CN116318365A - 天地多元一体化的时空服务大数据平台 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种包括基础设施层、平台层和软件层的天地多元一体化的时空服务大数据平台，执行巡检作业，获取包括无人机携带载荷获取带的数据、物联网数据等待检测区域的时空大数据，利用卫星网实现数据的传输，从而实现时空大数据及时回传，然后平台层通过集群服务器对时空大数据进行数据管理，对时空大数据进行清洗、融合、规整等处理，获取高价值数据，从而及时精确的从时空大数据中获取到巡检信息，然后通过软件层将巡检信息进行推送，使相关人员对巡检发现的问题进行及时解决，从而解决了时空服务大数据回传难、处理效率低的问题，从而通过时空服务大数据平台实现了对待巡检区域的巡检作业的统筹管理。

Description

天地多元一体化的时空服务大数据平台

技术领域

本申请实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种天地多元一体化的时空服务大数据平台。

背景技术

对于森林防火、边境监测、管线巡检、油井监测、应急测绘、航空遥感、电力巡查、应急搜救、海岛监测等领域，要保障这些区域的安全或者正常运转，因此，需要对这些区域进行巡检作业。

目前，对这些区域的巡检作业，大多数是比较简单的方式，例如，无人机的定期巡航，将数据传回地面，地面上的巡检人员通过视频或者图片进行判断，又或者，依靠人工进行巡检作业，由巡检人员徒步按照巡检路线进行巡检作业。

因此，目前的巡检作业方式，很大程度上仍然需要依靠巡检工作人员，因此，难以对待巡检区域的巡检作业进行统筹管理，不再满足当前的发展要求，例如，难以对获取的巡检数据进行及时有效的数据管理，这样，对于待巡检区域的安全隐患和故障的查出就存在滞后性和不准确性。

发明内容

本申请实施例提供一种天地多元一体化的时空服务大数据平台，解决了难以获得准确的巡检数据以及巡检数据传输难，从而导致巡检发现的问题难以及时解决的问题。

本申请实施例提供一种天地多元一体化的时空服务大数据平台，其特征在于，所述时空服务大数据平台的***架构包括：基础设施层、平台层和软件层；

所述基础设施层包括：物理层和网络层，其中，所述物理层包括集群服务器、交换机和/或路由器；

所述网络层包括：卫星网、互联网，所述卫星网用于传输无人机上的待检测区域的时空大数据传输到所述时空服务大数据平台的集群服务器，其中，所述时空大数据包括：无人机飞行数据及飞控数据、视频流数据、图像数据、GPS地理信息数据；

所述平台层用于基于所述集群服务器上集成的大数据处理算法对所述时空大数据进行数据管理，获取处理后的时空大数据以及从所述所述待检测区域的巡检信息；

所述软件层用于将所述处理后的时空大数据和/或巡检信息进行推送。

可选的，所述网络层还包括：物联网，用于将所述待检测区域中设置的物联网终端设备对应的物联网数据传输给所述无人机，以使所述无人机上保存有包括所述物联网数据在内的时空大数据。

可选的，所述卫星网包括：宽带卫星网和窄带卫星网。

可选的，所述网络层还包括：VPN网络，用于用户对所述时空服务大数据平台中所述处理后的时空大数据和/或所述巡检信息进行读取访问，以及对所述无人机的远程控制和监控。

可选的，所述集群服务器包括：流媒体服务器、文件服务器、基于Mapreduce算法的计算服务器集群；

所述流媒体服务器，用于获取所述视频流数据，对所述视频流数据进行解析和/或转化，并将解析和/或转化后的视频流数据发送给所述基于Mapreduce算法的计算服务器集群；

所述基于Mapreduce算法的计算服务器集群，搭载用于对所述待检测区域的时空大数据进行预处理的算法和处理程序，以获取所述待检测区域的巡检信息，并将所述解析和/或转化后的视频流数据、所述巡检信息通过所述软件层推送；

