一种基于云计算的高压断路器分布式大数据存储方法技术

本发明专利技术公开一种基于云计算的高压断路器分布式大数据存储方法，包括以下步骤：S1、对采集获取的高压断路器的图像数据进行图像处理，得到RGB直方图；S2、提取RGB直方图的特征值；S3、将RGB直方图的特征值作为样本数据，进行K均值聚类，以获取高压断路器的图像数据分类；S4、将步骤S3中完成分类的高压断路器的图像数据存储至相应的分布存储节点。得到高压断路器的图像数据所对应的RGB直方图，将RGB直方图的特征值作为样本数据进行K均值聚类，获取高压断路器的图像数据分类，并根据分类结果进行分布式存储，提升了高压断路器图像数据的存储效率，同时也提升了数据的读取效率，间接提升了后续故障识别模型的故障识别速度。后续故障识别模型的故障识别速度。后续故障识别模型的故障识别速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的高压断路器分布式大数据存储方法


[0001]本专利技术涉及数据存储
，尤其涉及一种基于云计算的高压断路器分布式大数据存储方法。

技术介绍

[0002]在现有的技术中，对高压断路器进行故障识别时，会采用图像监测设备拍取高压断路器各待监测部件的图像，然后通过由机器学习、神经网络等构成的识别模型对图像监测设备所拍摄的图像进行故障识别。在图像监测设备拍取图像与识别模型对图像进行故障识别的中间过程中，图像需进行存储。因此图像的存储效率与后续识别模型的故障识别效率相关联。
[0003]而图像与其余字符型数据相比，由于其文件较大，存储的速率以及效率相比其余的字符型数据较低。因此，需要对图像的存储效率进行提升。
[0004]例如，中国专利文献CN101499090公开了“图像数据存储装置和图像数据存储方法”，具有用于存储图像数据及其相关数据的至少一个数据存储单元，该存储单元包括：数据头存储区，存储所述数据存储单元的结构信息；关键检索信息存储区，存储对图像数据及其相关数据进行检索的关键信息，上述关键信息至少包括图像序号、图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的高压断路器分布式大数据存储方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对采集获取的高压断路器的图像数据进行图像处理，得到RGB直方图；S2、提取RGB直方图的特征值；S3、将RGB直方图的特征值作为样本数据，进行K均值聚类，以获取高压断路器的图像数据分类；S4、将步骤S3中完成分类的高压断路器的图像数据存储至相应的分布存储节点。2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的高压断路器分布式大数据存储方法，其特征在于，所述步骤S1中，对采集获取的高压断路器的图像数据进行噪声分析和降噪处理，得到其对应的RGB直方图。3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的高压断路器分布式大数据存储方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：S21、基于步骤S1中获取的RGB直方图，从其中分离出R、G、B三个颜色通道，并根据所述三个颜色通道分别建立直方图；S22、对每个颜色的直方图的灰度值进行提取；S23、将步骤S22中获取的每个颜色的直方图的灰度值与该颜色所对应的标准灰度值进行比较，当比较值大于1时，对灰度值进行正向运算，当比较值小于1时，对灰度值进行逆向运算，以此获取每个颜色对应的直方图的特征值。4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的高压断路器分布式大数据存储方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：S31、对步骤S2中的特征值进行标准化，将进行标准化后的特征值作为样本数据，计算公式如下：其中，x
k
为样本数据中的第k个样本值，为当前k个样本的均值，s(X
k
)为当前k个样本的标准差；S32、设定分类数M和算法循环次数上限N；S33、在样本数据中随机选择M个数据作为初始聚类中心；S34、对于样本数据中的所有特征值，选择距离最短的聚类中心作为其所属类别；S35、根据归类结果更新聚类中心，求各个聚类中心所有样本的平均值，将平均值作为新的聚类中心...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡奎，查竞宇，陈冰晶，周刚，屠楚明，周子誉，陈洁，罗志远，周一飞，刘维亮，徐昊翀，
申请(专利权)人：嘉兴恒创电力集团有限公司博创物资分公司，
类型：发明
国别省市：