CN115552467A - 一种边缘计算方法、装置、边缘设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种边缘计算方法、装置、边缘设备及存储介质，方法包括：获取目标场景的多路原始视频；对多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于多路同步视频获取多帧同步图像；对多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果；利用预先从云端服务器同步的目标场景对应的配置信息，以及协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。

Description

一种边缘计算方法、装置、边缘设备及存储介质
相关申请的交叉引用
本公开要求在2021年5月21日提交新加坡知识产权局、申请号为10202105406W的新加坡专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种边缘计算方法、装置、边缘设备及存储介质。
背景技术
目前，在计算机视觉应用中，尤其是视频实时分析，通常是边缘设备将获取到的视频推送到云端设备，由云端服务器运行计算机视觉算法进行分析，从而将分析结果传输至边缘设备，以供边缘设备将分析结果输出呈现。
然而，边缘设备通过与云端服务器交互实现分析结果的获取，流程较为复杂，且云端服务器需要处理大量信息，从而导致延迟较大，实时性较差，并且，仅能实现单路进程间通信，每路视频的图像分别分析处理，准确性较低。
发明内容
本公开实施例期望提供一种边缘计算方法、装置、边缘设备及存储介质。
本公开实施例的技术方案是这样实现的：
本公开实施例提供了一种边缘计算方法，应用于边缘设备，所述方法包括：
获取目标场景的多路原始视频；
对所述多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于所述多路同步视频获取多帧同步图像；
对所述多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果；
利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。
在上述方法中，所述基于所述多路同步视频获取多帧同步图像，包括：
从所述多路同步视频中获取同一时刻的图像，得到多帧待处理图像；
对所述多帧待处理图像中每一帧图像分别进行预处理，得到所述多帧同步图像。
在上述方法中，所述对所述多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果，包括：
对所述多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与所述多帧同步图像一一对应的多个图像处理结果；
对所述多个图像处理结果进行融合和/或去重处理，得到所述协同处理结果。
在上述方法中，所述对所述多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与所述多帧同步图像一一对应的多个图像处理结果，包括：
从第一同步图像中提取出目标对象的特征信息；所述第一同步图像为所述多帧同步图像中任一图像；
基于所述特征信息，确定所述第一同步图像对应的第一图像处理结果；所述多个图像处理结果包括所述第一图像处理结果。
在上述方法中，所述基于所述特征信息，确定所述第一同步图像对应的第一图像处理结果，包括：
获取所述云端服务器中的特征信息库；
从所述特征信息库中，查找与所述特征信息匹配的特征信息；
将所述特征信息库中，与查找到的特征信息关联的信息，确定为所述第一图像处理结果。
在上述方法中，所述利用所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
将所述业务处理结果发送至输出设备，以通过所述输出设备基于所述业务处理结果输出针对所述目标场景的提示信息。
在上述方法中，所述利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
将所述业务处理结果发送至所述云端服务器，以供所述云端服务器利用所述业务处理结果进行数据分析。
在上述方法中，在所述边缘设备的数量为多个情况下，相应的，所述业务处理结果的数量为多个，所述利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
将多个所述业务处理结果发送至所述云端服务器，以供所述云端服务器结合多个所述业务处理结果进行数据分析。
在上述方法中，所述利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
在所述云端服务器处于故障状态的情况下，存储所述业务处理结果；
在所述云端服务器从所述故障状态转换为正常状态的情况下，将所述分析处理结果发送至所述云端服务器。
在上述方法中，所述对所述多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频之后，所述方法还包括：
将所述多路同步视频编码至一路视频，得到编码视频；
将所述编码视频发送至与所述边缘设备同一网段的视频存储设备以进行存储。
在上述方法中，所述利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
获取所述编码视频对应的播放链接，并将所述播放链接写入所述业务处理结果中。
本公开实施例提供了一种边缘计算装置，应用于边缘设备，所述装置包括：
图像获取模块，用于获取目标场景的多路原始视频；对所述多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于所述多路同步视频获取多帧同步图像；