所述文件服务器，用于存储所述处理后的时空大数据、所述巡检信息、以及所述时空服务大数据平台的日常数据文档。

可选的，所述基于Mapreduce算法的计算服务器集群包括：数据分析服务器、数据转发服务器和数据库服务器；

所述数据分析服务器，用于对所述待检测区域的时空大数据进行清洗规整以及故障点的识别，获取所述巡检信息，并将所述巡检信息发送给所述数据转发服务器；

所述数据转发服务器，用于对接收到的无人机飞行数据及飞控数据、所述解析和/或转化后的视频流数据、所述识别结果定向转发；

数据库服务器，用于所述时空服务大数据平台的用户信息进行管理，以及对所述时空大数据进行存储，以便对所述时空大数据进行数据管理和用户访问所述时空服务大数据平台。

可选的，所述基础设施层还包括：显示终端；

所述显示终端用于显示所述处理后的时空大数据、所述无人机飞行路线、所述巡检信息。

可选的，还包括：单兵设备；

所述单兵设备，用于巡检人员与所述时空服务大数据平台进行交互。

可选的，还包括：综合智慧任务车；

所述综合智慧任务车，用于通过所述卫星网与所述无人机交互，控制所述无人机，以及获取所述待检测区域的时空大数据。

可选的，还包括：防火墙，所述防火墙设置在所述集群服务器与交换机和/或路由器之间。

本申请实施例基于云计算，架构包括基础设施层、平台层和软件层的天地多元一体化的时空服务大数据平台，为森林防火、边境监测、管线巡检、油井监测、应急测绘、航空遥感、电力巡查、应急搜救、海岛监测等领域的巡检作业，其中，基础设施层包括集群服务器、交换机和/或路由器，通过无人机可以获取待检测区域的时空大数据，解决了巡检作业的作业环境艰苦恶劣时，巡检人员很难开展巡检作业，难以获取准确的巡检数据的问题，并且，利用卫星网实现数据的传输，然后利用关口站实现数据的转换，从而使无人机上的待检测区域的时空大数据及时回传到时空服务大数据平台控制中心，并且，平台层通过集群服务器对时空大数据进行分析处理，可以及时精确的从时空大数据中获取到巡检信息，然后通过软件层将巡检信息进行推送，使相关人员及时了解待检测区域的情况，并对巡检发现的问题进行及时解决，从而解决了时空服务大数据回传难、处理效率低的问题，使得相关人员能及时获取巡检信息，从而有效应对，从而通过该时空服务大数据平台实现了对待巡检区域的巡检作业的统筹管理。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请实施例的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一实施例提供的时空服务大数据平台的***架构图；

图2为本申请一实施例提供的网络拓扑图；

图3为本申请另一实施例提供的时空服务大数据平台的***架构图；

图4为本申请一实施例提供的数据流示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

对森林防火、边境监测、管线巡检、油井监测、应急测绘、航空遥感、海上船只监测、电力巡查、应急搜救、海岛监测等领域，需要进行巡检作业从而能及时发现问题，解决问题，避免严重的损失。

目前，这些领域的巡检作业在巡检作业方式上比较简单化，例如，通过控制无人机在待巡检区域上空进行巡航拍摄视频和图片，然后，将视频和图片传到地面上的巡检人员的设备上，由巡检人员通过观看视频和图片进行巡检作业，又或者，巡检人员定期按照巡检路线徒步进行巡检作业，如果巡检出故障，能现场解决的巡检人员解决，不能现场解决的，有巡检人员将故障信息发送给对应的工作人员，工作人员收到故障信息后，对故障进行处理。

因此，目前的巡检作业很大程度上仍然依靠人工进行巡检作业，这种巡检方式难以做到对待巡检区域的统筹管理，导致巡检效率低，巡检结果不准确等。

因此，为解决现有技术中巡检作业中存在的问题，本申请提供一种天地多元一体化的时空服务大数据平台，时空服务大数据平台包括基础设施层、平台层和软件层，该时空服务大数据平台可以获取待检测区域的时空大数据，其中，时空大数据是无人机上搭载的载荷等设备对待检测区域进行巡检作业时采集，然后由搭建的卫星网等网络实时的将传输到时空服务大数据平台的集群服务器中的，然后，集群服务器中搭载有用于处理时空大数据的大数据算法，从而通过集群服务器对时空服务大数据进行数据管理，对时空大数据进行清洗规整等处理，从而可以高效准确提取待检测区域的巡检信息，随后将待检测区域的巡检信息发送至软件层，以使用户获取到待检测区域的巡检信息，从而及时解决巡检作业时发现的问题。也就是说，本申请的时空服务大数据平台，结合了卫星遥感、航空遥感、大数据处理、云计算等多种方式，实现时空大数据的采集、分析、分发、上报、预警等多项功能，实现了对巡检区域的巡检作业的统筹管理。

