【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种数据处理方法，尤其涉及一种用于双重预防机制的巡检任务预分发方法。
技术介绍
1、随着国家能源工业领域数字化转型和工业领域大数据的爆发式增长以及对生产海量数据采集、汇聚、挖掘、分析等需求的不断提高，数据规模的快速增长，数据属性维度也越来越多，让数据分析时间变长，计算复杂度也迅速提升。挖掘数据多维特征属性，设计合理、高效、扩展性强且自适应的大数据智能分析计算方法和计算任务调度管理系统，让用户不需要关注任务的创建、调度和执行环节，以及计算资源分配是否合理、资源依赖是否满足等细节，并且能灵活选用各种智能分析计算方法，从而把更多的精力放到数据分析和业务挖掘上，为工业数据发挥其价值提供强有力的保障。
2、目前，涉及安全巡检，靠近矿井边缘侧部署了多种类型的模型，这些模型的可靠性对于风险的评估具有较大的影响，在进行风险评估时应对其进行考量，以确定数据或模型的可靠性，然而由于模型的差异，确定其可靠性的问题还涉及了数据源的问题，而目前尚无普适性的解决方案。
技术实现思路
1、为解决监管端对于边缘侧和井下配置的模型的信赖度问题，通过随机引入噪音和风险因素来识别井下的模型是否可靠的问题，本专利技术提供了一种用于双重预防机制的巡检任务预分发方法。
2、第一方面，本专利技术提供了一种用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，包括：
3、远程服务器配置巡检任务，所述巡检任务基于配置的算法模型获取巡检任务的计算结果；
4、边缘侧服务器根据巡检任务和算法
5、远程服务器根据输入源采集的历史数据构建包含风险性数据的计算任务，在边缘侧配置的计算节点执行计算任务；
6、远程服务器根据计算任务的计算结果获取输入源数据的可靠性，确定计算任务的结果和风险型数据的预期风险属性一致的输入源为可靠输入源，并基于可靠输入源所接入的终端构建巡检序列，基于终端的负载分发巡检序列。
7、在一些实施例中，所述巡检任务基于多源传感器进行，且一个巡检任务至少和两个算法模型匹配，所述算法模型接收多源传感器的输入，并输出风险识别结果。
8、在一些实施例中，边缘侧服务器根据巡检任务和算法模型的输入确定配置于巡检区域内的输入源包括：设置于井下的控制终端根据巡检任务的类型获取设置于井下的传感器网络，根据巡检任务指定的历史时长确定在指定的时段内井下可用的历史传感器，根据算法模型的输入于井下可用的历史传感器选择符合算法模型输入的井下传感器作为输入源。
9、在一些实施例中，在边缘侧选取计算节点，于计算节点卸载计算任务，其中计算任务的源数据由远程服务器和边缘侧服务器配置，所述计算节点在执行计算任务时，和远程服务器通过ssl通信。
10、在一些实施例中，所述根据计算任务的计算结果获取输入源数据的可靠性包括：获取包含风险性数据的计算任务的风险类型，根据计算结果和风险类型的差异确定计算模型的可靠性。
11、在一些实施例中，所述根据输入源采集的历史数据构建包含风险性数据的计算任务包括：接收输入源采集的历史数据，根据算法模型的输入构建虚拟源数据，使用含有历史数据和虚拟源数据的数据集作为算法模型的输入，以获得和数据集对应的风险识别结果。
12、在一些实施例中，在边缘侧选取计算节点，于计算节点卸载计算任务，其中计算任务的源数据由远程服务器配置，所述计算节点在执行计算任务时，和远程服务器通过ssl通信。
13、在一些实施例中，所述根据计算结果和风险类型的差异确定计算模型是否可靠包括： 在风险类型一致时，远程服务器根据历史数据源和算法模型构建计算任务，在远程服务器执行计算任务以获取风险的计算结果，根据计算结果和矿井侧上报结果是否一致确定计算模型的可靠性。
14、在一些实施例中，在边缘侧计算模型和远程服务器侧的计算结果不一致时，于边缘侧采集模型的参数，并保存至服务器，并在边缘侧部署临时模型以接收终端的输入，所述临时模型和远程服务器侧的计算模型参数一致。
15、在一些实施例中，所述基于可靠输入源所接入的终端构建巡检序列，基于终端的负载分发巡检序列包括： 获取可靠输入源采集的巡检数据，将采集的巡检数据经可靠输入源所接入的终端转发至数据网关，数据网关构建计算任务后卸载至计算节点，并基于计算节点上配置的算法模型进行风险的识别。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，所述巡检任务基于多源传感器进行，且一个巡检任务至少和两个算法模型匹配，所述算法模型接收多源传感器的输入，并输出风险识别结果。
