基于深度学习的电网图像识别平台的设计与实现
本文主要讨论了基于深度学习的电网图像识别平台的设计与实现。该平台旨在解决电力企业生产现场作业中的图像识别问题,提高班组现场作业数据采集效率。通过该平台,可以快速完成大量机械式采集的工作,提高班组现场作业数据采集效率。
平台的设计基于深度学习框架TensorFlow,使用微服务架构,实现图像识别服务的组件化,能够独立开发、部署、维护和弹性扩缩容,使平台具备高速运算、分布式、易扩展、跨平台。服务网关为其他系统业务应用功能和终端提供统一标准的图形识别服务。
平台的主要功能包括图像识别基础服务、业务服务和服务网关三部分功能。图像识别基础服务使用OpenCV和TensorFlow实现并封装电力行业图像识别服务,业务服务使用Spring MVC轻量级组合构建,服务网关使用Spring Cloud构建服务集成层。
平台的技术架构包括服务集成层、业务服务层、基础服务层、数据访问服务层和资源层。服务集成层使用Spring Cloud构建,业务服务层使用jdk1.7和Spring MVC轻量级组合构建,基础服务层使用JAVA、C++和Python编程语言,数据访问服务层使用JDBC2.0和TCP访问Oracle数据库和mongoDB,资源层使用关系型数据存储在Oracle数据库中,非结构化数据存储在MongoDB中,图档存储在文件系统中。
平台的应用场景包括构建统一电网图像识别平台,为南方电网一体化“6+1”系统的业务应用和多终端提供统一标准的图形识别服务,让业务系统研发者摆脱复杂的图像识别算法和模式构建,专注于应用功能的开发,提高资源合理利用和信息共享。
本文讨论了基于深度学习的电网图像识别平台的设计与实现,该平台能够快速完成大量机械式采集的工作,提高班组现场作业数据采集效率,为电力企业提供了一个高效、灵活、可靠的图像识别解决方案。
关键技术:
1. 深度学习框架TensorFlow:TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究。
2. 微服务架构:微服务架构(Microservice Architecture)是一种架构模式,它提倡将单块架构的应用划分成一组小的服务,服务之间互相协调、互相配合,为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中,服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通。
3. OpenCV:OpenCV是一个计算机视觉库,提供了许多图像处理和计算机视觉功能,可以用于图像识别、目标检测、跟踪等方面。
4. Spring Cloud:Spring Cloud是一个基于Spring Boot的微服务架构框架,提供了许多便捷的功能,如服务发现、断路器、智能路由等,能够帮助开发人员快速构建微服务架构的应用。
应用场景:
1. 构建统一电网图像识别平台:该平台能够为南方电网一体化“6+1”系统的业务应用和多终端提供统一标准的图形识别服务,让业务系统研发者摆脱复杂的图像识别算法和模式构建,专注于应用功能的开发,提高资源合理利用和信息共享。
2. 图像识别技术与变电站运行维护工作结合:该平台能够与变电站运行维护工作有机结合,提高班组现场作业数据采集效率,提高资源合理利用和信息共享。
本文讨论了基于深度学习的电网图像识别平台的设计与实现,该平台能够快速完成大量机械式采集的工作,提高班组现场作业数据采集效率,为电力企业提供了一个高效、灵活、可靠的图像识别解决方案。