一种算法模块高效调度系统的制作方法

1.本发明属于资源调度系统技术领域，尤其涉及一种算法模块高效调度系统。


背景技术：

2.在教学过程中，有一些教学通过实验完成，为了提高教学质量，一般需要对实验处理质量进行判断，实验过程中的人员操作标准是对实验操作过程评分的有效手段，而单独对多个学生进行独立判断严重影响到判断效率，现有通过摄像头对实验录像进行采集后通过人工进行评分，但人工评分处理效率过低，智能的图像处理系统又缺乏对大量数据的优化处理调度能力；算法打分需要的时长除了取决于显卡计算能力，还依赖视频所在的物理位置网络传输速率，现有通过调度系统仅能够根据算法进行数据的分配调度，实现对资源进行优化调度，在通过人工智能进行资源优化时，不同的数据库类型对调度策略不同，使得多个系统之间的系统交互存在问题，并且系统在对算法调度的处理效能较低，不能很好的满足多为深度数据的调度处理需要，不能很好的满足使用需要。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于：为了解决多个系统之间的系统交互存在问题，并且系统在对算法调度的处理效能较低，不能很好的满足多为深度数据的调度处理需要的问题，而提出的一种算法模块高效调度系统。
4.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种算法模块高效调度系统，包括服务器模块，所述服务器模块用于进行程序评分计算，所述服务器模块输出端连接有分布式调度单元，所述分布式调度单元用于根据不同分析对象所需的算力动态分配相应分析功能，且就近的分配所需进行分布式的整体任务调度，所述分布式调度单元输出端与分布算法单元的输入端电性连接，所述分布算法单元用于通过算法得到分布计算对象相应任务向量，所述分布算法单元输出端与索引判重模块输入端电性连接，所述索引判重模块用于分析对象内容是否重复，所述索引判重模块输出端与服务器模块输入端电性连接，所述服务器模块输出端与ai评分调度模块的输入端电性连接，所述ai评分调度模块用于根据分布式调度情况输出调度策略将分析对象调出，所述ai评分调度模块输出端与视频存储模块的输入端电性连接，所述视频存储模块用于存储分析对象数据在服务器中的索引地址，所述视频存储模块输出端与视频导入模块的输入端电性连接，所述视频导入模块用于导入视频对象数据至服务器模块进行分析，所述视频导入模块输出端与服务器模块输入端电性连接。
5.作为上述技术方案的进一步描述：所述索引判重模块输出端与数据库单元输入端电性连接，所述数据库单元用于存储分析后的对象数据。
6.作为上述技术方案的进一步描述：
所述分布式调度单元包括视频分析模块，所述视频分析模块用于分析视频所需的运算能力，所述视频分析模块输出端与ai计算模块的输入端电性连接，所述ai计算模块用于通过python本地函数调用接入的评分复位器。
7.作为上述技术方案的进一步描述：所述视频分析模块输出端与任务抓取模块的输入端电性连接，所述任务抓取模块用于抓取需要判定的对象任务。
8.作为上述技术方案的进一步描述：所述任务抓取模块输出端与评分接口模块输入端电性连接，所述评分接口模块用于根据调用评分判断最终得分。
9.作为上述技术方案的进一步描述：所述分布算法单元包括算法策略模块，所述算法策略模块用于提供分布式匹配算法的迭代更新，所述算法策略模块输出端与信息反馈模块的输入端电性连接，所述信息反馈模块用于对分配处理后的对象处理结果进行反馈，所述信息反馈模块输出端与路径去重模块的输入端电性连接，所述路径去重模块用于分析算法匹配路径的去重化处理。
10.作为上述技术方案的进一步描述：所述信息反馈模块输出端与局部领域搜索模块的输入端电性连接，所述局部领域搜索模块用于分析策略的相同替换作用。
11.作为上述技术方案的进一步描述：所述数据库单元包括高可用关系型数据库模块，所述高可用关系型数据库模块用于存储评分后的各类数据，所述高可用关系型数据库模块输入端与数据分布模块输出端电性连接，所述数据分布模块用于分析数据类型进行分布存储。
12.作为上述技术方案的进一步描述：所述数据分布模块输入端与数据向量映射模块的输出端电性连接，所述数据向量映射模块用于根据输入的算法阈值数据进行数据向量的优化映射。
13.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：1、本发明中，通过设置的分布算法单元，基于蚁群分布式调度算法，能够通过蚁群算法快速获取最优调度策略，能够对输入视频数据智能分配，合理利用硬件组件，并且能够通过设计的分布式调度单元，在最优策略获得后，能够对调度任务进行抓取分配分析，提高对大量图像数据的智能评分处理能力，并且通过对评分数据的智能分离，能够提高实验分值的快速判断，满足使用需要。
