本發(fā)明屬于邊緣計算任務(wù)調(diào)度領(lǐng)域，具體涉及一種感算協(xié)同的高速鐵路接觸網(wǎng)缺陷實時檢測任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、高鐵作為一種高速、安全、便捷的交通工具，在我國鐵路運輸中有著重要的作用。電氣化鐵路系統(tǒng)的核心元素接觸網(wǎng)是高鐵唯一的動力來源，其穩(wěn)定性和可靠性至關(guān)重要。定期巡檢相關(guān)線路及設(shè)備是保證接觸網(wǎng)安全穩(wěn)定運行的一項基礎(chǔ)工作。目前主流的檢測方式為使用攝像裝置采集線路數(shù)據(jù)，然后傳輸數(shù)據(jù)中心分析處理。這種方式的拍攝環(huán)節(jié)和檢測環(huán)節(jié)往往分離，周期較長，增加了風(fēng)險隱患。

2、近年來，有許多研究人員利用邊緣計算技術(shù)進行接觸網(wǎng)安全巡檢，這種方式通過檢測人員攜帶攝像采集裝置和邊緣設(shè)備添乘高鐵，在列車頭部部署裝置，攝像裝置采集視頻后直接傳輸邊緣設(shè)備進行處理，初步解決了采集端與檢測端分離的問題。但受限于邊緣設(shè)備資源不足、接觸網(wǎng)安全缺陷種類繁多、待檢測數(shù)據(jù)量大等難題，目前高鐵接觸網(wǎng)缺陷巡檢的邊緣檢測裝置處理速度落后于攝像裝置采集速度，無法做到感算協(xié)同、邊拍邊檢的實時檢測。急需對接觸網(wǎng)缺陷實時檢測調(diào)度問題建模，設(shè)計合適的任務(wù)調(diào)度策略，合理分配待檢測任務(wù)，充分利用邊緣設(shè)備算力，降低整體處理時間，滿足實時檢測的要求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種感算協(xié)同的高速鐵路接觸網(wǎng)缺陷實時檢測任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)及方法，通過構(gòu)建高鐵接觸網(wǎng)缺陷實時檢測任務(wù)調(diào)度模型，解決邊緣設(shè)備與采集裝置無法協(xié)同工作的問題，利用改進的布谷鳥遺傳算法（ckga）解決實時任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問題。

2、為了達到上述目的，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：第一方面，本發(fā)明提供一種感算協(xié)同的高速鐵路接觸網(wǎng)缺陷實時檢測任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，包括：

3、高鐵接觸網(wǎng)缺陷實時檢測模塊，包括邊緣設(shè)備模型、攝像裝置模型、目標(biāo)檢測模型和任務(wù)模型，用于描述實時檢測要求下高鐵接觸網(wǎng)缺陷檢測任務(wù)調(diào)度；其中，邊緣設(shè)備模型描述邊緣設(shè)備的相關(guān)信息和參數(shù)，攝像裝置模型描述攝像采集設(shè)備的相關(guān)信息和參數(shù)，目標(biāo)檢測模型描述用于接觸網(wǎng)缺陷檢測的模型，任務(wù)模型描述邊緣檢測任務(wù)的相關(guān)參數(shù)，并對任務(wù)的執(zhí)行時間進行約束；

4、約束條件構(gòu)建模塊，用于建立高鐵接觸網(wǎng)缺陷實時檢測任務(wù)調(diào)度要求的一組任務(wù)調(diào)度模型的約束條件；

5、所述邊緣設(shè)備模型表示如下：

6、?；

7、其中，?表示邊緣設(shè)備集，邊緣設(shè)備個數(shù)為；表示編號為的邊緣設(shè)備；

8、其中單個邊緣設(shè)備表示為：

9、；

10、其中，表示第臺邊緣設(shè)備的計算資源；表示讀入數(shù)據(jù)流單幀圖片的時間；表示存儲數(shù)據(jù)流單幀結(jié)果的時間；

11、所述攝像裝置模型表示如下：

12、；

13、其中，表示使用的攝像裝置，為攝像裝置采集數(shù)據(jù)流的幀率，為開始采集數(shù)據(jù)流的時間；

14、為攝像裝置采集幀與幀之間的時間間隔，即為實時檢測中單幀任務(wù)處理最長時間；在實時檢測要求下，單幀圖片任務(wù)集中子任務(wù)的最晚完成時間不能超過，否則將會影響下幀圖片的處理；

15、所述目標(biāo)檢測模型表示如下：

16、；

17、其中，表示目標(biāo)檢測模型；為使用模型檢測一幀圖片需要的處理時間；為使模型檢測一幀圖片需要的計算資源；

18、所述任務(wù)模型表示如下：

19、?；

20、其中，?表示待檢測實時任務(wù)集，任務(wù)個數(shù)為；表示編號為??的待檢測任務(wù)。

21、進一步的，tlfg任務(wù)模型（time?less?than?frame?gap）表示模型處理時間小于數(shù)據(jù)幀間隙時間的任務(wù)，即；對于此類任務(wù)，通過調(diào)度找到滿足實時檢測的任務(wù)分配方案。

