大规模查询日志分析模型构建机制

日志分析在用户搜索方面具有重要的意义,但是现代日志分析系统中具有多方面的问题,比如离线处理模式的处理时间较长,大量的数据没有办法进行处理.实现日志数据的分级归档,能够优化处理大数据.基于此,本文就提出了以Hadoop为基础的大数据日志分析模型,并且对其中的业务处理流程和功能架构实现全面的分析.实验结果表示,本文设计的大规模查询日志分析模型具有较强的扩展性、良好的数据处理能力,并且还具有有效性及可行性.     

基于双目视觉与图像深度融合的机房三维重建方法分析

阐述基于双目视觉与图像深度融合的机房三维重建方法,采用双目视觉方案对目标深度信息进行测量,视觉SLAM技术根据左右目图像中的特征点匹配信息,基于本质矩阵恢复出当前帧相机相对于前一帧的位姿变换关系,构建当前帧相机系到参考系的位姿变换,从而在实现定位的基础上对目标进行三维重建。采用数据融合技术对多视结果与深度学习网络深度值进行融合,以解决重建点稀疏性的问题,提升三维机房重建精度以及机房数字孪生智能化监控能力。