图1为本申请一实施例提供的时空服务大数据平台的***架构图，如图1所示，时空服务大数据平台的***架构包括：基础设施层、平台层和软件层。

其中，基础设施层，即IaaS层包括物理层和网络层，物理层包括集群服务器，集群服务器是用于对时空大数据进行数据管理的设备，平台层基于集群服务器实现其对时空大数据进行数据管理的功能。

交换机和/或路由器是实现网络互联，进行数据传输的设备，设置在无人机平台、时空服务大数据平台的控制中心中，网络层基于交换机和/或路由器实现其功能。

网络层包括卫星网、互联网，卫星网用于将无人机上的待检测区域的时空大数据通过关口站传输给互联网，互联网用于将时空大数据通过交换机传输到集群服务器。

平台层，即PaaS层，用于基于集群服务器对待检测区域的时空大数据进行数据管理，获取处理后的时空大数据以及从待检测区域的时空大数据中提取待检测区域的巡检信息。

软件层，即SaaS层用于将处理后的时空大数据和/或待检测区域的巡检信息进行推送。

其中，以待检测区域的时空大数据的数据传输方向进行详细说明：

无人机在待巡检区域进行飞行巡检作业时，通过携带的载荷获得待巡检区域的视频流数据和图像数据，其中，载荷可以包括三光光电吊舱、倾斜相机、正射相机、喊话机，从而可以拍摄待巡检区域的视频和图像。

然后，无人机将待巡检区域的时空大数据，即视频流数据、图像数据、平台设备参数(此处包括无人机飞行数据及飞控数据、载荷参数)通过卫星网发送地面的关口站。可选的，为了提高数据传输效率，卫星网可以为宽带卫星网。进一步，卫星网也可以是宽带卫星网和窄带卫星网的冗余设置，这样，当宽带卫星网出现故障时，通过窄带卫星网进行数据传输。

关口站对接收到的时空大数据进行解析转换封装，将其转换为可通过互联网传输的数据。

然后，通过互联网将时空大数据发送给时空服务大数据平台的交换机，交换机将时空大数据分发给时空服务大数据平台的集群服务器。

集群服务器根据嵌入的大数据处理算法和处理程序，对接收到的时空大数据进行收集、去噪、清洗、转化、规整、推送等处理，获取处理后的时空大数据，并从待检测区域的时空大数据中提取巡检信息，其中，巡检信息例如可以是故障点位置。处理后的时空大数据中，数据之间具有关联性，例如时空关联性，位置关联性，数据直观，便于理解，从而便于用户访问查看。

软件层对处理后的时空大数据和/或巡检信息进行推送，具体的，例如，可以显示在web界面上，通过手机短信发送，通过APP进行推送，从而让用户获知巡检信息，以便及时处理。

可选的，网络层还可以包括：VPN网络，用于用户对时空服务大数据平台进行访问和/或管控，读取处理后的时空大数据和巡检信息，以便随时了解待检测区域的状况，以及对无人机的远程控制和监控，这样，用户可以根据自身需求控制无人机的飞行路线，从而获取所需的时空大数据。

本实施例，基于云计算，架构包括基础设施层、平台层和软件层的天地多元一体化的时空服务大数据平台，为森林防火、边境监测、管线巡检、油井监测、应急测绘、航空遥感、电力巡查、应急搜救、海岛监测等领域的巡检作业，其中，基础设施层包括集群服务器、交换机和/或路由器，通过无人机可以获取待检测区域的时空大数据，解决了巡检作业的作业环境艰苦恶劣时，巡检人员很难开展巡检作业，难以获取准确的巡检数据的问题，并且，利用卫星网实现数据的传输，然后利用关口站实现数据的转换，从而使无人机上的待检测区域的时空大数据及时回传到时空服务大数据平台控制中心，并且，平台层通过集群服务器对时空大数据进行分析处理，可以及时精确的从时空大数据中获取到巡检信息，然后通过软件层将巡检信息进行推送，使相关人员及时了解待检测区域的情况，并对巡检发现的问题进行及时解决，从而解决了时空服务大数据回传难、处理效率低的问题，使得相关人员能及时获取巡检信息，从而有效应对，从而通过该时空服务大数据平台实现了对待巡检区域的巡检作业的统筹管理。