22、定義為調(diào)度的最小子任務(wù)，表示攝像裝置采集的數(shù)據(jù)幀使用處理的子任務(wù)；表示子任務(wù)的任務(wù)開始時刻，表示任務(wù)結(jié)束時刻，且?=。

23、經(jīng)過調(diào)度后，得到?，表示??時刻邊緣設(shè)備是否在運行檢測攝像裝置數(shù)據(jù)幀缺陷檢測模型子任務(wù)。

24、進一步的，定義高鐵接觸網(wǎng)缺陷任務(wù)調(diào)度實時檢測要求的一組約束條件，包括任務(wù)約束、計算資源約束和實時檢測時間約束；

25、所述任務(wù)約束如下：

26、對于接觸網(wǎng)缺陷檢測任務(wù)所涉及的模型，在一個幀與幀間隔之中，單幀圖片的單個模型的檢測任務(wù)不能分配至多臺邊緣設(shè)備；

27、；

28、上式定義表示：對于接觸網(wǎng)缺陷檢測任務(wù)所涉及的模型，單幀圖片的單個模型的檢測任務(wù)只分配至一臺邊緣設(shè)備，表示在單幀時間間隙中，邊緣設(shè)備?是否運行檢測攝像裝置數(shù)據(jù)幀缺陷檢測模型子任務(wù)；

29、所述計算資源約束如下：

30、對于每一時刻，每個邊緣設(shè)備上執(zhí)行的任務(wù)所需要的資源不能超過邊緣設(shè)備最大資源量；

31、；

32、上式定義表示：對于每一時刻，每個邊緣設(shè)備上執(zhí)行的任務(wù)所需要的資源要小于或等于邊緣設(shè)備最大資源量；

33、所述實時檢測時間約束如下：

34、在實時檢測中，每幀圖片的任務(wù)的最早開始時間要晚于圖片到來的時間，最晚完成時間要早于下一幀圖片到達的時間，以滿足實時的要求；

35、；

36、；

37、其中，表示檢測任務(wù)??的開始時間，即單幀圖片的所有檢測任務(wù)的最早開始時間；表示檢測任務(wù)的結(jié)束時間，單幀照片所有檢測任務(wù)的最晚完成時間。

38、上式定義表示以零時刻為開始時刻。根據(jù)??和檢測的幀數(shù)，可以得到第??幀的輸入時間為?，則針對第??幀圖片任務(wù)的時間約束為：

39、；

40、；

41、其中：，表示邊緣設(shè)備接收到第??幀的時刻，?表示傳輸時延。為第??幀圖片的所有檢測任務(wù)的最早開始時間，為第??幀圖片的所有檢測任務(wù)的最晚完成時間。

42、第二方面，本發(fā)明提供一種基于改進布谷鳥遺傳算法的感算協(xié)同實時檢測任務(wù)調(diào)度方法，基于第一方面所述感算協(xié)同的高速鐵路接觸網(wǎng)缺陷實時檢測任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)實現(xiàn)，調(diào)度方法包括以下步驟：

43、步驟s1：邊緣設(shè)備計算端接收到采集裝置感知端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)幀任務(wù)，并進行可調(diào)度性驗證，檢驗數(shù)據(jù)幀任務(wù)是否為tlfg任務(wù)；

44、步驟s2：在檢驗結(jié)果為任務(wù)可調(diào)度的基礎(chǔ)上，主邊緣設(shè)備將檢測任務(wù)劃分成多個子任務(wù)，獲得子任務(wù)集；

45、步驟s3：在子任務(wù)集的基礎(chǔ)上，主邊緣設(shè)備采用改進的布谷鳥遺傳算法獲得調(diào)度方案，以滿足任務(wù)調(diào)度模型的約束條件；

46、步驟s4：每個邊緣設(shè)備根據(jù)調(diào)度方案執(zhí)行子任務(wù)，獲得最終結(jié)果。

47、進一步的，在步驟s3中，基于改進布谷鳥遺傳算法的任務(wù)調(diào)度方法，具體包括：

48、步驟s3.1，感知端傳輸新的任務(wù)后，邊緣計算端將任務(wù)劃分為多個子任務(wù)，根據(jù)子任務(wù)集中的任務(wù)個數(shù)確定布谷鳥個體序列的編碼格式：

49、

50、其中，任務(wù)個數(shù)為，表示將編號的子任務(wù)分配給邊緣設(shè)備；

51、步驟s3.2，初始化種群；假設(shè)種群中巢穴數(shù)量為，每個巢穴內(nèi)的布谷鳥個數(shù)為，每個布谷鳥個體由條基因序列構(gòu)成；在初始化種群時，采用完全隨機的方法，首先生成條基因序列，然后平均隨機分配至個布谷鳥個體；再將布谷鳥個體平均隨機分配至每個巢穴中；對于個不同的種群，皆由上述方法生成；由此獲得不同的初始調(diào)度策略；

