CN112702382A - 一种变电站施工用移动边缘计算节点的方法 - Google Patents

一种变电站施工用移动边缘计算节点的方法 Download PDF

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CN112702382A CN202010981958.9A CN202010981958A CN112702382A CN 112702382 A CN112702382 A CN 112702382A CN 202010981958 A CN202010981958 A CN 202010981958A CN 112702382 A CN112702382 A CN 112702382A
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吴设军
何辅江
吴高波
徐勇
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Abstract

本发明公开了一种变电站施工用移动边缘计算节点的方法,属于移动边缘计算技术领域。它包括以下步骤:(1)建立MEC网络框架:设置第一边缘控制分配系统、第二边缘控制分配系统、第三边缘控制分配系统及第四边缘控制分配系统;(2)设计监控系统:设置第一IVSS监控模块、第二IVSS监控模块、第三IVSS监控模块及第四IVSS监控模块;(3)设计边缘计算模型:模型的构建方法如下,应用于背景静止的情况下的运动目标检测;(4)信息整合计算:设置第一数据资料回收系统、第二数据资料回收系统、第三数据资料回收系统及第四数据资料回收系统。上述提供的方法,为变电站施工的实时边缘计算提供了一种可行的理论和技术保证。

Description

一种变电站施工用移动边缘计算节点的方法
技术领域
本发明属于移动边缘计算技术领域,具体地说,涉及一种变电站施工用移动边缘计算节点的方法。
背景技术
变电站是电力系统的重要组成部分,其运行状态的好坏直接关系到电力系统的安全和效益。随着变电站电压等级提高、运行环境愈加复杂以及变电运检要求的不断提高,使得变电站现场设备的巡视范围和工作量变大,而通常采用的红外成像技术作为一门成熟应用的技术,在电力设备运行状态检测中有着无比的优越性。红外成像是以设备的热状态分布为依据对设备运行状态良好与否进行诊断,它具有不停运、不接触、远距离、快速、直观地对设备的热状态进行成像的能力。传统红外成像仪的检测结果是存储在本地存储设备中,调用和查询都比较复杂。同时,如果电力设备出现故障,也无法在线实时检测,对设备性能的判断具有延时和滞后性。因此,研究开发适应现代自动化水平的变电站智能巡检系统已迫在眉睫。
发明内容
1、要解决的问题
针对上述现有技术中存在的问题,本发明提供一种变电站施工用移动边缘计算节点的方法,为变电站施工的实时边缘计算提供了一种可行的理论和技术保证。
2、技术方案
为解决上述问题,本发明提供的技术方案为:
一种变电站施工用移动边缘计算节点的方法,包括以下步骤:
(1)建立MEC网络框架:设置第一边缘控制分配系统、第二边缘控制分配系统、第三边缘控制分配系统及第四边缘控制分配系统,所述的第一边缘控制分配系统、所述的第二边缘控制分配系统、所述的第三边缘控制分配系统及所述的第四边缘控制分配系统均与所述的中心网络服务器相连,所述的第一边缘控制分配系统用于部署网络边缘带有计算、存储能力的服务器,所述的第二边缘控制分配系统用于为靠近移动用户的无线接入网提供IT及云计算能力,所述的第三边缘控制分配系统用于将部分业务下沉至网络边缘节点,所述的第四边缘控制分配系统用于计算、存储及业务服务能力被下沉到网络边缘的MEC设备中;
(2)设计监控系统:设置第一IVSS监控模块、第二IVSS监控模块、第三 IVSS监控模块及第四IVSS监控模块,所述的第一IVSS监控模块、所述的第二 IVSS监控模块、所述的第三IVSS监控模块及所述的第四IVSS监控模块均通过无线通信模块与所述的MEC设备相连,所述的第一IVSS监控模块用于计算机视觉、图像及视频的分析算法的监控,所述的第二IVSS监控模块用于对视频采集设备所拍摄的流式视频图像进行分析、对视频中的运动目标进行检测、识别和跟踪,所述的第三IVSS监控模块用于管理包含视频采集、图像预处理、运动目标检测、运动目标跟踪、运动目标分类、行为描述与理解和告警处理模块,所述的第四IVSS监控模块用于在视频采集模块加入运动目标检测算法并在边缘节点对实时视频流进行预处理;