图2为本申请一实施例提供的网络拓扑图，图3为本申请另一实施例提供的时空服务大数据平台的***架构图，图4为本申请一实施例提供的数据流示意图。

如图2所示，本申请实现天地多元一体化的时空服务大数据平台所需的设备包括：部署在多地的物联网终端设备、无人机平台、集群服务器、交换机、卫星、关口站、防火墙、单兵设备、移动设备、用户终端和综合智慧任务车。

其中，部署在多地的物联网终端设备配备有LoRa监测装置，用来采集物联网终端设备状态数据，即物联网数据，从而丰富时空大数据的数据量和数据来源，再将所有物联网终端设备通过LoRa网关连接起来，由其将物联网数据传输至无人机平台，完成物联网数据的采集，同时，通过LoRa网关也可反向控制物联网终端设备。

无人机平台，由无人机、卫通天线、其它冗余网设备、载荷等组成，无人机根据地面控制中心的指令携带设备飞临待巡检区域现场，对待巡检区域上的地面设备、待巡检区域进行巡检，拍摄视频和图像，获得视频流数据、图像数据，将视频流数据、图像数据、物联网数据等作为待检测区域的时空大数据实时传回时空服务大数据平台。

其中，时空大数据还包括：平台设备参数、红外数据、雷达数据、GPS地理信息数据，平台设备参数包括无人机飞行数据及飞控数据。

集群服务器包括流媒体服务器、文件服务器、基于Mapreduce算法的计算服务器集群，基于Mapreduce算法的计算服务器集群包括数据分析服务器、数据转发服务器和数据库服务器。

卫星，一般选择宽带卫星，实现通过宽带卫星对无人机上的时空大数据实时回传、IP通话及宽带上网等功能。

关口站，实现对接收到的待检测区域的时空大数据进行解析转换封装，将其转换为可通过互联网传输的数据。

如图4所示，核心交换机，为交换机和/或路由器的一种，设置在时空服务大数据平台的控制中心，用于对时空大数据进行分发，根据时空大数据的目的地址将时空大数据分发至对应的服务器。其中，视频流数据传输到流媒体服务器和数据分析服务器；平台设备参数为UDP数据包，发至数据转发服务器；物联网数据、图像数据转发至数据分析服务器。

防火墙设置在集群服务器与核心交换机之间。

单兵设备，在对待巡检区域进行无人机巡检时，巡检人员可以在户外进行监控，利用单兵设备通过互联网、基站与时空服务大数据平台的控制中心进行通信。

移动设备为超融合笔记本，可在时空服务大数据平台授权的情况下通过VPN网临时接管无人机以及载荷的控制权。

用户终端，时空服务大数据平台用户可远程通过VPN网对时空服务大数据平台的数据进行读取，数据是在用户权限范围内的数据，非权限范围内的不可访问。

综合智慧任务车，实现无人机的运输，将无人机运输到待巡检区域，保障无人机的正常飞行，且具备接管时空服务中心的控制权限，对无人机以及载荷进行远程控制，对无人机以及载荷的采集数据的收集的功能。其中，综合智慧任务车的数据也通过卫星网进行传输。

其中，如图2所示的网络拓扑显示，时空服务大数据平台的网络链包括卫星网、物联网、VPN专网、互联网。

其中，卫星网用于实现无人机平台与时空大数据平台控制中心的服务器之间的通信，将无人机平台获取的待巡检区域的时空大数据通过关口站传输至互联网，以使时空大数据平台的服务器获取。

