CN112183498A - 一种基于动物识别的边缘计算系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于动物识别的边缘计算系统，包括图像采集装置、内网交换机、边缘计算设备和云计算平台；图像采集装置与内网交换机连接；内网交换机与边缘计算设备连接；边缘计算设备通过移动通信网络与云计算平台相互通信，上传数据至云计算平台进行比对分析处理，在线对动物园场馆进行监测和深度学习。本发明通过在每个动物园场馆部署边缘计算设备，对兽舍场馆中的每个笼舍进行动物类型识别和数量计算，并实时将计算结果输出到中心服务器。中心服务器实时对监测数据进行比对，发现异常数据立即进行报警，并输出异常画面，加强了动物园安全监管力度，降低了人工运营成本，提高了动物园处理异常事件的效率。

Description

一种基于动物识别的边缘计算系统
技术领域
本发明涉及安全防控技术领域，尤其涉及一种基于动物识别的边缘计算系统。
背景技术
随着人们生活水平的提高，我国很多大中城市都建设了不同规模的动物园及野生动物园，游客进园游览的人数也不断增加，其游览活动对于丰富人民的业余生活起到了积极的推进作用，使越来越多的人有机会观赏到以往只有在影视荧屏上才能够看到的多种野生动物及许多猛兽。
由于动物园内各场馆动物分布比较分散，对于动物安全的管控带来很大的工作量，特别在猛兽区域，对于动物数量的监控和识别需求较大，同时每个场馆的兽舍都是独立管控。现有的安防系统不能识别兽舍场馆中的每个笼舍的动物类型和数量，当出现异常时不能及时报警报警，监管人员不能第一时间了解异常事件的详细信息。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于动物识别的边缘计算系统，在每个场馆部署边缘计算设备，对兽舍场馆中的每个笼舍进行动物类型识别和数量计算，并实时将计算结果输出到中心服务器。中心服务器实时对监测数据进行比对，如有异常立即报警，并输出异常画面。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于动物识别的边缘计算系统，包括图像采集装置、内网交换机、边缘计算设备和云计算平台；图像采集装置与内网交换机连接；内网交换机与边缘计算设备连接；边缘计算设备通过移动通信网络与云计算平台相互通信，上传数据至云计算平台进行比对分析处理，在线对动物园场馆进行监测和深度学习。
具体的，云计算平台包括中心服务器、图像存储服务器和深度学习服务器；中心服务器用于实时对监测数据进行比对，捕获异常数据；图像存储服务器用于存储边缘计算设备上传的图像数据，并形成图像训练数据集发送至深度学习服务器进行深度学习训练；深度学习服务器用于根据图像训练数据集进行深度学习训练。
具体的，还包括WIFI追踪装置，设置于动物园的观光游览车上，通过无线网络与内网交换机相互通信，用于追踪定位观光游览车的地理位置。
具体的，还包括语音声光报警装置，与WIFI追踪装置连接，用于根据内网交换机转发的指令发出语音和声光报警。
具体的，还包括自供电装置，与图像采集装置连接；自供电装置由光伏发电设备、风力发电机和蓄电装置组成，蓄电装置的输入端分别与光伏发电装置和风力发电机连接；蓄电装置的输出端与图像采集装置连接。
具体的，边缘计算设备包括会话模块、数据并行计算模块、数据切分模块、数据存储模块；会话模块用于生成空图建立会话，实现客户端和TF系统之间的信息交互；数据并行计算模块用于根据通过数据并行的方式对采集的图像数据进行计算，并对计算结果进行结构化处理；数据切分模块用于对上传的采集图像数据进行数据切分，更新每个模型的参数；数据存储模块用于存储结构化后的图像数据。
具体的，数据切分模块的数据切分方式包括同步切分和异步切分；同步切分在每个独立model上传梯度相同时进行数据切分，更新模型参数；异步切分则是直接对上传梯度到达预设值的model进行数据切分更新模型参数。
具体的，TF系统包括客户端、master节点、工作节点和设备管理节点；客户端用于为用于提供交互界面，实现用户与master节点和工作节点之间的数据交互；master节点用于与客户端进行数据交互，同时调度任务和分发任务；工作节点用于根据索引访问设备管理节点；设备管理节点用于分配内存和管理调度TF系统的运算需求，以及添加新设备节点和命名新设备。
