(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210844482.3 (22)申请日 2022.07.18 (71)申请人 福州黄金网络科技有限公司 地址 350000 福建省福州市 鼓楼区六一北 路528号华盛大厦27A (72)发明人 黄恒巨　黄梓钧　 (74)专利代理 机构 合肥汇融专利代理有限公司 34141 专利代理师 王秀芳 (51)Int.Cl. H04L 67/1021(2022.01) H04L 67/1097(2022.01) H04L 41/12(2022.01) G06N 3/12(2006.01) G06F 9/50(2006.01)G06F 9/48(2006.01) G06F 9/451(2018.01) (54)发明名称 点云平台大数据分布式管 理方法、 装置及系 统 (57)摘要 本发明涉及点云平台大数据技术领域， 解决 了水处理后台控制系统容易出现相应延迟以及 算力不足的技术问题， 尤其涉及一种点云平台大 数据分布式管理方法， 包括以下过程： S1、 根据若 干个水处理站的分布信息构建点云平台； S2、 获 取点云平台中若干水处理站运行状态的数据处 理任务； S3、 对数据处理任务进行分割为若干个 子任务； S4、 采用遗传算法为若干个子任务分别 找寻最优的边缘处理中心。 本发 明以最小化总执 行数据处理任务代价， 可以优化物联网的响应延 迟， 同时有效降低边缘处理中心的能耗， 从而提 高了对于 数据处理任务的处理效率， 缩短所需计 算时长， 增强对于多个水处 理站的管理。 权利要求书3页 说明书13页 附图9页 CN 115225643 A 2022.10.21 CN 115225643 A 1.一种点云平台大 数据分布式管理方法， 其特 征在于， 包括以下 过程： S1、 根据若干个水处 理站的分布信息构建点云平台； S2、 获取点云平台 中若干水处 理站运行状态的数据处 理任务； S3、 对数据处 理任务进行分割为若干个子任务； S4、 采用遗传算法为若干个子任务分别找寻 最优的边 缘处理中心； S5、 将由数据处理任务分割后的若干个子任务分别发送至一个或多个最优的边缘处理 中心完成计算； S6、 获取边 缘处理中心所处 理的数据处 理任务的最终计算结果； S7、 将最终计算结果发送至点云平台。 2.根据权利要求1所述的大数据分布式管理方法， 其特征在于： 在步骤S1中， 根据若干 个水处理站的分布信息构建点云平台包括以下步骤： S11、 获取若干个水处 理站的位置信息； S12、 根据所获取的若干个位置信息构成点云图； S13、 选取点云图中的起 点A和终点B； S14、 构建起 点A至终点B之间所 形成的主 线路； S15、 获取涵盖在主 线路上所有剩余的水处 理站定义 为节点集T； S16、 采用最优路径算法构建主 线路上的多个旁支线路； S17、 将多个旁支线路与主 线路连接构成可视化的点云平台。 3.根据权利要求2所述的大数据分布式管理方法， 其特征在于： 在步骤S16中， 采用最优 路径算法构建主 线路上的多个旁支线路包括以下步骤： S161、 采用最优路径算法计算节点 集T中各节点至主 线路的最短距离； S162、 将各节点至主 线路的最短距离由大至小依次排序； S163、 提取数值最大的节点作为单个旁支线路上的起始点； S164、 提取 数值最小的节点作为上述旁支线路上的终止点； S165、 将起始点与终止点之间所涵盖的其 余节点连接构成旁支线路。 4.根据权利要求1所述的大数据分布式管理方法， 其特征在于： 在步骤S4中， 采用遗传 算法为若干个子任务分别找寻 最优的边 缘处理中心包括以下步骤： S41、 获取接入服 务器中的若干个边 缘处理中心并设为 集合T； S42、 初始化 集合T， 定义 集合T的大小为M； S43、 计算 集合T中每个分配方案的适应度函数值； S44、 选取适应度函数值高的前M /2个分配方案； S45、 对M/2个分配方案依次进行交叉、 变异处 理； S46、 随机构造 M/2个分配方案与当前精英方案组成最优分配方案 。 