CN115361256A - 一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，包括CPU模块、中心数据库、数据采集单元、数据处理单元、边缘计算单元、学习模拟单元、可视化模块和通信输出模块，CPU模块的输出端电性连接有中心数据库，本发明通过数据采集单元可以与终端设备进行连接，并具有连接状态的主动检测功能，同时还可以通过不同协议进行连接，能适应不同的使用需求，通过数据处理单元可以对数据进行预处理，从而对异常数据进行规避，能保证数据的真实性，通过边缘计算单元可以根据数据信息配置对应的计算方式，能保证对数据计算的高效精准，通过学习模拟单元可以对数据库数据进行调取学习，从而可以对网关的系统内容进行拓展，有利于提高用户的使用黏度。

Description

一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关

技术领域

本发明属于智能网关技术领域，具体为一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关。

背景技术

智能网关是网络设备，是局域网络智能化的关键，一般支持虚拟网络接入、wifi接入、有线宽带接入等，通过它可实现对局域网内各传感器、网络设备、摄像头以及主机等设备的信息采集、信息输入、信息输出、集中控制、远程控制、联动控制等功能，但是现有网关的功能单一，不具有对数据处理的功能，同时还不具有主动检测连接状态的功能，从而局限了其使用的功能性和稳定性，而且其还不具有主动学习功能，不方便对网管系统进行拓展。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，解决了背景技术中提到的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种技术方案：

一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，包括CPU模块、中心数据库、数据采集单元、数据处理单元、边缘计算单元、学习模拟单元、可视化模块和通信输出模块，所述CPU模块的输出端电性连接有中心数据库，所述数据采集单元的输出端与数据处理单元的输入端电性连接，所述数据处理单元的输出端与边缘计算单元的输入端电性连接，所述边缘计算单元的输出端与中心数据库的输入端电性连接，所述中心数据库的输入端电性连接有学习模拟单元，所述中心数据库的输出端电性连接有可视化模块，所述中心数据库的输出端电性连接有通信输出模块；所述CPU模块用于对中心数据库、数据采集单元、数据处理单元、边缘计算单元、学习模拟单元、可视化模块和通信输出模块进行统筹管理，并收发终端指令；所述中心数据库用于对数据进行储存配置；所述数据采集单元用于与终端设备进行连接采集终端数据；所述数据处理单元用于对数据进行处理验证；所述边缘计算单元用于根据数据内容匹配对应的算法；所述学习模拟单元用于对中心数据库中的数据进行调取并学习模拟；所述可视化模块用于通过电视终端进行演示；所述通信输出模块用于将数据发送给上位设备。

作为优选，所述数据采集单元包括连接协议模块、蓝牙模块、zigbee模块、Z-wavc模块、无线连接模块、状态检测模块和数据上传模块，所述蓝牙模块、zigbee模块和Z-wavc模块的输出端分别与连接协议模块的输入端电性连接，所述连接协议模块的输出端与无线连接模块的输入端电性连接，所述无线连接模块的输出端与状态检测模块的输入端电性连接，所述状态检测模块的输出端与数据上传模块的输入端电性连接。

作为优选，所述连接协议模块配置蓝牙模块、zigbee模块或Z-wavc模块与终端设备进行连接；无线连接模块用于配置无线网络，并通过网络传输数据信息；所述状态检测模块用于检测蓝牙模块、zigbee模块和Z-wavc模块与终端设备之间连接通道的畅通；所述数据上传模块用于将数据发送给数据处理单元。

作为优选，所述数据处理单元包括数据接收模块、数据解码模块、真伪验证模块、数据分析模块和数据标识模块，所述数据接收模块的输出端与数据解码模块的输入端电性连接，所述数据解码模块的输出端与真伪验证模块的输入端电性连接，所述真伪验证模块的输出端与数据分析模块的输入端电性连接，所述数据分析模块的输入端与数据标识模块的输入端电性连接。

作为优选，所述数据接收模块用于接收数据上传模块发出的数据，并将数据发送给数据解码模块；所述数据解码模块用于将接收的数据解码，并将解码后的数据发送给真伪验证模块；所述真伪验证模块用于对数据的真伪进行验证，并将验证后的数据发送给数据分析模块；所述数据分析模块用于对数据进行分析，判断数据的类型，并将数据发送给数据标识模块；所述数据标识模块用于对数据中的特征数据进行标记。