视觉分析模块，用于对所述多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果；
业务处理模块，用于利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。
在上述装置中，所述图像获取模块，具体用于从所述多路同步视频中获取同一时刻的图像，得到多帧待处理图像；对所述多帧待处理图像中每一帧图像分别进行预处理，得到所述多帧同步图像。
在上述装置中，所述视觉分析模块，具体用于对所述多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与所述多帧同步图像一一对应的多个图像处理结果；对所述多个图像处理结果进行融合和/或去重处理，得到所述协同处理结果。
在上述装置中，所述视觉分析模块，具体用于从第一同步图像中提取出目标对象的特征信息；所述第一同步图像为所述多帧同步图像中任一图像；基于所述特征信息，确定所述第一同步图像对应的第一图像处理结果；所述多个图像处理结果包括所述第一图像处理结果。
在上述装置中，所述视觉分析模块，具体用于获取所述云端服务器中的特征信息库；从所述特征信息库中，查找与所述特征信息匹配的特征信息；将所述特征信息库中，与查找到的特征信息关联的信息，确定为所述第一图像处理结果。
在上述装置中，所述业务处理模块，还用于将所述业务处理结果发送至输出设备，以通过所述输出设备基于所述业务处理结果输出针对所述目标场景的提示信息。
在上述装置中，所述业务处理模块，还用于将所述业务处理结果发送至所述云端服务器，以供所述云端服务器利用所述业务处理结果进行数据分析。
在上述装置中，在所述边缘设备的数量为多个情况下，相应的，所述业务处理结果的数量为多个；
所述业务处理模块，还用于将多个所述业务处理结果发送至所述云端服务器，以供所述云端服务器结合多个所述业务处理结果进行数据分析。
在上述装置中，所述业务处理模块，还用于在所述云端服务器处于故障状态的情况下，存储所述业务处理结果；在所述云端服务器从所述故障状态转换为正常状态的情况下，将所述分析处理结果发送至所述云端服务器。
在上述装置中，所述图像获取模块，还用于将所述多路同步视频编码至一路视频，得到编码视频；将所述编码视频发送至与所述边缘设备同一网段的视频存储设备以进行存储；
在上述装置中，所述业务处理模块，还用于获取所述编码视频对应的播放链接，并将所述播放链接写入所述业务处理结果中。
本公开实施例提供了一种边缘设备，所述边缘设备包括：中央处理器、图形处理器、存储器和通信总线；其中，
所述通信总线，用于实现所述中央处理器、所述图形处理器和所述存储器之间的连接通信；
所述中央处理器和所述图形处理器，用于执行所述存储器中存储的一个或多个程序，以实现上述边缘计算方法。
本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可以被一个或者多个处理器执行，以实现上述边缘计算方法。
本公开实施例提供了一种边缘计算方法，应用于边缘设备，包括：获取目标场景的多路原始视频；对多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于多路同步视频获取多帧同步图像；对多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果；利用预先从云端服务器同步的目标场景对应的配置信息，以及协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。本公开实施例提供的边缘计算方法，通过边缘设备协调多路视频进行信息处理，提高了信息处理的实时性和准确性。
附图说明
图1为本公开实施例提供的一种边缘计算方法的流程示意图；
图2为本公开实施例提供的一种示例性的视频实时处理系统示意图；
图3为本公开实施例提供的一种边缘计算装置的结构示意图；
图4为本公开实施例提供的一种边缘设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本公开实施例提供了一种边缘计算方法，其执行主体可以是边缘设备，例如，边缘计算方法可以由终端设备或服务器或其它电子设备执行，其中，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，边缘计算方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
图1为本公开实施例提供的一种边缘计算方法的流程示意图。如图1所示，在本公开的实施例中，边缘计算方法主要包括以下步骤：
S101、获取目标场景的多路原始视频。
在本公开的实施例中，边缘设备可以获取目标场景的多路原始视频。
需要说明的是，在本公开的实施例中，目标场景可以是任一特定的场景，例如，包含某一游戏桌的特定区域可以作为目标场景。具体的目标场景可以根据实际需求确定，本公开实施例不作限定。
需要说明的是，在本公开的实施例中，边缘设备可以配置有多个网口，每个网口可以与一个摄像装置连接，即可以实现与多个摄像装置之间的通信交互。多个摄像装置中，每个摄像装置可以采集到目标场景的一路原始视频，也就是一个角度下的视频，并传输至边缘设备，这样，边缘设备即可实现目标场景的多路视频的获取。
需要说明的是，在本公开的实施例中，具体的边缘设备获取原始视频的数量可以根据实际需求和应用场景设定，本公开实施例不作限定。
S102、对多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于多路同步视频获取多帧同步图像。
在本公开的实施例中，边缘设备在获取到多路原始视频之后，即可对多路原始视频进行同步接入处理，从而得到多路同步视频，并基于多路同步视频获取多帧同步图像。
