模型；

將所述目標深度學習模型作為預設的監測算法下發至所述邊緣計算系統。

6.如權利要求5所述的數據處理平臺，其特征在于，所述云計算系統，還用于：

獲取下發任務建立指令，其中，所述下發任務建立指令中包括目標算法標識、目標邊緣節點標識；

根據所述目標算法標識獲取目標算法；

根據目標邊緣節點標識，將所述目標算法下發至目標邊緣節點。

7.如權利要求1-6任一所述的數據處理平臺，其特征在于，所述邊緣計算系統，還用于：

獲取各個所述邊緣節點之間的網絡參數，其中，所述網絡參數中包括靜態網絡參數及動態網絡參數；

獲取各個所述邊緣節點的計算效力指標，其中，所述計算效力指標中包括硬件性能指標及實時計算速率；

根據各個所述邊緣節點之間的網絡參數及各個所述邊緣節點的計算效力指標，確定各個所述預設的監測算法在各個所述邊緣節點中的分配規則。