物联网，用于实现物联网终端设备与无人机平台之间的通信，将物联网终端设备获取的物联网数据传输到无人机平台。

用户可通过VPN专网对时空服务大数据平台的数据进行远程读取访问，也可通过部署有控制软件环境的笔记本对无人机以及载荷进行远程控制与监控。

地面移动设备、单兵作业人员可通过基站与时空服务大数据平台控制中心通过互联网完成信息交互，诸如语音通话、视频通话等功能。

时空服务大数据平台控制中心由交换机获取和发送数据，所有数据的流进都需经过防火墙再与内部服务器进行信息交互。

关口站实现有卫星网传输的卫星数据与互联网数据之间的互相解析转换封装，关口站与时空服务大数据平台控制中心之间通过专网连接，保证数据链路的稳定性与高速性。

如图3所示，时空服务大数据平台基于云架构，包括基础设施层(IaaS层)、平台层(PaaS层)和软件层(SaaS层)，具体的：

IaaS层包括：物理层和网络层。

其中，物理层包括：流媒体服务器、文件服务器、基于Mapreduce算法的计算服务器集群、以及交换机和/或路由器、显示终端。

流媒体服务器，用于处理视频流数据，对视频流数据进行解析/转化，如图4所示，以不同格式推流至Web浏览器界面、移动端APP、微信小程序、用户端软件等界面软件。

文件服务器，存储时空服务大数据平台的日常数据文档、图像数据、平台设备参数等信息，文件服务器具备信息共享的功能，用户可通过VPN对数据进行读写访问。

基于Mapreduce算法的计算服务器集群包括：数据分析服务器、数据转发服务器和数据库服务器。数据分析服务器将物联网数据解析并将数据报帧头删减，对数据内容按照Web端展示格式重组转化成JSON格式数据发至数据转发服务器，由数据转发服务器发布至Web端和手机APP端，Web端与APP端始终订阅物联网数据，以及视频流数据、图像数据进行图像识别，识别故障点，从而在图像上或者视频截图图像上标注故障点，然后由数据转发服务器推送至Web端、APP端和用户端软件，并以电话/短信形式通知工作人员需要处理的故障任务。

数据库服务器，用于用户对时空服务大数据平台的数据进行数据访问，以及具有数据库管理功能，包括：***配置与管理、时空服务大数据平台的数据存取与更新管理、数据完整性管理和数据安全性管理。数据库的查询和操纵功能，该功能包括数据库检索和修改。数据库维护功能，包括数据导入/导出管理，数据库结构维护、数据恢复功能和性能监测。其中，数据库需要并行运行，由于在同一时间，访问数据库的用户不止一个，所以数据库服务器必须支持并行运行机制，处理多个事件的同时发生。

显示终端，显示终端为智能显示终端，可以实现分屏显示，不受工位限制以及可视化面积大小的限制，研究了N对N、N对1、显示面积随意调整随意布局等功能。

网络层用于保障时空服务大数据平台数据链路的畅通，完成各个不同网络间的互联互通。

其中，网络层包括：卫星网、VPN网络、物联网和互联网。

卫星网包括宽带卫星网和窄带卫星网，宽带卫星网用于传输无人机平台数据、综合智慧任务车平台数据等平台设备数据，通过地面关口站与互联网互联；窄带卫星网，作为宽带卫星网络的冗余网，在宽带卫星网故障情况下，传输无人机平台数据、综合智慧任务车数据等平台设备数据，通过地面关口站与互联网互联。

VPN网，实现移动设备临时管控无人机平台的功能，远端用户设备对时空服务大数据平台的数据访问读取功能。

物联网，将待检测区域中设置的物联网设备获取到的物联网数据传输给无人机，以使无人机上保存有包括待检测区域的物联网数据在内的待检测区域的时空大数据，通过物联网，也可以实现对物联网设备的控制。

互联网，连接地面设备，打通时空服务大数据平台与用户端、关口站、单兵设备、移动设备等的连接。

PaaS层主要由数据层、数据融合层、服务层组成，结合大数据算法实现数据收集、提取、清洗、融合、规整、推送、发布等功能，基于集群服务器实现其功能。

其中，数据层数据包括接收到无人机飞行数据及飞控数据等平台设备数据、视频流数据、红外数据、雷达数据、图像数据、物联网数据和GPS地理信息数据。

在融合层主要实现对数据层接收到的数据的数据管理工作，主要包括冗余数据的去除、视频流数据的格式转换、图像数据的深度学习识别处理、物联网数据报JSON格式化、图像数据的清洗规整、抓取不同项目产生的数据并预处理去噪整理等功能。

服务层对融合层融合处理后的数据提供下面几种服务：

数据转发：将UDP、TCP、MQTT数据转发至相应用户端，实现数据流定向服务功能；

故障识别：对于视频流数据以及图像数据进行智能识别，对潜在隐患以及故障点进行精确定位，第一时间锁定故障区域；

流媒体服务：具备推流、拉流、采集、缓存、调度、传输播放、视频协议转换等服务功能，对于视频流数据进行流式协议转化，支持RSTP、RMTP、RTP、HLS等视频流协议推送至Web界面、用户端软件、手机移动端APP等。