作为优选，所述边缘计算单元包括数据提取模块、计算引擎模块、算法配置模块和轻量级算法模块，所述数据提取模块的输出端与计算引擎模块的输入端电性连接，所述计算引擎模块的输出端与算法配置模块的输入端电性连接，所述算法配置模块的输出端与轻量级算法模块的输入端电性连接。

作为优选，所述数据提取模块用于提取数据标识模块标记的数据，并将提取的数据发送给计算引擎模块；所述计算引擎模块用于驱动算法配置模块；所述算法配置模块用于根据数据的内容配置对应的算法；所述轻量级算法模块用于对数据内容进行计算，从而得到预测信息。

作为优选，所述学习模拟单元包括数据调取模块、数据融合模块、实时学习模块、模拟演示模块和结果评价模块，所述数据调取模块的输出端与数据融合模块的输入端电性连接，所述数据融合模块的输出端与实时学习模块的输入端电性连接，所述实时学习模块的输出端与模拟演示模块的输入端电性连接，所述模拟演示模块的输出端与结果评价模块的输入端电性连接。

作为优选，所述数据调取模块用于对中心数据库中的数据进行调取，并将数据发送给数据融合模块；所述数据融合模块用于对调取的数据进行融合，并将融合的数据发送给实时学习模块；所述实时学习模块用于根据调取数据内容进行模拟学习；所述模拟演示模块用于对学习的内容进行展示；所述结果评价模块用于根据模拟内容对学习程度进行评价。

一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关的实现方法，包括以下步骤：

S1、通过无线连接模块配置无线网络，通过连接协议模块配置蓝牙模块、zigbee模块或Z-wavc模块，并使对应的协议模块与终端设备进行连接，在检测过程中通过状态检测模块检测蓝牙模块、zigbee模块和Z-wavc模块与终端设备之间连接通道的畅通，数据上传模块将采集的数据发送给数据接收模块；

S2、数据接收模块将接收的数据发送给数据解码模块，数据解码模块将接收的数据解码，并将解码后的数据发送给真伪验证模块，通过真伪验证模块对数据的真伪进行验证，并将验证后的数据发送给数据分析模块，通过数据分析模块对数据进行分析，判断数据的类型，并将数据发送给数据标识模块，通过数据标识模块对数据中的特征数据进行标记；

S3、通过数据提取模块提取数据标识模块标记的数据，并将提取的数据发送给计算引擎模块，通过计算引擎模块驱动算法配置模块，并配合算法配置模块根据数据的内容配置对应的算法，轻量级算法模块根据配置后的算法对数据内容进行计算，从而得到预测信息；

S4、数据调取模块对中心数据库中的数据进行调取，并将数据发送给数据融合模块，数据融合模块对调取的数据进行融合，并将融合的数据发送给实时学习模块，实时学习模块根据调取数据内容进行模拟学习，模拟演示模块对学习的内容进行展示，通过结果评价模块根据模拟内容对学习程度进行评价，通过可视化模块的电视终端对数据进行演示，并通过通信输出模块用于将数据发送给上位设备。

本发明的有益效果是：通过数据采集单元可以与终端设备进行连接，并具有连接状态的主动检测功能，同时还可以通过不同协议进行连接，能适应不同的使用需求，通过数据处理单元可以对数据进行预处理，从而对异常数据进行规避，能保证数据的真实性，通过边缘计算单元可以根据数据信息配置对应的计算方式，能保证对数据计算的高效精准，通过学习模拟单元可以对数据库数据进行调取学习，从而可以对网关的系统内容进行拓展，有利于提高用户的使用黏度。

附图说明：

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其他的实施附图。

图1是本发明流程示意图；

图2是本发明数据采集单元拓扑图；

图3是本发明数据处理段元拓扑图；

图4是本发明计算引擎模块拓扑图；

图5是本发明学习模拟单元拓扑图。

具体实施方式：

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置的例子。

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。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。