(3)设计边缘计算模型:模型的构建方法如下,应用于背景静止的情况下的运动目标检测,选取没有运动物体进入监控画面时的图像作为背景图像,然后将当前帧与背景帧做差分运算,差分的结果与阈值T进行比较,二值化得到运动目标;
(4)信息整合计算:设置第一数据资料回收系统、第二数据资料回收系统、第三数据资料回收系统及第四数据资料回收系统,所述的第一数据资料回收系统、所述的第二数据资料回收系统、所述的第三数据资料回收系统及所述的第四数据资料回收系统通过主控电源与中央控制器相连,所述的第一数据资料回收系统用于基础设备测试,所述的第二数据资料回收系统用于子系统测试,所述的第三数据资料回收系统用于虚拟机/容器测试,所述的第四数据资料回收系统用于安全系统测试。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(1)中所述的 MEC网络框架包括处理模块、传感器模块、监测分析模块及存储模块,所述的传感器模块、所述的监测分析模块、所述的存储模块均与所述的处理模块相连;
所述的处理模块由于IEC 60044-8和IEC 61850-9-1标准都规定了每间隔最多有12路的测量量经同一合并单元处理后送出,而送出的12路测量量必须是同步的;
所述的传感器模块采用EPM7128A芯片作为采样控制器,所述的传感器模块内置CVBS解码器,所述的传感器模块的工作湿度为30%-80%,所述的传感器模块的工作温度为10℃-30℃,所述的传感器模块包括同步信号产生帧缓存的地址A0-A18、片选CS及写控制WE,所述的传感器模块与DSP之间进行数据通信,所述的传感器模块的传输速率为10MHz-20MHz;
所述的监测分析模块采用Quartus II芯片,所述的监测分析模块包括程序总线、数据总线及地址总线,其中程序总线的数量为6个,所述的数据总线的数量为5个,所述的地址总线的数量为8个;所述的监测分析模块的系统指令周期为6ns,所述的监测分析模块的运算速度为200MIPS,所述的监测分析模块的可访问扩展存储器空间为1682KW,所述的监测分析模块的片内配置为1KW DARAM;
所述的存储模块采用FPGA FLASH存储模块制成,所述的存储模块的连续读写周期为20ns,所述的存储模块的块擦除时间为5.5ms,所述的存储模块的顶点处理器为RapidIO芯片,所述的存储模块的顶点处理器的主频为1.0GHz,所述的存储模块上还设置有多个SRIO接口、PCI接口及以太网接口,所述的存储模块的波特率为3.125Gb/s。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(1)中所述 MEC设备的运算规则为通过集成国网ESAM芯片,在用户侧以硬加密的形式,保证数据安全,并可以安全接入国网平台,能够及时的发现问题和对设备缺陷做出更优的预判;
其定位系统如下:GPS/北斗模块可获取时间信息,更新巡检装置的本地时钟;同时,自动把地理位置信息附加到拍摄的电力设备图片中,上传给管理系统,从而辅助判定对设备的身份唯一性识别。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中第一 IVSS监控模块的处理过程如下:选取没有运动物体进入监控画面时的图像作为背景帧,定义为background(x,y);选取当前需要比较判断的帧,定义为 framek(x,y);设定阈值为T,将当前帧framek(x,y)与背景帧 background(x,y)做差分运算,差分的结果与阈值T进行比较,二值化得到运动目标;如果大于阈值T,则判断有运动目标,如果小于等于阈值T,则判断为没有运动目标。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中第二 IVSS监控模块的处理过程如下:选取相邻的两帧图像,将当前帧frmek(x,y) 与上一帧framek-1(x,y)进行灰度化处理后,进行差分运算,帧间差分法不会受到缓慢光线变化的影响,需要考虑对视频信息的选择性存储,筛选出有效视频帧,减少监控视频中的冗余信息。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中第三 IVSS监控模块的处理过程如下:在系统正常运行时,智能视频监控系统中的每路摄像机都将实时产生两个数据流,用于实时监控传输的视频数据流和视频数据文件传输至云计算存储中心的存储数据流;当发生应急情况时,监控中心的工作人员需要实时查看视频监控内容,云计算的存储中心也将实时存储视频信息,监控系统的网络带宽将达到最大需求。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中第四 IVSS监控模块的处理过程如下:设置视频采集、图像预处理、运动目标检测、运动目标跟踪、运动目标分类、行为描述与理解和告警处理模块;