52、步驟s3.3，對巢穴內(nèi)的布谷鳥個體進行更新，包括選擇、交叉和變異操作；選擇操作采用輪盤賭和二元錦標(biāo)法；交叉操作使用兩點交叉法；變異操作則根據(jù)變異概率，對除了個體序列第一個基因與最后一個基因之外的其他某一個位置的基因進行變異操作；

53、選擇操作根據(jù)適應(yīng)度評估和實時性約束條件來選擇個體：根據(jù)的實時性約束判斷布谷鳥個體序列和布谷鳥個體序列的可行性，當(dāng)一個為可行方案另一個為不可行方案時，選擇可行方案的個體序列；當(dāng)兩個個體序列都為可行方案時，選擇較大的個體序列；當(dāng)兩個個體序列均為不可行方案時，選擇?較大的序列，并根據(jù)準(zhǔn)則，判斷是否接受該不可行方案；在任務(wù)無法滿足實時性要求時，算法將給出最晚完成時間最短的方案；

54、步驟s3.4，隨機遷徙選擇需要更新的巢穴，方法使用飛行；

55、步驟s3.5，巢穴替代操作；計算布谷鳥個體適應(yīng)度值，更新巢穴最優(yōu)解；其中，隨機生成新的巢穴并計算適應(yīng)度值；如果新巢穴的適應(yīng)度值小于原巢穴，則保留原巢穴；否則根據(jù)metropolis準(zhǔn)則，判斷是否接受新巢穴；然后對種群中所有巢穴按照適應(yīng)度函數(shù)評估，根據(jù)適應(yīng)度值進行排序，隨機淘汰末尾巢穴，并生成新的巢穴；更新巢穴后，計算種群中適應(yīng)度最高的個體序列并保留結(jié)果；達到最大迭代次數(shù)時輸出最優(yōu)方案。

56、進一步的，所述步驟s3.3中，以實時檢測為目標(biāo)的適應(yīng)度計算函數(shù)：

57、

58、其中，表示目標(biāo)適應(yīng)度值，為按照布谷鳥個體序列的調(diào)度方案分配任務(wù)計算得出的最晚完成時間；布谷鳥個體序列的適應(yīng)度值由上述適應(yīng)度函數(shù)獲得，布谷鳥巢穴的適應(yīng)度值為其包含的基因序列的適應(yīng)度值的最大值；

59、

60、其中，表示單個布谷鳥個體序列，為布谷鳥個體所在巢穴的適應(yīng)度值函數(shù)，取其包含的所有基因序列的適應(yīng)度值的最大值。

61、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)第二方面所述方法的步驟。

62、第四方面，本發(fā)明提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第二方面所述方法的步驟。

63、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明針對實際應(yīng)用中高鐵添乘攝像裝置連續(xù)拍攝的場景，對檢測任務(wù)流程解耦合，將缺陷實時檢測問題抽象建模，分析為組合優(yōu)化問題中的0-1優(yōu)化問題；模型設(shè)計為單目標(biāo)任務(wù)調(diào)度問題，以滿足實時檢測要求為目標(biāo)，分析約束條件，構(gòu)建感算協(xié)同的高鐵接觸網(wǎng)缺陷檢測模型；根據(jù)采集裝置拍攝幀率帶來的處理時間要求和持續(xù)向邊緣設(shè)備輸出數(shù)據(jù)流的特點，設(shè)計了適應(yīng)度評估函數(shù)；將布谷鳥算法（cuckoo?search，cs）的全局搜索能力和遺傳算法（genetic?algorithm，ga）的優(yōu)化能力結(jié)合，將cs的和ga的結(jié)合，提出了改進布谷鳥遺傳算法調(diào)度策略（improved?cuckoogenetic?algorithm，ckga），實現(xiàn)了對感算協(xié)同架構(gòu)下接觸網(wǎng)缺陷檢測場景中邊緣設(shè)備資源的合理調(diào)配。本發(fā)明旨在針對高鐵接觸網(wǎng)缺陷實時檢測場景，構(gòu)建感算協(xié)同的高鐵接觸網(wǎng)缺陷實時檢測模型，并針對實時檢測的具體要求設(shè)計了改進ckga調(diào)度策略。通過實驗證明，本文提出的感算協(xié)同的高速鐵路接觸網(wǎng)缺陷實時檢測調(diào)度模型及改進布谷鳥遺傳算法調(diào)度策略有效地提升了接觸網(wǎng)缺陷檢測場景中任務(wù)執(zhí)行效率和邊緣端設(shè)備利用率，更好地滿足了實時檢測的要求。