如图1-5所示，本具体实施方式采用以下技术方案：

实施例1：

一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，包括CPU模块、中心数据库、数据采集单元、数据处理单元、边缘计算单元、学习模拟单元、可视化模块和通信输出模块，所述CPU模块的输出端电性连接有中心数据库，所述数据采集单元的输出端与数据处理单元的输入端电性连接，所述数据处理单元的输出端与边缘计算单元的输入端电性连接，所述边缘计算单元的输出端与中心数据库的输入端电性连接，所述中心数据库的输入端电性连接有学习模拟单元，所述中心数据库的输出端电性连接有可视化模块，所述中心数据库的输出端电性连接有通信输出模块；所述CPU模块用于对中心数据库、数据采集单元、数据处理单元、边缘计算单元、学习模拟单元、可视化模块和通信输出模块进行统筹管理，并收发终端指令；所述中心数据库用于对数据进行储存配置；所述数据采集单元用于与终端设备进行连接采集终端数据；所述数据处理单元用于对数据进行处理验证；所述边缘计算单元用于根据数据内容匹配对应的算法；所述学习模拟单元用于对中心数据库中的数据进行调取并学习模拟；所述可视化模块用于通过电视终端进行演示；所述通信输出模块用于将数据发送给上位设备；

通过数据采集单元可以与终端设备进行连接，并具有连接状态的主动检测功能，同时还可以通过不同协议进行连接，能适应不同的使用需求，通过数据处理单元可以对数据进行预处理，从而对异常数据进行规避，能保证数据的真实性，通过边缘计算单元可以根据数据信息配置对应的计算方式，能保证对数据计算的高效精准，通过学习模拟单元可以对数据库数据进行调取学习，从而可以对网关的系统内容进行拓展，有利于提高用户的使用黏度。

实施例2：

所述数据采集单元包括连接协议模块、蓝牙模块、zigbee模块、Z-wavc模块、无线连接模块、状态检测模块和数据上传模块，所述蓝牙模块、zigbee模块和Z-wavc模块的输出端分别与连接协议模块的输入端电性连接，所述连接协议模块的输出端与无线连接模块的输入端电性连接，所述无线连接模块的输出端与状态检测模块的输入端电性连接，所述状态检测模块的输出端与数据上传模块的输入端电性连接；

所述连接协议模块配置蓝牙模块、zigbee模块或Z-wavc模块与终端设备进行连接；无线连接模块用于配置无线网络，并通过网络传输数据信息；所述状态检测模块用于检测蓝牙模块、zigbee模块和Z-wavc模块与终端设备之间连接通道的畅通；所述数据上传模块用于将数据发送给数据处理单元；

所述数据处理单元包括数据接收模块、数据解码模块、真伪验证模块、数据分析模块和数据标识模块，所述数据接收模块的输出端与数据解码模块的输入端电性连接，所述数据解码模块的输出端与真伪验证模块的输入端电性连接，所述真伪验证模块的输出端与数据分析模块的输入端电性连接，所述数据分析模块的输入端与数据标识模块的输入端电性连接；

所述数据接收模块用于接收数据上传模块发出的数据，并将数据发送给数据解码模块；所述数据解码模块用于将接收的数据解码，并将解码后的数据发送给真伪验证模块；所述真伪验证模块用于对数据的真伪进行验证，并将验证后的数据发送给数据分析模块；所述数据分析模块用于对数据进行分析，判断数据的类型，并将数据发送给数据标识模块；所述数据标识模块用于对数据中的特征数据进行标记；

所述边缘计算单元包括数据提取模块、计算引擎模块、算法配置模块和轻量级算法模块，所述数据提取模块的输出端与计算引擎模块的输入端电性连接，所述计算引擎模块的输出端与算法配置模块的输入端电性连接，所述算法配置模块的输出端与轻量级算法模块的输入端电性连接；

所述数据提取模块用于提取数据标识模块标记的数据，并将提取的数据发送给计算引擎模块；所述计算引擎模块用于驱动算法配置模块；所述算法配置模块用于根据数据的内容配置对应的算法；所述轻量级算法模块用于对数据内容进行计算，从而得到预测信息；

所述学习模拟单元包括数据调取模块、数据融合模块、实时学习模块、模拟演示模块和结果评价模块，所述数据调取模块的输出端与数据融合模块的输入端电性连接，所述数据融合模块的输出端与实时学习模块的输入端电性连接，所述实时学习模块的输出端与模拟演示模块的输入端电性连接，所述模拟演示模块的输出端与结果评价模块的输入端电性连接；