其中:ECU为边缘计算单元,具有一定计算能力,可以实现对摄像机采集的视频信息进行预处理,并提供文件存储及网络传输功能;在后续模型验证中,采用树莓派ZEROW单板计算机,底层安装LINUX,为后续提供DOCKER调度接口。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中所述第四IVSS监控模块的参数条件如下:树莓派ZEROW单板计算机,设计紧凑,功耗低,通过MICROUSB接口供电,作为视频采集成本低;该单板计算机采用 BCM2853作为SOC,集成了通用计算机中的各类功能;采用ARM1176JZF-S,提供了700MHZ的计算能力;在视频模块中,采用了BROADCOMVIDEOCOREIV技术,能够实现每秒30帧的视频编码或解码,同时提供了MINIHDI输出功能;在网络连接方面,提供了WIFI及蓝牙模块,支持802.11n连接。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(3)中模型构建的参数条件为:MEC服务器由管理模块、计算机群、存储机群、内部网络、安全系统等多个子系统组成,需要分别进行测试;管理模块需要测试功能的有效性与一致性;计算机群需要测量任务处理速度;存储机群需要评价读写效率。
3、有益效果
相比于现有技术,本发明的有益效果为:
(1)在移动边缘计算网络中,结合终端设备的社交特性、传输特性和计算特性,以追求社交福利最大化为目标进行边缘计算节点的分配,提高了整个网络的社交福利;(2)解决了通信过程中资源分配问题与缓存节点位置选择问题,降低了建设费用与维修费.
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进一步进行描述。
本实施例的变电站施工用移动边缘计算节点的方法,包括以下步骤:
(1)建立MEC网络框架:设置第一边缘控制分配系统、第二边缘控制分配系统、第三边缘控制分配系统及第四边缘控制分配系统,所述的第一边缘控制分配系统、所述的第二边缘控制分配系统、所述的第三边缘控制分配系统及所述的第四边缘控制分配系统均与所述的中心网络服务器相连,所述的第一边缘控制分配系统用于部署网络边缘带有计算、存储能力的服务器,所述的第二边缘控制分配系统用于为靠近移动用户的无线接入网提供IT及云计算能力,所述的第三边缘控制分配系统用于将部分业务下沉至网络边缘节点,所述的第四边缘控制分配系统用于计算、存储及业务服务能力被下沉到网络边缘的MEC设备中;
(2)设计监控系统:设置第一IVSS监控模块、第二IVSS监控模块、第三 IVSS监控模块及第四IVSS监控模块,所述的第一IVSS监控模块、所述的第二 IVSS监控模块、所述的第三IVSS监控模块及所述的第四IVSS监控模块均通过无线通信模块与所述的MEC设备相连,所述的第一IVSS监控模块用于计算机视觉、图像及视频的分析算法的监控,所述的第二IVSS监控模块用于对视频采集设备所拍摄的流式视频图像进行分析、对视频中的运动目标进行检测、识别和跟踪,所述的第三IVSS监控模块用于管理包含视频采集、图像预处理、运动目标检测、运动目标跟踪、运动目标分类、行为描述与理解和告警处理模块,所述的第四IVSS监控模块用于在视频采集模块加入运动目标检测算法并在边缘节点对实时视频流进行预处理;
(3)设计边缘计算模型:模型的构建方法如下,应用于背景静止的情况下的运动目标检测,选取没有运动物体进入监控画面时的图像作为背景图像,然后将当前帧与背景帧做差分运算,差分的结果与阈值T进行比较,二值化得到运动目标;
(4)信息整合计算:设置第一数据资料回收系统、第二数据资料回收系统、第三数据资料回收系统及第四数据资料回收系统,所述的第一数据资料回收系统、所述的第二数据资料回收系统、所述的第三数据资料回收系统及所述的第四数据资料回收系统通过主控电源与中央控制器相连,所述的第一数据资料回收系统用于基础设备测试,所述的第二数据资料回收系统用于子系统测试,所述的第三数据资料回收系统用于虚拟机/容器测试,所述的第四数据资料回收系统用于安全系统测试。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(1)中所述的 MEC网络框架包括处理模块、传感器模块、监测分析模块及存储模块,所述的传感器模块、所述的监测分析模块、所述的存储模块均与所述的处理模块相连;