14.2、本发明中，利用分布式视频处理、分布式的显卡动态分配，并呈现汇总最终数据，同时针对不同系统之间交互产生的各种异常充分考虑，保证数据的一致性，使得在不同软件开发语言、不同数据库类型等情况下，使不同判断系统进行无缝对接。
附图说明
15.图1为本发明提出的一种算法模块高效调度系统的系统框图；图2为本发明提出的一种算法模块高效调度系统的分布式调度单元系统框图；图3为本发明提出的一种算法模块高效调度系统的分布算法单元系统框图；图4为本发明提出的一种算法模块高效调度系统的数据库单元系统框图；
图5为本发明提出的一种算法模块高效调度系统的使用流程图。
16.图例说明：1、服务器模块；2、分布式调度单元；201、视频分析模块；202、任务抓取模块；203、评分接口模块；204、ai计算模块；3、分布算法单元；301、算法策略模块；302、信息反馈模块；303、路径去重模块；304、异常检测模块；305、局部领域搜索模块；4、索引判重模块；5、数据库单元；501、高可用关系型数据库模块；502、数据分布模块；503、数据向量映射模块；6、ai评分调度模块；7、视频导入模块；8、视频存储模块。
具体实施方式
17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
18.请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种算法模块高效调度系统，包括服务器模块1，服务器模块1用于进行程序评分计算，服务器模块1输出端连接有分布式调度单元2，分布式调度单元2用于根据不同分析对象所需的算力动态分配相应分析功能，且就近的分配所需进行分布式的整体任务调度，分布式调度单元2输出端与分布算法单元3的输入端电性连接，分布算法单元3用于通过算法得到分布计算对象相应任务向量，分布算法单元3输出端与索引判重模块4输入端电性连接，索引判重模块4用于分析对象内容是否重复，索引判重模块4输出端与服务器模块1输入端电性连接，服务器模块1输出端与ai评分调度模块6的输入端电性连接，ai评分调度模块6用于根据分布式调度情况输出调度策略将分析对象调出，ai评分调度模块6输出端与视频存储模块8的输入端电性连接，视频存储模块8用于存储分析对象数据在服务器中的索引地址，视频存储模块8输出端与视频导入模块7的输入端电性连接，视频导入模块7用于导入视频对象数据至服务器模块1进行分析，视频导入模块7输出端与服务器模块1输入端电性连接。
19.索引判重模块4输出端与数据库单元5输入端电性连接，数据库单元5用于存储分析后的对象数据，分布式调度单元2包括视频分析模块201，视频分析模块201用于分析视频所需的运算能力，视频分析模块201输出端与ai计算模块204的输入端电性连接，ai计算模块204用于通过python本地函数调用接入的评分复位器，视频分析模块201输出端与任务抓取模块202的输入端电性连接，任务抓取模块202用于抓取需要判定的对象任务，任务抓取模块202输出端与评分接口模块203输入端电性连接，评分接口模块203用于根据调用评分判断最终得分。
20.分布算法单元3包括算法策略模块301，算法策略模块301用于提供分布式匹配算法的迭代更新，算法策略模块301输出端与信息反馈模块302的输入端电性连接，信息反馈模块302用于对分配处理后的对象处理结果进行反馈，信息反馈模块302输出端与路径去重模块303的输入端电性连接，路径去重模块303用于分析算法匹配路径的去重化处理，路径去重模块303输出端与异常检测模块304输入端电性连接，异常检测模块304用于对算法最优解异常进行判断，信息反馈模块302输出端与局部领域搜索模块305的输入端电性连接，局部领域搜索模块305用于分析策略的相同替换作用，数据库单元5包括高可用关系型数据
库模块501，高可用关系型数据库模块501用于存储评分后的各类数据，高可用关系型数据库模块501输入端与数据分布模块502输出端电性连接，数据分布模块502用于分析数据类型进行分布存储，数据分布模块502输入端与数据向量映射模块503的输出端电性连接，数据向量映射模块503用于根据输入的算法阈值数据进行数据向量的优化映射。
21.实施方式具体为：算法具体框架为：假设有f个审查机房、m个审查设备、n个待审查视频对象，在0时刻所有工序待加工，目标函数为ms=min(max(mp
kl
))oxp；其中，ms为所有视频被分析完的时间，mp
kl
为车间f1的机器上加工所有的时间；m为个数；n为工件个数；l为审查设备个数，通过当前集合中的所有解判断各个审查机构工序序列集f—tabu中，随机选择工序，判断工序是否为同一工具，不满足时对路径选择开放空余位置，通过多重判断随机工序，在随机工序的路径之间设置信息素，在更新信息素后，能够快速获取最优路径；并且能够通过对信息素更新路径过程中进行去重筛分，保证路径获取判断的精度。
22.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。