【技术实现步骤摘要】
一种云边协同管控系统及方法
[0001]本专利技术涉及云端
,具体涉及一种云边协同管控系统及方法。
技术介绍
[0002]随着电网线路、数量的日益增加,监控场景、监控对象类型复杂多样,数量庞大且分布广泛,对视频监控系统在智能化、网络化、实时性、运维管理等方面提出了更高的要求;电网视频监控系统已经从模拟视频监控系统向模数结合的视频监控系统、数字视频监控系统向现在的智能视频监控系统不断发展。
[0003]云边协同技术是一种新兴的智能分析方法,目前针对电网算法还缺少更加明确的云边协同架构、云边协同方法等;因此,围绕电网算法特点和应用需求,深入研究电网算法云边协同技术,可以为提升电网算法系统的实时性能和智能化水平提供技术支撑。
[0004]在传统电网系统中,主要通过在云平台上集中处理方式,该方式随着越来越多设备接入,所需要处理的数据量也越来越大,使得云平台集中处理时传输带宽压力较大、实时性效果不理想等缺点;而传统云边协同,则容易导致任务分配不均、任务排队时间过长、资源空置、资源浪费的问题。
技术实现思路
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种云边协同管控系统,其特征在于,包括管控系统、云服务平台、终端设备、多个边缘处理系统;所述管控系统,用于实时监测所述云处理平台与所述边缘处理系统的计算资源;并接收所述终端设备提交的任务处理请求;并根据所述计算资源和所述任务处理请求分配处理任务给所述云处理平台与所述边缘处理系统;所述云服务平台,用于调用深度学习模型执行所述管控系统分配的处理任务,并将处理结果反馈给所述管控系统;所述边缘处理系统,用于调用深度学习模型执行所述管控系统分配的处理任务,并将处理结果反馈给所述管控系统;所述终端设备,用于接收所述管控系统转发的处理结果,并对处理结果进行显示。2.根据权利要求1所述云边协同管控系统,其特征在于,所述计算资源包括CPU和GPU的占用率;其中,若与所述终端设备最近的边缘处理系统的CPU占用率小于预设占用率阈值或GPU占用率小于预设占用率阈值,则分配处理任务给与所述终端设备最近的边缘处理系统;其中,若与所述终端设备最近的边缘处理系统的CPU占用率大于等于预设占用率阈值或GPU占用率大于等于预设占用率阈值,则分配处理任务给云处理平台。3.根据权利要求2所述云边协同管控系统,其特征在于,所述管控系统还用于计算所述任务处理请求的任务复杂度;其中,若任务复杂度小于预设复杂度阈值,则分配处理任务给与所述终端设备最近的边缘处理系统;其中,若任务复杂度大于等于预设复杂度阈值,则分配处理任务给云处理平台。4.一种云边协同管控方法,其特征在于,其基于权利要求1所述的系统实现,包括如下步骤:终端设备提交任务处理请求至管控系统;管控系统实时监测云处理平台与边缘处理系统的计算资源;并接收所述终端设备提交的任务处理请求;并根据所述计算资源和所述任务处理请求分配处理任务给所述云处理平台与所述边缘...
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