[发明专利]一种海量建筑图斑特征快速计算方法及系统有效

专利信息
申请号: 201911143063.1 申请日: 2019-11-20
公开(公告)号: CN110874271B 公开(公告)日: 2022-03-11
发明(设计)人: 牛宵;韩海丰;侯珂;刘华;赵秀珍;吕爱美;尹源;寻妍;江娜;王永;焦英华 申请(专利权)人: 山东省国土测绘院
主分类号: G06F9/50 分类号: G06F9/50;G06F9/54;G06F16/29
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 李琳
地址: 250102 山东*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 海量 建筑 特征 快速 计算方法 系统
【权利要求书】:

1.一种海量建筑图斑特征快速计算方法,其特征是:包括以下步骤:

根据集群节点数量和建筑数据及其他数据的数据量将总的计算任务分解为若干个任务,使集群中的每个处理器均能分配到任务;

将各个任务按照规模降序排列加入队列,依次分发至集群中空闲的计算节点,直至所有任务分发完毕;

各个计算节点接收任务后,将待计算的特征加入子任务队列,依次分配给节点上的空闲处理器进行并行处理,直至子任务分发完毕,执行分配的子任务,计算相应的建筑特征,并按照节点被分配的建筑数据ID的顺序输出建筑图斑特征计算结果到相应的文本文件;

对各子任务的计算结果进行合并,得到最终的建筑图斑特征数据;

建筑图斑特征计算的具体过程包括:

节点接收分配的任务,如果数据部分是数据查询指令,则执行查询提取数据到本地文件;

创建子任务队列,将各个特征属性的计算指令加入队列,将依赖于同一图层的指令排列在相邻位置;将由前后依赖关系的指令封装为一组加入队列,所有节点使用的初始队列保持一致;

每个处理器执行一个子任务,一旦执行完毕,将结果写入文本文件,文件名以属性名命名以确保互不相同,结果顺序与任务中的建筑图斑保持一致,然后该处理器从子任务队列中提取下一个或者下一组任务,直到所有子任务结束。

2.如权利要求1所述的一种海量建筑图斑特征快速计算方法,其特征是:总的计算任务分解为若干个任务的具体过程包括:

根据总任务的物理线程数,确定初步分组数;

根据数据涉及的各级行政区划个数选择恰当的行政区划级别,使其在初步确定的分组数范围内;

根据任务分组,对对应的行政区划进行裁剪,生成对应的数据和指令。

3.如权利要求1所述的一种海量建筑图斑特征快速计算方法,其特征是:第一类任务采用单线程,分组数为1;第二类任务采用单机并行,分组数参考该机器的物理线程数的1到10倍,或采用集群并行,分组数参照节点个数的1到10倍;第三类任务采用集群多线程并行,分组数参照总物理线程数的10到100倍。

4.如权利要求2所述的一种海量建筑图斑特征快速计算方法,其特征是:分组过程中,需要兼顾的原则包括:

a.将邻近的建筑物划分到同一分组;

b.通过行政区划边界进行划分分组。

5.如权利要求1所述的一种海量建筑图斑特征快速计算方法,其特征是:任务分发的具体过程包括:

创建任务队列,统计各个任务负责的建筑图斑个数,按照逆序排列,将它们加入任务队列;

监听各计算节点的状态,一旦空闲则从队列中提取任务发送过去,直到任务队列为空。

6.如权利要求1所述的一种海量建筑图斑特征快速计算方法,其特征是:在各处理器并行处理过程中,节点上每一个处理器复制基础数据,创建待分析的特征属性队列,采用任务向各节点分发的方式,轮流将队列中的任务分配给空闲的处理器,最后连接所有的计算结果,就得到了该节点分配的这个任务的计算结果。

7.如权利要求1所述的一种海量建筑图斑特征快速计算方法,其特征是:对于有前后依赖关系的属性,合并为一个任务加入队列;

每一个属性或属性组的结果直接写入一个文本文件,统一进行连接,再提交给主节点。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东省国土测绘院,未经山东省国土测绘院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911143063.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top