所述的处理模块由于IEC 60044-8和IEC 61850-9-1标准都规定了每间隔最多有12路的测量量经同一合并单元处理后送出,而送出的12路测量量必须是同步的;
所述的传感器模块采用EPM7128A芯片作为采样控制器,所述的传感器模块内置CVBS解码器,所述的传感器模块的工作湿度为30%-80%,所述的传感器模块的工作温度为10℃-30℃,所述的传感器模块包括同步信号产生帧缓存的地址A0-A18、片选CS及写控制WE,所述的传感器模块与DSP之间进行数据通信,所述的传感器模块的传输速率为10MHz-20MHz;
所述的监测分析模块采用Quartus II芯片,所述的监测分析模块包括程序总线、数据总线及地址总线,其中程序总线的数量为6个,所述的数据总线的数量为5个,所述的地址总线的数量为8个;所述的监测分析模块的系统指令周期为6ns,所述的监测分析模块的运算速度为200MIPS,所述的监测分析模块的可访问扩展存储器空间为1682KW,所述的监测分析模块的片内配置为1KW DARAM;
所述的存储模块采用FPGA FLASH存储模块制成,所述的存储模块的连续读写周期为20ns,所述的存储模块的块擦除时间为5.5ms,所述的存储模块的顶点处理器为RapidIO芯片,所述的存储模块的顶点处理器的主频为1.0GHz,所述的存储模块上还设置有多个SRIO接口、PCI接口及以太网接口,所述的存储模块的波特率为3.125Gb/s。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(1)中所述 MEC设备的运算规则为通过集成国网ESAM芯片,在用户侧以硬加密的形式,保证数据安全,并可以安全接入国网平台,能够及时的发现问题和对设备缺陷做出更优的预判;
其定位系统如下:GPS/北斗模块可获取时间信息,更新巡检装置的本地时钟;同时,自动把地理位置信息附加到拍摄的电力设备图片中,上传给管理系统,从而辅助判定对设备的身份唯一性识别。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中第一 IVSS监控模块的处理过程如下:选取没有运动物体进入监控画面时的图像作为背景帧,定义为background(x,y);选取当前需要比较判断的帧,定义为framek(x,y);设定阈值为T,将当前帧framek(x,y)与背景帧 background(x,y)做差分运算,差分的结果与阈值T进行比较,二值化得到运动目标;如果大于阈值T,则判断有运动目标,如果小于等于阈值T,则判断为没有运动目标。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中第二 IVSS监控模块的处理过程如下:选取相邻的两帧图像,将当前帧frmek(x,y) 与上一帧framek-1(x,y)进行灰度化处理后,进行差分运算,帧间差分法不会受到缓慢光线变化的影响,需要考虑对视频信息的选择性存储,筛选出有效视频帧,减少监控视频中的冗余信息。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中第三 IVSS监控模块的处理过程如下:在系统正常运行时,智能视频监控系统中的每路摄像机都将实时产生两个数据流,用于实时监控传输的视频数据流和视频数据文件传输至云计算存储中心的存储数据流;当发生应急情况时,监控中心的工作人员需要实时查看视频监控内容,云计算的存储中心也将实时存储视频信息,监控系统的网络带宽将达到最大需求。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中第四 IVSS监控模块的处理过程如下:设置视频采集、图像预处理、运动目标检测、运动目标跟踪、运动目标分类、行为描述与理解和告警处理模块;
其中:ECU为边缘计算单元,具有一定计算能力,可以实现对摄像机采集的视频信息进行预处理,并提供文件存储及网络传输功能;在后续模型验证中,采用树莓派ZEROW单板计算机,底层安装LINUX,为后续提供DOCKER调度接口。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(2)中所述第四IVSS监控模块的参数条件如下:树莓派ZEROW单板计算机,设计紧凑,功耗低,通过MICROUSB接口供电,作为视频采集成本低;该单板计算机采用BCM2853作为SOC,集成了通用计算机中的各类功能;采用ARM1176JZF-S,提供了700MHZ的计算能力;在视频模块中,采用了BROADCOMVIDEOCOREIV技术,能够实现每秒30帧的视频编码或解码,同时提供了MINIHDI输出功能;在网络连接方面,提供了WIFI及蓝牙模块,支持802.11n连接。