所述数据调取模块用于对中心数据库中的数据进行调取，并将数据发送给数据融合模块；所述数据融合模块用于对调取的数据进行融合，并将融合的数据发送给实时学习模块；所述实时学习模块用于根据调取数据内容进行模拟学习；所述模拟演示模块用于对学习的内容进行展示；所述结果评价模块用于根据模拟内容对学习程度进行评价。

实施例3：

S1、通过无线连接模块配置无线网络，通过连接协议模块配置蓝牙模块、zigbee模块或Z-wavc模块，并使对应的协议模块与终端设备进行连接，在检测过程中通过状态检测模块检测蓝牙模块、zigbee模块和Z-wavc模块与终端设备之间连接通道的畅通，数据上传模块将采集的数据发送给数据接收模块；

S2、数据接收模块将接收的数据发送给数据解码模块，数据解码模块将接收的数据解码，并将解码后的数据发送给真伪验证模块，通过真伪验证模块对数据的真伪进行验证，并将验证后的数据发送给数据分析模块，通过数据分析模块对数据进行分析，判断数据的类型，并将数据发送给数据标识模块，通过数据标识模块对数据中的特征数据进行标记；

S3、通过数据提取模块提取数据标识模块标记的数据，并将提取的数据发送给计算引擎模块，通过计算引擎模块驱动算法配置模块，并配合算法配置模块根据数据的内容配置对应的算法，轻量级算法模块根据配置后的算法对数据内容进行计算，从而得到预测信息；

S4、数据调取模块对中心数据库中的数据进行调取，并将数据发送给数据融合模块，数据融合模块对调取的数据进行融合，并将融合的数据发送给实时学习模块，实时学习模块根据调取数据内容进行模拟学习，模拟演示模块对学习的内容进行展示，通过结果评价模块根据模拟内容对学习程度进行评价，通过可视化模块的电视终端对数据进行演示，并通过通信输出模块用于将数据发送给上位设备。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围由下面的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，其特征在于，包括CPU模块、中心数据库、数据采集单元、数据处理单元、边缘计算单元、学习模拟单元、可视化模块和通信输出模块，所述CPU模块的输出端电性连接有中心数据库，所述数据采集单元的输出端与数据处理单元的输入端电性连接，所述数据处理单元的输出端与边缘计算单元的输入端电性连接，所述边缘计算单元的输出端与中心数据库的输入端电性连接，所述中心数据库的输入端电性连接有学习模拟单元，所述中心数据库的输出端电性连接有可视化模块，所述中心数据库的输出端电性连接有通信输出模块；所述CPU模块用于对中心数据库、数据采集单元、数据处理单元、边缘计算单元、学习模拟单元、可视化模块和通信输出模块进行统筹管理，并收发终端指令；所述中心数据库用于对数据进行储存配置；所述数据采集单元用于与终端设备进行连接采集终端数据；所述数据处理单元用于对数据进行处理验证；所述边缘计算单元用于根据数据内容匹配对应的算法；所述学习模拟单元用于对中心数据库中的数据进行调取并学习模拟；所述可视化模块用于通过电视终端进行演示；所述通信输出模块用于将数据发送给上位设备。

2.根据权利要求1所述的一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，其特征在于，所述数据采集单元包括连接协议模块、蓝牙模块、zigbee模块、Z-wavc模块、无线连接模块、状态检测模块和数据上传模块，所述蓝牙模块、zigbee模块和Z-wavc模块的输出端分别与连接协议模块的输入端电性连接，所述连接协议模块的输出端与无线连接模块的输入端电性连接，所述无线连接模块的输出端与状态检测模块的输入端电性连接，所述状态检测模块的输出端与数据上传模块的输入端电性连接。

3.根据权利要求2所述的一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，其特征在于，所述连接协议模块配置蓝牙模块、zigbee模块或Z-wavc模块与终端设备进行连接；无线连接模块用于配置无线网络，并通过网络传输数据信息；所述状态检测模块用于检测蓝牙模块、zigbee模块和Z-wavc模块与终端设备之间连接通道的畅通；所述数据上传模块用于将数据发送给数据处理单元。