订阅/发布：Web端按照JSON格式订阅物联网数据，由物联网终端设备定期发布物联网数据至Web端。

地图服务：时空服务大数据平台通过地图API接口，集成天地图、高德、百度、腾讯、谷歌等地图信息，为飞行服务提供GIS服务。

SaaS软件层主要实现应用层功能，时空服务大数据平台将处理获得的巡检信息通过手机移动端APP、Web界面、手机短信、手机电话、用户端软件等进行推送。

其中，Web界面：集成显示无人机实时运行画面、无人机飞控工作数据、吊舱作业数据、物联网数据、单兵作业数据，远程对无人机、吊舱、物联网设备进行控制，与综合智慧任务车、单兵实现远程语音以及视频通话。

移动端APP和微信小程序：根据登录身份，远程获取时空服务大数据平台的数据，包括视频画面、平台设备数据、告警信息等信息，手机APP还集成故障点告警推送服务，从而可以明确故障位置，并推送故障排除教程，协助用户解决故障。

手机短信：故障识别服务通过对视频流数据以及图像数据等图像信息进行AI识别，发现故障点，以短信消息推送至相应用户，使其第一时间到达现场解决故障。

手机电话：如果故障点在规定时间内未查看响应，时空服务大数据平台呼叫相应工作人员，对其进行任务提醒。

用户端软件：包括载荷控制软件、飞控控制软件，可以远程监控和控制无人机平台的飞行作业任务。

以数据传输方向为例进行说明：

采集物联网终端设备的状态数据，即物联网数据，将物联网数据通过物联网发传输到无人机平台，无人机接收到物联网数据，并且，无人机拍摄获取待巡检区域的视频、图像，形成视频流数据、图像数据，然后，无人机将物联网数据、视频流数据、图像数据、无人机飞行数据及飞控数据以及综合智慧任务车将综合智慧任务车数据通过卫星网进行传输，以使时空服务大数据平台的服务器获取到时空服务大数据。时空服务大数据包括：平台设备参数(包括无人机飞行数据及飞控数据、综合智慧任务车数据等)、视频流数据、图像数据、物联网数据，其中，时空服务大数据平台的服务器还通过地图API接口获取地图信息，为无人机的飞行提供GIS服务。

关口站对卫星网发送的时空大数据进行处理，将其转换为互联网专线数据，使其能通过互联网进行传输。

其中，时空服务大数据平台通过交换机获取时空大数据以及向物联网终端设备等发送远程控制指令。交换机根据时空大数据的目的地址将时空大数据分发至对应的服务器。

视频流数据分发至流媒体服务器和数据分析服务器，其中，流媒体服务器对视频流数据进行解析/转化，然后以不同格式推流至web端服务器、移动端APP、微信小程序、用户端软件等界面软件，并且，将处理后的视频流数据发送至文件服务器进行存储。

平台设备数据发送至数据转发服务器以发送给相关设备对应的用户端软件以及web端服务器，例如，无人机的控制终端。

物联网数据、图像数据发送至数据分析服务器。

数据分析服务器中设置有图像识别、视频识别的深度学习软件和处理程序，从而对图像，视频进行识别，获取巡检信息，并将巡检信息推送至Web端服务器、手机APP端和用户端软件，并以电话/短信形式通知相关人员需要处理的任务。

具体的，在对图像，视频进行识别处理时，深度学习软件和处理程序中包含神经网络和遗传学结合YOLO的自动识别算法实现快速准确的图像数据识别工作。其中，对图像和视频的识别过程为：

第一步：将视频流数据与图像数据进行图像模型网格化，切分成8*8个小栅格；

第二步：运用卷积神经网络处理网格化图像；

第三步：运用卷积反复训练栅格；

第四步：调整图像坐标值、置信度；

第五步：利用数字化矩阵变换对图像转换；

第六步：利用遗传学算法生成种群，对每个个体适应度值分析，计算出最佳个体。

需要说明的是，本申请不限制对视频流数据、图像数据进行图像识别时采用的图像处理算法。

文件服务器存储接收到的时空发数据、对时空大数据进行处理分析后获得的巡检信息，以及时空服务大数据平台的日常数据文档。

通过包含流媒体服务器、文件服务器、数据分析服务器、数据转发服务器和数据库服务器的服务器集群，以及流媒体服务器、文件服务器、数据分析服务器、数据转发服务器和数据库服务器中搭载的数据与处理算法和处理程序，实现了对杂乱、多变量、强耦合的时空大数据清洗、分析、重组等功能，并且，能实现巡检信息的定向推送，提高了巡检作业的效率以及对故障点等的处理速度，从而提高了时空大数据的价值。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种天地多元一体化的时空服务大数据平台，其特征在于，所述时空服务大数据平台的***架构包括：基础设施层、平台层和软件层；