上述所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法中,步骤(3)中模型构建的参数条件为:MEC服务器由管理模块、计算机群、存储机群、内部网络、安全系统等多个子系统组成,需要分别进行测试;管理模块需要测试功能的有效性与一致性;计算机群需要测量任务处理速度;存储机群需要评价读写效率。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述,该描述没有限制性,实际的结构并不局限于此。所以,如果本领域的普通技术人员受其启示,在不脱离本发明创造宗旨的情况下,不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例,均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种变电站施工用移动边缘计算节点的方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)建立MEC网络框架:设置第一边缘控制分配系统、第二边缘控制分配系统、第三边缘控制分配系统及第四边缘控制分配系统,所述的第一边缘控制分配系统、所述的第二边缘控制分配系统、所述的第三边缘控制分配系统及所述的第四边缘控制分配系统均与所述的中心网络服务器相连,所述的第一边缘控制分配系统用于部署网络边缘带有计算、存储能力的服务器,所述的第二边缘控制分配系统用于为靠近移动用户的无线接入网提供IT及云计算能力,所述的第三边缘控制分配系统用于将部分业务下沉至网络边缘节点,所述的第四边缘控制分配系统用于计算、存储及业务服务能力被下沉到网络边缘的MEC设备中;
(2)设计监控系统:设置第一IVSS监控模块、第二IVSS监控模块、第三IVSS监控模块及第四IVSS监控模块,所述的第一IVSS监控模块、所述的第二IVSS监控模块、所述的第三IVSS监控模块及所述的第四IVSS监控模块均通过无线通信模块与所述的MEC设备相连,所述的第一IVSS监控模块用于计算机视觉、图像及视频的分析算法的监控,所述的第二IVSS监控模块用于对视频采集设备所拍摄的流式视频图像进行分析、对视频中的运动目标进行检测、识别和跟踪,所述的第三IVSS监控模块用于管理包含视频采集、图像预处理、运动目标检测、运动目标跟踪、运动目标分类、行为描述与理解和告警处理模块,所述的第四IVSS监控模块用于在视频采集模块加入运动目标检测算法并在边缘节点对实时视频流进行预处理;
(3)设计边缘计算模型:模型的构建方法如下,应用于背景静止的情况下的运动目标检测,选取没有运动物体进入监控画面时的图像作为背景图像,然后将当前帧与背景帧做差分运算,差分的结果与阈值T进行比较,二值化得到运动目标;
(4)信息整合计算:设置第一数据资料回收系统、第二数据资料回收系统、第三数据资料回收系统及第四数据资料回收系统,所述的第一数据资料回收系统、所述的第二数据资料回收系统、所述的第三数据资料回收系统及所述的第四数据资料回收系统通过主控电源与中央控制器相连,所述的第一数据资料回收系统用于基础设备测试,所述的第二数据资料回收系统用于子系统测试,所述的第三数据资料回收系统用于虚拟机/容器测试,所述的第四数据资料回收系统用于安全系统测试。
2.根据权利要求1所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法,其特征在于,
步骤(1)中所述的MEC网络框架包括处理模块、传感器模块、监测分析模块及存储模块,所述的传感器模块、所述的监测分析模块、所述的存储模块均与所述的处理模块相连;
所述的处理模块由于IEC 60044-8和IEC 61850-9-1标准都规定了每间隔最多有12路的测量量经同一合并单元处理后送出,而送出的12路测量量必须是同步的;
所述的传感器模块采用EPM7128A芯片作为采样控制器,所述的传感器模块内置CVBS解码器,所述的传感器模块的工作湿度为30%-80%,所述的传感器模块的工作温度为10℃-30℃,所述的传感器模块包括同步信号产生帧缓存的地址A0-A18、片选CS及写控制WE,所述的传感器模块与DSP之间进行数据通信,所述的传感器模块的传输速率为10MHz-20MHz;
所述的监测分析模块采用Quartus II芯片,所述的监测分析模块包括程序总线、数据总线及地址总线,其中程序总线的数量为6个,所述的数据总线的数量为5个,所述的地址总线的数量为8个;所述的监测分析模块的系统指令周期为6ns,所述的监测分析模块的运算速度为200MIPS,所述的监测分析模块的可访问扩展存储器空间为1682KW,所述的监测分析模块的片内配置为1KW DARAM;