5.根据权利要求1所述的大数据分布式管理方法， 其特征在于： 在步骤S7之后还包括步 骤S8， 将最终计算结果发送至云端系统进行存 储备份。 6.一种用于实现上述权利要求1 ‑5所述的大数据分布式管理方法的装置， 其特征在于， 包括： 点云平台构 建模块(100)， 所述点云平台构 建模块(100)用于根据若干个水处理站的分 布信息构建点云平台；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115225643 A 2数据处理任务获取模块(200)， 所述数据处理任务获取模块(200)用于获取点云平台中 若干水处 理站运行状态的数据处 理任务； 任务分割模块(300)， 所述任务分割模块(300)用于对数据处理任务进行分割为若干个 子任务； 边缘处理中心找寻模块(400)， 所述边缘处理中心找寻模块(400)用于采用遗传算法为 若干个子任务分别找寻 最优的边 缘处理中心； 子任务发送模块(500)， 所述子任务发送模块(500)用于将由数据处理任务分割后的若 干个子任务分别发送至一个或多个最优的边 缘处理中心完成计算； 最终计算结果获取模块(600)， 所述最终计算结果获取模块(600)用于获取边缘处理中 心所处理的数据处 理任务的最终计算结果； 最终计算结果发送模块(700)， 所述最终计算结果发送模块(700)用于将最终计算结果 发送至点云平台。 7.根据权利要求6所述的大数据分布式管理装置， 其特征在于： 该装置还包括存储模块 (800)， 所述存储模块(800)用于将最终计算结果发送至云端系统进行存 储备份。 8.根据权利要求7所述的大数据分布式管理装置， 其特征在于： 所述存储模块(800)包 括Hadoop型云框架系统(801)、 大 数据调度系统(802)和信息互感系统(80 3)； 所述Hado op型云框架系统(801)用于作为 点云平台大 数据分布式存 储结构的基础； 所述大数据调度系统(802)用于作为Hado op型云框架系统(801)的下级附属模块； 所述信息互感系统(803)与大数据调度系统(802)建立数据传输连接， 用于接收来自 Hadoop型云框架系统(801)的网格数据参 量， 并执行由混合数据库定义的应用调度指令 。 9.根据权利 要求8所述的大数据分布式管理装置， 其特征在于： 所述Hadoop型云框架系 统(801)包括储存中心模块(8011)、 上层信息网格模块(8012)、 中间信息网格模块(8013)和 下层信息网格模块(8014)； 所述储存中心模块(8011)用于直接提取服务器数据库中的待处理数据参量， 再借助信 息互感匹配通路， 将所有大 数据传输 至下级应用平台 中； 所述上层信息网格模块(8012)、 中间信息网格模块(8013)和下层信息网格模块(8014) 按照从上至下的顺序排列， 用于将待存 储的大数据由分布式到网格化结构体的转 化。 10.根据权利要求8所述的大数据分布式管理装置， 其特征在于： 所述大数据调度系统 (802)包括 服务层(8021)、 交换处 理层(802 2)和客户端(8023)； 所述服务层(8021)包括大数据服务器(80211)和云存储服务器(80212)， 所述大数据服 务器(80211)用于感知混合型大数据的随机变化， 再将符合需求的大数据传输至顶层存储 主机中； 所述云存储服务器(80212)用于接收来自大数据网格的所有应用信息， 并将其转化为 镜像式信息结构体。 11.根据权利要求10所述的大数据分布式管理装置， 其特征在于： 所述交换处理层 (8022)包括镜像信息处理设备、 网格交换机、 分布式交换机、 存储路由器、 大数据防火墙五 类元件； 所述客户端(8023)包括一用于接收与信息结构体相关的调度处置指令的调度交换机，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115225643 A 3