[发明专利]一种基于自协调分布式运算地铁刷脸计费方法

说明书

本发明涉及一种基于自协调分布式运算地铁刷脸计费方法，在分布式结构设计的时候，根据刷脸计费所需要涉及的步骤将整个分布式计算节点进行了划分，根据不同的专属功能划分为不同的云层；各个云层之间采用计算节点直连的模式，不设置管理节点，由计算节点自行进行组合，通过计算节点实际计算的值与计算节点可能性能衰减的估算值两者结合来进行单个计算节点综合性能的评估，以此判断是否选择该计算节点来作为下一计算路径。同时，不停的更新计算路径的选择，让整个刷脸计费的计算性能一直处于最优状态，达到最高的运算效率，满足地铁刷脸计费的时效性与精确性要求，同时利用自主约定的分配及加密算法保证了通信的安全性。

技术领域

本发明涉及地铁计费，具体涉及一种基于自协调分布式运算地铁刷脸计费方法。

背景技术

随着城市的大力发展，各个城市的地铁建造数量也越来越多，为了给乘客提供方便，各种各样的地铁支付手段层出不穷。

地铁的通行计费手段总结下来主要有这几种，地铁单次通行卡计费、地铁充值卡计费、APP二维码计费、人脸识别通行计费。而这几种支付方式在整体运行架构上却是有着本质上的不同。地铁单次通行卡与充值卡将支付计费与通行分开，在人工柜台或者自助售票机上进行计费支付，单次通行卡不涉及扣费，而充值卡的扣费则是由通行闸机通过读写充值卡来实现，并不会对整个计费系统的后台造成压力；APP二维码略有不同，每个用户的费用都在计费系统后台的个人账户保存，但是在使用时刻，不需要涉及到身份判断校验，主要会产生的系统压力是并发压力；但是最后一种刷脸消费则截然不同，其处理过程可分为三个步骤，1)人脸检测，2)人像识别、身份匹配，3)计费支付，在地铁这种需要能够快速通行的场合，对于身份识别的快速性与精确性都有着非常高的要求，人像识别系统整体的投入已经不小，如果要追求更高的性能则需要对数据计算的架构进行合理调整，采用分布式计算的模式来提高效率，在此种场景下，我们专门设计了一种应对高效率与高可靠性的分布式算法来满足这种需求，把每一个处理的步骤都以云的方式存在，每一次处理都在各层云之间找到最空闲的处理路径来达到处理效率的最高化，更好的为地铁的刷脸计费功能来服务，让地铁的乘坐方式更加的多样化与便捷化。

发明内容

为克服现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于自协调分布式运算地铁刷脸计费方法，所述方法基于分布式层级云系统实现，所述云系统包括：人脸检测云层、特征提取云层、身份匹配云层以及计费结算云层，每一层都由多台服务器作为计算节点构成；各个云层内部的节点与相邻云层之间的节点可以任意单对单连接；

所述方法还包括：

云系统各层间的节点均会计算自身计算能力信息，并返传至上一层所有的计算节点；

接收到下层节点计算能力信息的上层节点对下层计算节点的性能进行评估得到推测值，

根据所述自身计算能力和推测值获取综合性能值；

根据综合性能值确定最优的传输路径；

基于选择的路径实现人脸的检测、特征提取、匹配、计费的过程；

其中，在每一层中只有计算节点，并没有采用管理节点来进行协调管理，完全依赖自行组网。

其中，节点计算自身计算能力信息包括：

根据CPU空闲占比P_cpu、内存空闲占比P_mem、并行处理线程空闲占比P_thread、接入数据等待队列长度L_line、CPU空闲占比参数权值变量K_cpu、内存空闲占比参数权值变量K_mem、处理线程空闲占比参数权值变量K_thread、等待队列长度权值变量K_line确定自身评估性能值变量V_self；