[发明专利]一种电网图像识别系统以及方法

权利要求书

1.一种电网图像识别系统，其特征在于，包括：

服务集成层，包括服务网关和服务注册中心，服务注册中心用于注册不同类型的服务，服务网关可接收外部的请求，在服务注册中心查找到对应的服务后，将请求转发给相应类型的服务；

服务实现层，包括业务服务和基础服务，基础服务提供图像识别基础算法功能和图像识别基础训练功能，业务服务接收服务网关转发的请求，并通过调用基础服务实现对请求的处理。

2.根据权利要求1所述的电网图像识别系统，其特征在于，还包括Dock以及对Dock进行编排管理的Dock管理系统，整个电网图像识别系统采用微服务架构，使用Docker容器进行分布式部署，各个服务分别部署在Docker容器中，Dock管理系统根据各个服务被调用的数量，对包含被调用服务的Docker容器的数量进行管理。

3.根据权利要求1所述的电网图像识别系统，其特征在于，所述基础服务包括封装于Docker容器中的基于OpenCV跨平台计算机视觉库的图像识别基础算法服务以及封装于Docker容器中的基于TensorFlow深度学习框架的图像识别基础训练服务。

4.根据权利要求1所述的电网图像识别系统，其特征在于，服务网关以及各个服务均为采用基于Rest API标准进行开发的服务接口。

5.根据权利要求1所述的电网图像识别系统，其特征在于，还包括第三方服务层，用于集成第三方服务的服务接口,第三方服务需在服务注册中心注册。

6.一种基于权利要求1所述的系统的电网图像识别方法，其特征在于，方法包括：

服务网关接收外部的请求，在服务注册中心查找到对应的服务后，将请求转发给相应类型的服务；

业务服务接收服务网关转发的请求，并通过调用基础服务实现对请求的处理。

7.根据权利要求6所述的电网图像识别方法，其特征在于，方法包括：通过将业务服务注册到服务注册中心，实现将业务服务添加到服务实现层；以及通过将业务服务从服务注册中心删除，实现将业务服务从服务实现层删除。

8.根据权利要求6所述的电网图像识别方法，其特征在于，系统还包括Dock以及对Dock进行编排管理的Dock管理系统，整个电网图像识别系统采用微服务架构，使用Docker容器进行分布式部署，各个服务分别部署在Docker容器中；

方法还包括：Dock管理系统根据各个服务被调用的数量，对包含被调用服务的Docker容器的数量进行管理。

9.根据权利要求6所述的电网图像识别方法，其特征在于，通过调用基础服务实现对请求的处理包括：调用封装于Docker容器中的基于TensorFlow深度学习框架的图像识别基础训练服务实现对图像模型的训练，以及调用封装于Docker容器中的基于OpenCV跨平台计算机视觉库的图像识别基础算法服务实现对图像的识别。

10.根据权利要求6所述的电网图像识别方法，其特征在于，系统还包括集成第三方服务的服务接口的第三方服务层,方法还包括：将第三方服务注册到服务注册中心，实现将第三方服务添加到第三方服务层，当服务网关接收外部的第三方服务的请求时，在服务注册中心查找到对应的第三方服务后，将请求转发给相应的第三方服务进行处理；

其中，服务网关以及各个服务均为采用基于Rest API标准进行开发的服务接口，服务调用请求均为Rest请求。