多并发接触网6C智能识别系统服务架构研究.pdf

多并发接触网6C智能识别系统服务架构研究 本文研究了基于图像技术的高速铁路接触网综合检测监测系统，提出了一种支持多用户并发的接触网深度学习检测算法综合集成服务应用平台架构。该系统平台使用分层服务架构设计，将前端、应用服务和模型推理服务3部分解耦，通过远程通信协议进行交互，实现了系统的灵活部署调度和多用户并发访问。 系统架构设计的核心思想是将任务分配到不同的模块中，以提高系统的可扩展性和灵活性。系统架构分为三个主要部分：前端、应用服务和模型推理服务。前端负责与用户交互，接收用户请求并将其转发到应用服务；应用服务负责任务调度和资源分配，调度不同的模型推理服务以满足用户请求；模型推理服务负责执行深度学习检测算法，以实现高速铁路接触网的自动检测和识别。 为了实现系统的高效运行，本文还提出了几种优化策略，包括使用优先级任务队列实现任务调度，使用TF Serving实现模型推理服务的高效分布式部署和服务弹性伸缩能力，以及使用运维监控、缓存队列、日志安全监控等模块实现了完整的用户服务提供能力。 通过系统部署测试，证明了该系统架构设计具备较好的可用性、业务功能实现和弹性伸缩能力。本文的研究结果对于高速铁路接触网自动检测和识别系统的发展具有重要的参考价值。 知识点： 1. 深度学习检测算法在高速铁路接触网自动检测和识别中的应用 2. 分层服务架构设计在大规模系统中的应用 3. 多用户并发访问在系统设计中的重要性 4. 优先级任务队列在任务调度中的应用 5. TF Serving在模型推理服务中的应用 6. 运维监控、缓存队列、日志安全监控等模块在系统设计中的重要性 7. 系统架构设计对系统性能和可扩展性的影响 本文提出的系统架构设计可以满足高速铁路接触网自动检测和识别系统的需求，具有较好的可用性、业务功能实现和弹性伸缩能力。本文的研究结果对于相关领域的研究和应用具有重要的参考价值。