CN111738163A - 一种边缘计算盒子前端识别的处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种边缘计算盒子前端识别的处理方法，采用华为海思HI3559AV100处理器作为边缘计算盒子处理算法识别以及一系列任务的载体，在上面代替后端进行图像算法识别，其特征在于：边缘计算盒子的HI3559AV100处理器核心由双核ARM Cortex‑A73@1.6GHz、双核ARM Cortex‑A53@1.2GHz以及单核ARM Cortex‑A53@1.2GHz组成。本发明将识别的算法程序安装在识别现场，在发生现场实现了算法识别，无需依赖网络。

Description

一种边缘计算盒子前端识别的处理方法
技术领域
本发明涉及前端识别技术领域，具体为一种边缘计算盒子前端识别的处理方法。
背景技术
当前市面上已经有许多基于识别产品，比如手机便自带了一部分识别的功能，但手机的功能不是单一的，同时手机处理图像识别依托于其处理器性能，低端一点的手机较难流畅处理复杂的图像处理任务，由于不是单一功能得产品，所以不会只专对于图像处理进行优化而忽略优化其他功能，所以在优化比例上有所均衡，功能单一的识别产品，比如车站人脸跟踪识别、道路的移动车辆的识别，都是基于单一功能得产品，其前端硬件的要求并不高，目的是减少前端布置的成本，能够提供相应图像质量的摄像头既可以满足要求，其识别的算法放在了远端的服务器，由服务器中的程序进行识别，依托的是服务器的运算能力，由服务器提供多任务甚至分布式的图像识别，对识别现场(即识别物体所处的空间)要求有稳定的大带宽网络传输，所以会花费较大成本保证现场的网络。对于比较偏僻的识别现场，很难提供较大的带宽和稳定的传输速率，比如一些施工场地，不能通过有线进行传输，只能基于无线网，无线网的传输效率依靠当地运营商网络基础设施的发展情况。
由于技术的核心移动到了现场，对现场的条件要求变得苛刻，人为损坏硬件设施将带来更多的损失。前端硬件设备由于缺乏完善的安全机制更容易受到黑客攻击。
发明内容
本发明的目的在于提供一种边缘计算盒子前端识别的处理方法，以解决上述背景技术提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种边缘计算盒子前端识别的处理方法，采用华为海思HI3559AV100处理器作为边缘计算盒子处理算法识别以及一系列任务的载体，在上面代替后端进行图像算法识别，其特征在于：边缘计算盒子的HI3559AV100处理器核心由双核ARM Cortex-A73@1.6GHz、双核ARM Cortex-A53@1.2GHz以及单核ARMCortex-A53@1.2GHz组成，外加双核Mali G71 GPU@900MHZ以及双核NNIE@840MHZ神经网络加速引擎，边缘计算盒子提供丰富的外围接口和外围设备，便于与外界进行通信以及与传感器等交换数据。
优选的，(1)摄像头采集特定分辨率的图像，结合边缘计算盒子对于图像处理流程的硬件优化，将识别前后的图像形成稳定的RTSP流便于通过特定的播放器实时查看；
(2)识别之后形成报警，通过FTP将报警后录制的视频或抓拍的图片发往后台进行处理，边缘计算盒子SD卡中留有备份，以防数据丢失；
(3)报警信息通过稳健的方式上传后台，能够在确保网络质量较差，存在信息延迟的情况，也不影响信息的上传以及后台的接收和显示，同时也确保了在网络质量好的情况整个系统的稳定性，保证整个方案的实施；
(4)程序采用后台监视方式运行，确保程序各模块功能的稳定，当程序出现跑飞的情况下，可由本地的监视程序对跑飞的模块程序进行重启。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明将识别的算法程序安装在识别现场，在发生现场实现了算法识别，无需依赖网络。网络仅用于识别后信息的传递和处理，从而节省了大量的带宽，在网络不好的情况下，亦可通过网页或APP获得识别后的信息，经测试，在没有网络的情况下，借助我们的算法程序，可以对挖掘机进行实时识别，即完全通过我们的边缘计算盒子完成了识别任务，代替后端服务器执行算法程序。接通网络后，可通过网页端显示报警信息，查看报警图片，并对摄像头进行控制，实现了与单一识别功能产品一致的功能。
附图说明
图1为本发明方案流程示意图。
图2为本发明系统整体示意图。
图3为本发明工作流程示意图
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种边缘计算盒子前端识别的处理方法，采用华为海思HI3559AV100处理器作为边缘计算盒子处理算法识别以及一系列任务的载体，在上面代替后端进行图像算法识别，其特征在于：边缘计算盒子的HI3559AV100处理器核心由双核ARM Cortex-A73@1.6GHz、双核ARM Cortex-A53@1.2GHz以及单核ARMCortex-A53@1.2GHz组成，外加双核Mali G71 GPU@900MHZ以及双核NNIE@840MHZ神经网络加速引擎，边缘计算盒子提供丰富的外围接口和外围设备，便于与外界进行通信以及与传感器等交换数据；
(1)摄像头采集特定分辨率的图像，结合边缘计算盒子对于图像处理流程的硬件优化，将识别前后的图像形成稳定的RTSP流便于通过特定的播放器实时查看；
(2)识别之后形成报警，通过FTP将报警后录制的视频或抓拍的图片发往后台进行处理，边缘计算盒子SD卡中留有备份，以防数据丢失；
(3)报警信息通过稳健的方式上传后台，能够在确保网络质量较差，存在信息延迟的情况，也不影响信息的上传以及后台的接收和显示，同时也确保了在网络质量好的情况整个系统的稳定性，保证整个方案的实施；
(4)程序采用后台监视方式运行，确保程序各模块功能的稳定，当程序出现跑飞的情况下，可由本地的监视程序对跑飞的模块程序进行重启。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种边缘计算盒子前端识别的处理方法，采用华为海思HI3559AV100处理器作为边缘计算盒子处理算法识别以及一系列任务的载体，在上面代替后端进行图像算法识别，其特征在于：边缘计算盒子的HI3559AV100处理器核心由双核ARM Cortex-A73@1.6GHz、双核ARM Cortex-A53@1.2GHz以及单核ARM Cortex-A53@1.2GHz组成，外加双核Mali G71 GPU@900MHZ以及双核NNIE@840MHZ神经网络加速引擎，边缘计算盒子提供丰富的外围接口和外围设备，便于与外界进行通信以及与传感器等交换数据。
2.根据权利要求1所述的一种边缘计算盒子前端识别的处理方法，其特征在于：
(1)摄像头采集特定分辨率的图像，结合边缘计算盒子对于图像处理流程的硬件优化，将识别前后的图像形成稳定的RTSP流便于通过特定的播放器实时查看；
(2)识别之后形成报警，通过FTP将报警后录制的视频或抓拍的图片发往后台进行处理，边缘计算盒子SD卡中留有备份，以防数据丢失；
(3)报警信息通过稳健的方式上传后台，能够在确保网络质量较差，存在信息延迟的情况，也不影响信息的上传以及后台的接收和显示，同时也确保了在网络质量好的情况整个系统的稳定性，保证整个方案的实施；
(4)程序采用后台监视方式运行，确保程序各模块功能的稳定，当程序出现跑飞的情况下，可由本地的监视程序对跑飞的模块程序进行重启。
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