農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的迅速發(fā)展與應(yīng)用,使得數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N基礎(chǔ)資源,大數(shù)據(jù)也逐漸成為農(nóng)業(yè)研究與應(yīng)用的熱點。盡管學(xué)術(shù)界對農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)問題已開展了多年的研究,但多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成問題依然是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)之一,成為制約數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用的瓶頸。應(yīng)對智能溫室大數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)控制的實際需求,將數(shù)據(jù)集成技術(shù)應(yīng)用于智能溫室系統(tǒng)領(lǐng)域,通過詳細(xì)分析核心問題,提出大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智能溫室數(shù)據(jù)集成體系架構(gòu),探討了多源數(shù)據(jù)接入、異常數(shù)據(jù)檢測和信息資源編目等系統(tǒng)實施的技術(shù)要點,為從事相關(guān)領(lǐng)域工作的研究人員提供參考。 

【文章來源】：現(xiàn)代園藝. 2020,43(19)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

多源數(shù)據(jù)接入架構(gòu)

鑒于圖像、視頻等富媒體數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，需提供跨大數(shù)據(jù)集群和GPU集群的數(shù)據(jù)處理模型。大數(shù)據(jù)集群提供分布式的列式數(shù)據(jù)庫、計算引擎和文件系統(tǒng)，用于承載圖像、視頻數(shù)據(jù)的存儲和基于已有模型的在線目標(biāo)識別分析。GPU集群提供Tensor Flow等深度學(xué)習(xí)框架，用于承載高性能計算建模。3 智能溫室數(shù)據(jù)資源治理

3.2 異常數(shù)據(jù)檢測架構(gòu)結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)框架，對智能溫室環(huán)境采集的流數(shù)據(jù)設(shè)計在線和離線2類異常數(shù)據(jù)檢測流程。離線檢測模式下，待檢測數(shù)據(jù)經(jīng)控制器匯聚到前置庫，通過有線/無線傳輸方式導(dǎo)入到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換區(qū)，入庫存儲為原始集，通過在后臺服務(wù)器端部署異常數(shù)據(jù)檢測模型，并經(jīng)過ETL流程后存儲為標(biāo)準(zhǔn)集。在線檢測模式下，待檢測數(shù)據(jù)經(jīng)由分布式消息總線解耦合后，接入流計算引擎實現(xiàn)在線分析入庫。異常數(shù)據(jù)檢測架構(gòu)如圖5所示。

【參考文獻】：
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本文編號：3300317