[发明专利]基于边缘计算的视频监控系统的设计方法

说明书

本发明提供一种基于边缘计算的视频监控系统的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1构建模型驱动的参考构架；S2边缘计算领域模型；S3构建视频系统的硬件架构；S4构建虚拟化的联接；S5设计计算服务层；S6构建基于边缘计算的视频预处理技术，去除视频图像冗余信息，使得部分或全部视频分析迁移到边缘处，由此降低对云中心的计算、存储和网络带宽需求，提高视频图像分析的效率；S7构建基于行为感知的边缘预处理功能，实现视频数据弹性存储；S8构建基于边缘计算的视频监控系统协同处理模块；可以利用边缘设备已有的计算能力，将应用服务程序的全部或部分计算任务从云中心迁移到边缘设备终端执行，降低能源消耗。

技术领域

本发明属于视频监控技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的视频监控系统的设计方法。

背景技术

面向公共安全领域内的视频监控系统主要应对违法犯罪及社会管理等公共安全问题，主要用于视频处理、目标查询和人员跟踪等方面，并逐渐成为城市公共安全的重要保证。传统视频监控系统具有前端摄像机内置计算资源较少、数据量较大、传输带宽延迟较高、目标跟踪效率较低等不足，基于传统视频监控系统前端摄像机所采集的视频分辨率较高，视频数据量较大，现有智能监控系统的视频处理能力不足，传统云模式视频监控系统的计算和传输带宽负载较重，造成目标信息检测漏检较大和检测效率低效等问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提出一种基于边缘计算的视频监控系统的设计方法，利用边缘设备已有的计算能力，将应用服务程序的全部或部分计算任务从云中心迁移到边缘设备终端执行，降低能源消耗。

本发明通过以下方式实现：

一种基于边缘计算的视频监控系统的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1构建模型驱动的参考构架；

S2边缘计算领域模型；

S3构建视频系统的硬件架构；

S4构建虚拟化的联接；

S5设计计算服务层；

S6构建基于边缘计算的视频预处理技术，去除视频图像冗余信息，使得部分或全部视频分析迁移到边缘处，由此降低对云中心的计算、存储和网络带宽需求，提高视频图像分析的效率；

S7构建基于行为感知的边缘预处理功能，实现视频数据弹性存储；

S8构建基于边缘计算的视频监控系统协同处理模块。

进一步的，所述S1参考架构基于模型驱动的工程方法进行设计。

进一步的，所述S2包括以下步骤：

S21设计阶段模型；

S22部署阶段模型；

S23运行阶段模型。

进一步的，所述S4和S5包括：

资源感知、EVF服务感知、计算任务调度、数据协同、多视图呈现和服务接口开放。

进一步的，所述设计方法包括构建异构计算架构。

进一步的，所述设计方法包括构建时序数据库。

本发明的有益效果是：提供一种基于边缘计算的视频监控系统的设计方法；利用边缘设备已有的计算能力，将应用服务程序的全部或部分计算任务从云中心迁移到边缘设备终端执行，降低能源消耗；网络边缘设备从云中心请求内容及服务，可执行部分计算任务，包括数据存储、处理、缓存、设备管理、隐私保护等，降低物联网高频、碎片计算、传输和回源带来的延时、拥塞等问题；摄像机能够实现对视频图像内容的实时处理，不但能够极大地降低信息传输系统和后端设备的负担，同时还能够提升整个安防系统的响应速度。

具体实施方式

一种基于边缘计算的视频监控系统的设计方法，包括以下步骤：

S1构建模型驱动的参考构架；

S2边缘计算领域模型；