本发明的有益效果：本发明通过在每个动物园场馆部署边缘计算设备，对兽舍场馆中的每个笼舍进行动物类型识别和数量计算，并实时将计算结果输出到中心服务器。中心服务器实时对监测数据进行比对，发现异常数据立即进行报警，并输出异常画面，加强了动物园安全监管力度，降低了人工运营成本，提高了动物园处理异常事件的效率。
附图说明
图1是本发明的系统架构图。
图2是本发明的系统数据并行计算过程示意图。
图3是本发明的系统LSTM模型示意图。
图4是本发明的TF系统架构图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。
本实施例中，如图1所示，一种基于动物识别的边缘计算系统，包括图像采集装置、内网交换机、边缘计算设备和云计算平台；图像采集装置与内网交换机连接；内网交换机与边缘计算设备连接；边缘计算设备通过移动通信网络与云计算平台相互通信，上传数据至云计算平台进行比对分析处理，在线对动物园场馆进行监测和深度学习。
具体的，云计算平台包括中心服务器、图像存储服务器和深度学习服务器；中心服务器用于实时对监测数据进行比对，捕获异常数据；图像存储服务器用于存储边缘计算设备上传的图像数据，并形成图像训练数据集发送至深度学习服务器进行深度学习训练；深度学习服务器用于根据图像训练数据集进行深度学习训练。
其中，系统还包括WIFI追踪装置、语音声光报警装置、自供电装置。WIFI追踪装置设置于动物园的观光游览车上，通过无线网络与内网交换机相互通信，用于追踪定位观光游览车的地理位置。语音声光报警装置与WIFI追踪装置连接，用于根据内网交换机转发的指令发出语音和声光报警。自供电装置与图像采集装置连接；自供电装置由光伏发电设备、风力发电机和蓄电装置组成，蓄电装置的输入端分别与光伏发电装置和风力发电机连接；蓄电装置的输出端与图像采集装置连接。
本发明中，系统可通过WiFi追踪装置实时获取观光游览车的位置数据，并通过内网交换机上传至中心服务器分析，当通过WiFi追踪装置定位发现游览车与动物笼舍距离过近，或通过图像采集装置发现有动物外逃出现在笼舍外时，中心服务器向内网交换机下发设定的预警指令，内网交换机将预警指令转发至WiFi追踪装置，通过连接的语音声光报警器提醒游览车的驾驶员控制车辆距离或指挥驾驶员停止前往外逃动物所在的笼舍区域，避免发生动物伤人事故。进一步的，中心服务器还可将采集到的动物外逃所在笼舍区域信息或动物外逃所在区域位置信信息设置在预警指令中。
具体的，边缘计算设备包括会话模块、数据并行计算模块、数据切分模块、数据存储模块；会话模块用于生成空图建立会话，实现客户端和TF系统之间的信息交互；数据并行计算模块用于根据通过数据并行的方式对采集的图像数据进行计算，并对计算结果进行结构化处理；数据切分模块用于对上传的采集图像数据进行数据切分，更新每个模型的参数；数据存储模块用于存储结构化后的图像数据。
具体的，数据切分模块的数据切分方式包括同步切分和异步切分；同步切分在每个独立model上传梯度相同时进行数据切分，更新模型参数；异步切分则是直接对上传梯度到达预设值的model进行数据切分更新模型参数。
如图2所示，本发明通过数据并行的方式来提升模型的效率，比如，假如每次模型的mini-batch是1000个样本，那么，切成10份，每份100个，然后将模型复制10份，每份都将梯度传到参数服务器上。对模型进行切分，让模型的不同部分执行在不同的设备上，这样可以一个迭代的样本可以在不同的设备上同时执行，本发明采用的LSTM模型如图3所示。
数据切分也分为同步和异步两种方式，同步的切分是等待每个独立的model传上来的梯度都到齐后再进行更新，这样和一个大的batch没有区别。异步的切分则是不用等待，每个独立的模型的参数更新直接更新。
具体的，TF系统包括客户端、master节点、工作节点和设备管理节点。TF系统中使用引用计数来保存tensor，当计数到0时，tensor被回收。
客户端用于为用于提供交互界面，实现用户与master节点和工作节点之间的数据交互；master节点用于与客户端进行数据交互，同时调度任务和分发任务；工作节点，即worker process，工作节点用于根据索引访问设备管理节点，每个worker process可以访问一到多个device；设备管理节点，通过将device的类型、job名称、在worker process中的索引将device命名。可以通过注册机制来添加新的device实现，每个device实现需要负责内存分配和管理调度TF系统所下达的核运算需求。如图4所示，客户端使用会话来和TF系统交互，建立会话，此时会生成一张空图；在会话中添加节点和边，形成一张图，然后执行。