所述的存储模块采用FPGA FLASH存储模块制成,所述的存储模块的连续读写周期为20ns,所述的存储模块的块擦除时间为5.5ms,所述的存储模块的顶点处理器为RapidIO芯片,所述的存储模块的顶点处理器的主频为1.0GHz,所述的存储模块上还设置有多个SRIO接口、PCI接口及以太网接口,所述的存储模块的波特率为3.125Gb/s。
3.根据权利要求1所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法,其特征在于,
步骤(1)中所述MEC设备的运算规则为通过集成国网ESAM芯片,在用户侧以硬加密的形式,保证数据安全,并可以安全接入国网平台,能够及时的发现问题和对设备缺陷做出更优的预判;
其定位系统如下:GPS/北斗模块可获取时间信息,更新巡检装置的本地时钟;同时,自动把地理位置信息附加到拍摄的电力设备图片中,上传给管理系统,从而辅助判定对设备的身份唯一性识别。
4.根据权利要求3所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法,其特征在于,
步骤(2)中第一IVSS监控模块的处理过程如下:选取没有运动物体进入监控画面时的图像作为背景帧,定义为background(x,y);选取当前需要比较判断的帧,定义为framek(x,y);设定阈值为T,将当前帧framek(x,y)与背景帧background(x,y)做差分运算,差分的结果与阈值T进行比较,二值化得到运动目标;如果大于阈值T,则判断有运动目标,如果小于等于阈值T,则判断为没有运动目标。
5.根据权利要求3所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法,其特征在于,
步骤(2)中第二IVSS监控模块的处理过程如下:选取相邻的两帧图像,将当前帧frmek(x,y)与上一帧framek-1(x,y)进行灰度化处理后,进行差分运算,帧间差分法不会受到缓慢光线变化的影响,需要考虑对视频信息的选择性存储,筛选出有效视频帧,减少监控视频中的冗余信息。
6.根据权利要求3所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法,其特征在于,
步骤(2)中第三IVSS监控模块的处理过程如下:在系统正常运行时,智能视频监控系统中的每路摄像机都将实时产生两个数据流,用于实时监控传输的视频数据流和视频数据文件传输至云计算存储中心的存储数据流;当发生应急情况时,监控中心的工作人员需要实时查看视频监控内容,云计算的存储中心也将实时存储视频信息,监控系统的网络带宽将达到最大需求。
7.根据权利要求3所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法,其特征在于,
步骤(2)中第四IVSS监控模块的处理过程如下:设置视频采集、图像预处理、运动目标检测、运动目标跟踪、运动目标分类、行为描述与理解和告警处理模块;
其中:ECU为边缘计算单元,具有一定计算能力,可以实现对摄像机采集的视频信息进行预处理,并提供文件存储及网络传输功能;在后续模型验证中,采用树莓派ZEROW单板计算机,底层安装LINUX,为后续提供DOCKER调度接口。
8.根据权利要求7所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法,其特征在于,
步骤(2)中所述第四IVSS监控模块的参数条件如下:树莓派ZEROW单板计算机,设计紧凑,功耗低,通过MICROUSB接口供电,作为视频采集成本低;该单板计算机采用BCM2853作为SOC,集成了通用计算机中的各类功能;采用ARM1176JZF-S,提供了700MHZ的计算能力;在视频模块中,采用了BROADCOM VIDEOCOREIV技术,能够实现每秒30帧的视频编码或解码,同时提供了MINIHDI输出功能;在网络连接方面,提供了WIFI及蓝牙模块,支持802.11n连接。
9.根据权利要求1所述的变电站施工用移动边缘计算节点的方法,其特征在于,
步骤(3)中模型构建的参数条件为:MEC服务器由管理模块、计算机群、存储机群、内部网络、安全系统等多个子系统组成,需要分别进行测试;管理模块需要测试功能的有效性与一致性;计算机群需要测量任务处理速度;存储机群需要评价读写效率。
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