3.如权利要求1所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，边缘侧服务器根据巡检任务和算法模型的输入确定配置于巡检区域内的输入源包括：设置于井下的控制终端根据巡检任务的类型获取设置于井下的传感器网络，根据巡检任务指定的历史时长确定在指定的时段内井下可用的历史传感器，根据算法模型的输入与井下可用的历史传感器选择符合算法模型输入的井下传感器作为输入源。
4.如权利要求1所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，所述根据输入源采集的历史数据构建包含风险性数据的计算任务包括：接收输入源采集的历史数据，根据算法模型的输入构建虚拟源数据，使用含有历史数据和虚拟源数据的数据集作为算法模型的输入，以获得和数据集对应的风险识别结果。
5.如权利要求4所述的用于双重预防机
6.如权利要求4所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，在边缘侧选取计算节点，于计算节点卸载计算任务，其中计算任务的源数据由远程服务器和边缘侧服务器配置，所述计算节点在执行计算任务时，和远程服务器通过SSL通信。
7.如权利要求1所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，所述根据计算任务的计算结果获取输入源数据的可靠性包括：获取包含风险性数据的计算任务的风险类型，根据计算结果和风险类型的差异确定计算模型的可靠性。
8.如权利要求7所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，所述根据计算结果和风险类型的差异确定计算模型是否可靠包括： 在风险类型一致时，远程服务器根据历史数据源和算法模型构建计算任务，在远程服务器执行计算任务以获取风险的计算结果，根据计算结果和矿井侧上报结果是否一致确定计算模型的可靠性。
9.如权利要求7所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，在边缘侧计算模型和远程服务器侧的计算结果不一致时，于边缘侧采集模型的参数，并保存至服务器，并在边缘侧部署临时模型以接收终端的输入，所述临时模型和远程服务器侧的计算模型参数一致。
10.如权利要求7所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，所述基于可靠输入源所接入的终端构建巡检序列，基于终端的负载分发巡检序列包括： 获取可靠输入源采集的巡检数据，将采集的巡检数据经可靠输入源所接入的终端转发至数据网关，数据网关构建计算任务后卸载至计算节点，并基于计算节点上配置的算法模型进行风险的识别。
...【技术特征摘要】
1.用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，所述巡检任务基于多源传感器进行，且一个巡检任务至少和两个算法模型匹配，所述算法模型接收多源传感器的输入，并输出风险识别结果。
3.如权利要求1所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，边缘侧服务器根据巡检任务和算法模型的输入确定配置于巡检区域内的输入源包括：设置于井下的控制终端根据巡检任务的类型获取设置于井下的传感器网络，根据巡检任务指定的历史时长确定在指定的时段内井下可用的历史传感器，根据算法模型的输入与井下可用的历史传感器选择符合算法模型输入的井下传感器作为输入源。
4.如权利要求1所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，所述根据输入源采集的历史数据构建包含风险性数据的计算任务包括：接收输入源采集的历史数据，根据算法模型的输入构建虚拟源数据，使用含有历史数据和虚拟源数据的数据集作为算法模型的输入，以获得和数据集对应的风险识别结果。
5.如权利要求4所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，所述边缘侧配置的计算节点执行计算任务包括：
6.如权利要求4所述的用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，其特征在于，在边缘侧选取计算节点，于计算节点卸载计算任务，其中计算任务的源数据由远程...
【专利技术属性】
技术研发人员：李爽，薛广哲，许锟，鹿乘，韩世锋，黄晨晨，程德强，贺超，梁敏富，刘娇，张祎，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
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