其中，master节点给两种类型的节点分发任务：1、/job:ps/task:0: 负责模型参数的存储和更新；2、/job:worker/task:0: 负责模型的训练或推理。worker process，即工作节点，每个worker process可以访问一到多个device。
本发明支持自动加载动物识别模型文件以及其他配置信息:系统支持远程更新动物识别模型文件，并能自动下载到本地，作识别算法自动更新。支持对针不同摄像头组可分别配置视频流地址、采集频次(秒)、视频帧率等参数。支持按设备IP分别管控不同摄像头组，支持远端控制摄像头组采集分析频次设置、启用停用摄像头组。此外还支持将多个识别结果作为结构化数据输出，包括识别相似度、识别边界位置、识别类别等，并能主动实时上报结果到中心服务器。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种基于动物识别的边缘计算系统，其特征在于，包括图像采集装置、内网交换机、边缘计算设备和云计算平台；图像采集装置与内网交换机连接；内网交换机与边缘计算设备连接；边缘计算设备通过移动通信网络与云计算平台相互通信，上传数据至云计算平台进行比对分析处理，在线对动物园场馆进行监测和深度学习。
2.根据权利要求1所述的一种基于动物识别的边缘计算系统，其特征在于，所述云计算平台包括中心服务器、图像存储服务器和深度学习服务器；中心服务器用于实时对监测数据进行比对，捕获异常数据；图像存储服务器用于存储边缘计算设备上传的图像数据，并形成图像训练数据集发送至深度学习服务器进行深度学习训练；深度学习服务器用于根据图像训练数据集进行深度学习训练。
3.根据权利要求1所述的一种基于动物识别的边缘计算系统，其特征在于，还包括WIFI追踪装置，设置于动物园的观光游览车上，通过无线网络与内网交换机相互通信，用于追踪定位观光游览车的地理位置。
4.根据权利要求3所述的一种基于动物识别的边缘计算系统，其特征在于，还包括语音声光报警装置，与WIFI追踪装置连接，用于根据内网交换机转发的指令发出语音和声光报警。
5.根据权利要求1所述的一种基于动物识别的边缘计算系统，其特征在于，还包括自供电装置，与图像采集装置连接；自供电装置由光伏发电设备、风力发电机和蓄电装置组成，蓄电装置的输入端分别与光伏发电装置和风力发电机连接；蓄电装置的输出端与图像采集装置连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于动物识别的边缘计算系统，其特征在于，所述边缘计算设备包括会话模块、数据并行计算模块、数据切分模块、数据存储模块；会话模块用于生成空图建立会话，实现客户端和TF系统之间的信息交互；数据并行计算模块用于根据通过数据并行的方式对采集的图像数据进行计算，并对计算结果进行结构化处理；数据切分模块用于对上传的采集图像数据进行数据切分，更新每个模型的参数；数据存储模块用于存储结构化后的图像数据。
7.根据权利要求6所述的一种基于动物识别的边缘计算系统，其特征在于，所述数据切分模块的数据切分方式包括同步切分和异步切分；同步切分在每个独立model上传梯度相同时进行数据切分，更新模型参数；异步切分则是直接对上传梯度到达预设值的model进行数据切分更新模型参数。
8.根据权利要求6所述的一种基于动物识别的边缘计算系统，其特征在于，所述TF系统包括客户端、master节点、工作节点和设备管理节点；客户端用于为用于提供交互界面，实现用户与master节点和工作节点之间的数据交互；master节点用于与客户端进行数据交互，同时调度任务和分发任务；工作节点用于根据索引访问设备管理节点；设备管理节点用于分配内存和管理调度TF系统的运算需求，以及添加新设备节点和命名新设备。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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