4.根据权利要求1所述的一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，其特征在于，所述数据处理单元包括数据接收模块、数据解码模块、真伪验证模块、数据分析模块和数据标识模块，所述数据接收模块的输出端与数据解码模块的输入端电性连接，所述数据解码模块的输出端与真伪验证模块的输入端电性连接，所述真伪验证模块的输出端与数据分析模块的输入端电性连接，所述数据分析模块的输入端与数据标识模块的输入端电性连接。

5.根据权利要求4所述的一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，其特征在于，所述数据接收模块用于接收数据上传模块发出的数据，并将数据发送给数据解码模块；所述数据解码模块用于将接收的数据解码，并将解码后的数据发送给真伪验证模块；所述真伪验证模块用于对数据的真伪进行验证，并将验证后的数据发送给数据分析模块；所述数据分析模块用于对数据进行分析，判断数据的类型，并将数据发送给数据标识模块；所述数据标识模块用于对数据中的特征数据进行标记。

6.根据权利要求1所述的一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，其特征在于，所述边缘计算单元包括数据提取模块、计算引擎模块、算法配置模块和轻量级算法模块，所述数据提取模块的输出端与计算引擎模块的输入端电性连接，所述计算引擎模块的输出端与算法配置模块的输入端电性连接，所述算法配置模块的输出端与轻量级算法模块的输入端电性连接。

7.根据权利要求6所述的一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，其特征在于，所述数据提取模块用于提取数据标识模块标记的数据，并将提取的数据发送给计算引擎模块；所述计算引擎模块用于驱动算法配置模块；所述算法配置模块用于根据数据的内容配置对应的算法；所述轻量级算法模块用于对数据内容进行计算，从而得到预测信息。

8.根据权利要求1所述的一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，其特征在于，所述学习模拟单元包括数据调取模块、数据融合模块、实时学习模块、模拟演示模块和结果评价模块，所述数据调取模块的输出端与数据融合模块的输入端电性连接，所述数据融合模块的输出端与实时学习模块的输入端电性连接，所述实时学习模块的输出端与模拟演示模块的输入端电性连接，所述模拟演示模块的输出端与结果评价模块的输入端电性连接。

9.根据权利要求8所述的一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关，其特征在于，所述数据调取模块用于对中心数据库中的数据进行调取，并将数据发送给数据融合模块；所述数据融合模块用于对调取的数据进行融合，并将融合的数据发送给实时学习模块；所述实时学习模块用于根据调取数据内容进行模拟学习；所述模拟演示模块用于对学习的内容进行展示；所述结果评价模块用于根据模拟内容对学习程度进行评价。

10.一种面向智能安监领域的边缘计算智能网关的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过无线连接模块配置无线网络，通过连接协议模块配置蓝牙模块、zigbee模块或Z-wavc模块，并使对应的协议模块与终端设备进行连接，在检测过程中通过状态检测模块检测蓝牙模块、zigbee模块和Z-wavc模块与终端设备之间连接通道的畅通，数据上传模块将采集的数据发送给数据接收模块；

S2、数据接收模块将接收的数据发送给数据解码模块，数据解码模块将接收的数据解码，并将解码后的数据发送给真伪验证模块，通过真伪验证模块对数据的真伪进行验证，并将验证后的数据发送给数据分析模块，通过数据分析模块对数据进行分析，判断数据的类型，并将数据发送给数据标识模块，通过数据标识模块对数据中的特征数据进行标记；

S3、通过数据提取模块提取数据标识模块标记的数据，并将提取的数据发送给计算引擎模块，通过计算引擎模块驱动算法配置模块，并配合算法配置模块根据数据的内容配置对应的算法，轻量级算法模块根据配置后的算法对数据内容进行计算，从而得到预测信息；

S4、数据调取模块对中心数据库中的数据进行调取，并将数据发送给数据融合模块，数据融合模块对调取的数据进行融合，并将融合的数据发送给实时学习模块，实时学习模块根据调取数据内容进行模拟学习，模拟演示模块对学习的内容进行展示，通过结果评价模块根据模拟内容对学习程度进行评价，通过可视化模块的电视终端对数据进行演示，并通过通信输出模块用于将数据发送给上位设备。

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