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基于邊緣計算視頻監(jiān)控解決方案

? ? ?隨著城市規(guī)模擴大所帶來的公共安全問題越來越受到重視。傳統(tǒng)城市安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)前端攝像機內(nèi)置計算能力較低,以邊緣計算和萬物互聯(lián)技術(shù)為基礎(chǔ)的新型視頻監(jiān)控系統(tǒng)是未來發(fā)展趨勢。針對海量視頻數(shù)據(jù),云計算中心服務(wù)器計算能力有限,為此:

     隨著城市規(guī)模擴大所帶來的公共安全問題越來越受到重視。傳統(tǒng)城市安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)前端攝像機內(nèi)置計算能力較低,以邊緣計算和萬物互聯(lián)技術(shù)為基礎(chǔ)的新型視頻監(jiān)控系統(tǒng)是未來發(fā)展趨勢。針對海量視頻數(shù)據(jù),云計算中心服務(wù)器計算能力有限,為此:

(1)構(gòu)建基于邊緣計算的視頻預(yù)處理技術(shù),去除視頻圖像冗余信息,使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處,由此降低對云中心的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)帶寬需求,提高視頻圖像分析的效率;

(2)構(gòu)建基于行為感知的邊緣預(yù)處理功能,實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)彈性存儲。根據(jù)行為特征決策功能,實時調(diào)整視頻數(shù)據(jù),既減少無效視頻的存儲,降低存儲空間,又最大化存儲“事中”證據(jù)類視頻數(shù)據(jù),提高視頻數(shù)據(jù)存儲空間利用率。

邊緣計算視頻監(jiān)控

圖1 基于邊緣計算視頻監(jiān)控系統(tǒng)框圖

如圖1所示,利用邊緣計算模型,將具有計算能力的硬件單元集成到原有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)軟硬件平臺上,實現(xiàn)具有邊緣計算能力的新型視頻監(jiān)控系統(tǒng)。在邊緣計算模型中,計算通常發(fā)生在數(shù)據(jù)源的附近,即在視頻數(shù)據(jù)采集的邊緣端進行視頻數(shù)據(jù)的處理。一方面,基于智能算法的預(yù)處理功能模塊,執(zhí)行模糊計算,對實時采集的視頻數(shù)據(jù)執(zhí)行部分或全部計算任務(wù),這能夠為實時性要求較高的應(yīng)用請求提供及時的應(yīng)答服務(wù),sun等人提出基于邊緣計算的視頻監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)容可用性研究,內(nèi)容的可用性包括靜態(tài)故障及動態(tài)內(nèi)容兩個方面;另一方面,需要設(shè)計具有可伸縮的彈性存儲功能模塊,利用智能算法感知監(jiān)控場景內(nèi)行為變化,實現(xiàn)較高的空間存儲效率。

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視頻監(jiān)控應(yīng)用案例

      基于邊緣計算自身的技術(shù)優(yōu)勢及特點,從目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看,在智慧城市、智慧交通、智能家居、智慧能源等對時延、帶寬、成本等指標(biāo)要求較高的場景將得到重點應(yīng)用。當(dāng)前存量的云計算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過與邊緣計算結(jié)合,將顯著提升對于以上高要求場景需求的支撐能力,例如通過視頻邊緣計算網(wǎng)關(guān),將人臉識別、越界報警等行為分析功能由系統(tǒng)主站計算處理前移至現(xiàn)場,可有效降低視頻監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)帶寬需求及通信成本。

      人臉識別是一種重要的生物特征識別技術(shù),是通過計算機自動判斷兩幅人臉照片相似度的技術(shù)統(tǒng)稱。其中,信號采集部分通過光學(xué)傳感設(shè)備采集人臉照片。預(yù)處理模塊對采集的原始信號進行處理,確定人臉?biāo)诘膮^(qū)域。特征提取模塊則將預(yù)處理后的信號轉(zhuǎn)換成表征其特性的一串“數(shù)字碼”,存儲在模板數(shù)據(jù)庫中。比對時,將目標(biāo)特征與數(shù)據(jù)庫中的人臉特征進行運算,經(jīng)處理后確定目標(biāo)的身份。

邊緣計算視頻監(jiān)控

圖 人臉識別比對流程

     在人臉識別應(yīng)用場景當(dāng)中,通過前端抓拍+邊緣計算分析的前后端智能相結(jié)合的模式,將人臉識別智能算法前置,在前端攝像機內(nèi)置高性能智能芯片,通過邊緣計算,將人臉識別抓圖的壓力分?jǐn)偟角岸耍夥胖行牡挠嬎阗Y源,以集中優(yōu)勢計算資源做更高效的分析。

      本方案中的邊緣計算視頻網(wǎng)關(guān)融合了人像結(jié)構(gòu)化引擎、人像搜索引擎、數(shù)據(jù)存儲等功能。其中,人像結(jié)構(gòu)化引擎是人像識別的基礎(chǔ),內(nèi)置基于深度學(xué)習(xí)(其核心為多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的人臉技術(shù),實現(xiàn)準(zhǔn)確的多角度人臉檢測、五官標(biāo)定、面部特征點定位,以及特征提取與比對。通過接收前端人臉抓拍攝像機上傳的人臉抓拍數(shù)據(jù),或通過處理來自攝像機或媒體服務(wù)器的視頻數(shù)據(jù),實現(xiàn)實時人臉檢測,搜索引擎實現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫中的人臉記錄進行比對。

     視頻監(jiān)控系統(tǒng)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用越來越受到重視,基于邊緣計算的新型視頻監(jiān)控系統(tǒng)為視頻數(shù)據(jù)處理增加了更高的計算能力、更低的傳輸延遲以及更精準(zhǔn)的處理能力。隨著邊緣計算系統(tǒng)架構(gòu)的發(fā)展和定制化功能的完善,邊緣計算能夠更好地推動新型視頻監(jiān)控系統(tǒng)在公共安全領(lǐng)域更好地應(yīng)用。

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