所述基础设施层包括：物理层和网络层，其中，所述物理层包括集群服务器、交换机和/或路由器；

所述网络层包括：卫星网、互联网，所述卫星网用于传输无人机上的待检测区域的时空大数据传输到所述时空服务大数据平台的集群服务器，其中，所述时空大数据包括：无人机飞行数据及飞控数据、视频流数据、图像数据、GPS地理信息数据；

所述平台层用于基于所述集群服务器上集成的大数据处理算法对所述时空大数据进行数据管理，获取处理后的时空大数据以及所述待检测区域的巡检信息；

所述软件层用于将所述处理后的时空大数据和/或巡检信息进行推送。

2.根据权利要求1所述的时空服务大数据平台，其特征在于，所述网络层还包括：物联网，用于将所述待检测区域中设置的物联网终端设备对应的物联网数据传输给所述无人机，以使所述无人机上保存有包括所述物联网数据在内的时空大数据。

3.根据权利要求1所述的时空服务大数据平台，其特征在于，所述卫星网包括：宽带卫星网和窄带卫星网。

4.根据权利要求1所述的时空服务大数据平台，其特征在于，所述网络层还包括：VPN网络，用于用户对所述时空服务大数据平台中所述处理后的时空大数据和/或所述巡检信息进行读取访问，以及对所述无人机的远程控制和监控。

5.根据权利要求1所述的时空服务大数据平台，其特征在于，所述集群服务器包括：流媒体服务器、文件服务器、基于Mapreduce算法的计算服务器集群；

所述流媒体服务器，用于获取所述视频流数据，对所述视频流数据进行解析和/或转化，并将解析和/或转化后的视频流数据发送给所述基于Mapreduce算法的计算服务器集群；

所述基于Mapreduce算法的计算服务器集群，搭载用于对所述待检测区域的时空大数据进行预处理的算法和处理程序，以获取所述待检测区域的巡检信息，并将所述解析和/或转化后的视频流数据、所述巡检信息通过所述软件层推送；

所述文件服务器，用于存储所述处理后的时空大数据、所述巡检信息、以及所述时空服务大数据平台的日常数据文档。

6.根据权利要求5所述的时空服务大数据平台，其特征在于，所述基于Mapreduce算法的计算服务器集群包括：数据分析服务器、数据转发服务器和数据库服务器；

所述数据分析服务器，用于对所述待检测区域的时空大数据进行清洗规整以及故障点的识别，获取所述巡检信息，并将所述巡检信息发送给所述数据转发服务器；

所述数据转发服务器，用于对接收到的无人机飞行数据及飞控数据、所述解析和/或转化后的视频流数据、所述识别结果定向转发；

数据库服务器，用于对所述时空服务大数据平台的用户信息进行管理，以及对所述时空大数据进行存储，以便对所述时空大数据进行数据管理和用户访问所述时空服务大数据平台。

7.根据权利要求1-6任一项所述的时空服务大数据平台，其特征在于，所述基础设施层还包括：显示终端；

所述显示终端用于显示所述处理后的时空大数据、所述无人机飞行路线、所述巡检信息。

8.根据权利要求1-6任一项所述的时空服务大数据平台，其特征在于，还包括：单兵设备；

所述单兵设备，用于巡检人员与所述时空服务大数据平台进行交互。

9.根据权利要求1-6任一项所述的时空服务大数据平台，其特征在于，还包括：综合智慧任务车；

所述综合智慧任务车，用于通过所述卫星网与所述无人机交互，控制所述无人机，以及获取所述待检测区域的时空大数据。

10.根据权利要求1-6任一项所述的时空服务大数据平台，其特征在于，还包括：防火墙，所述防火墙设置在所述集群服务器与交换机和/或路由器之间。

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