可以理解的是，在本公开的实施例中，多路原始视频中，不同视频之间在时间上可能存在一定误差，因此，边缘设备可以对多路原始视频进行同步接入处理，即可以对多路原始视频同步取帧，从而确保获取到视频之间的时间误差控制在较小的范围内，并且，边缘设备还采用丢帧策略，将累计的时间误差及时消除，从而使得最终获得的多路同步视频保持同步。当然，边缘设备还可以采用其他实现视频同步的方式对多路原始视频进行处理，以获得多路同步视频，本公开实施例不作限定。
具体的，在本公开的实施例中，边缘设备基于多路同步视频获取多帧同步图像，包括：从多路同步视频中获取同一时刻的图像，得到多帧待处理图像；对多帧待处理图像中每一帧图像分别进行预处理，得到多帧同步图像。
需要说明的是，在本公开的实施例中，多路同步视频保持同步，边缘设备可以直接从多路同步视频中获取同一时刻的图像，并将获取到的每一帧图像作为一个待处理图像，从而得到多帧待处理图像，之后，边缘设备可以对每一帧待处理图像采用特定的图像处理方式进行预处理，从而得到相应的多帧同步图像。
需要说明的是，在本公开的实施例中，边缘设备对多帧待处理图像进行图像预处理，可以包括对多帧待处理图像进行去马赛克、去噪等处理，以使图像所呈现的信息更加准确。具体的图像预处理方式可以根据实际需求设定，本公开实施例不作限定。
S103、对多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果。
在本公开的实施例中，边缘设备在获得多帧同步图像之后，即可对多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，从而得到协同处理结果。
具体的，在本公开的实施例中，边缘设备对多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果，包括：对多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与多帧同步图像一一对应的多个图像处理结果；对多个图像处理结果进行融合和/去重处理，得到协同处理结果。
需要说明的是，在本公开的实施例中，边缘设备中可以部署有图形处理器，这样，边缘设备即可通过图形处理器执行计算机视觉算法，以实现对图像的计算机视觉分析。
可以理解的是，在本公开的实施例中，边缘设备多帧同步图像进行计算机视觉分析可以包括执行物体的检测、跟踪、识别等处理，还会将多帧同步图像的图像处理结果结合起来，进行跨相机的融合、去重等处理，从而得到的协同处理结果能够准确的表征目标场景在视觉角度上的相关信息。此外，边缘设备对多帧同步图像每一帧执行的图像处理方式，以及对多个图像处理结果进行结合的方式，可以根据实际需求设定，本公开实施例不作限定。
具体的，在本公开的实施例中，边缘设备对多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与多帧同步图像一一对象的多个图像处理结果，包括：从第一同步图像中提取出目标对象的特征信息；第一同步图像为多帧同步图像中任一图像；基于特征信息，确定第一同步图像对应的第一图像处理结果；多个图像处理结果包括第一图像处理结果。
具体的，在本公开的实施例中，边缘设备基于特征信息，确定第一同步图像对应的第一图像处理结果，包括：获取云端服务器中的特征信息库；从特征信息库中，查找与目标对象的特征信息匹配的特征信息；将特征信息库中，与查找到的特征信息关联的信息，确定为第一图像处理结果。
需要说明的是，在本公开的实施例中，边缘设备可以与云端服务器进行通信交互，从而可以同步云端服务器中的特征信息库到本地，这样，边缘设备在对多帧同步图像进行计算机视觉分析时，就可以利用特征信息库实现图像中目标对象关联的信息的获取。
可以理解的是，在本公开的实施例中，多帧同步图像中每一帧图像对应的图像处理结果，可以包括该图像中每个人物的身份信息等。特征信息库中可以存储不同人脸特征信息与身份信息的对应关系，边缘设备针对多帧同步图像中任一图像，即第一同步图像，可以将任一人物作为目标对象，直接从中提取出其人脸特征信息，与特征信息库中的人脸特征信息进行匹配，从而将查找到的人脸特征信息关联的身份信息确定为相应的图像处理结果。
可以理解的是，在本公开的实施例中，云端服务器可以持续对目标场景的人和物进行特征的提取，因此，在边缘设备获得特征信息库之后，云端服务器可以在得到的新的特征信息之后，将新的特征信息与其关联的信息继续传输至边缘设备，边缘设备即可更新特征信息库。此外，在云端服务器处于故障状态的情况下，云端服务器将无法实现新的特征信息的提取，边缘设备此时也就无法实现信息的同步，针对于此，云端服务器在恢复正常状态之后，可以将故障状态期间的新的特征信息和关联的信息提供给边缘设备。
S104、利用预先从云端服务器同步的目标场景对应的配置信息，以及协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。
在本公开的实施例中，边缘设备在获得多帧同步图像对应的协同处理结果之后，即可利用预先从云端服务器同步的目标场景对应的配置信息，以及协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。
需要说明的是，在本公开的实施例中，边缘设备利用预先从云端服务器同步的目标场景对应的配置信息，以及协同处理结果进行业务逻辑处理，可以包括根据协同处理结果结合配置信息，判断目标场景中是否存在特定人物出现异常行为、目标场景中是否存在特定物体出现异常移动或变化，以及确定待执行的事务等。具体的业务逻辑处理方式可以根据实际需求设定，本公开实施例不作限定。
需要说明的是，在本公开的实施例中，边缘设备预先从云端服务器同步的目标场景对应的配置信息，可以包括目标场景中涉及到业务逻辑分析需要使用的信息，例如，目标场景为桌游场景，配置信息可以包括该桌游场景中，游戏桌的类型、划分的不同区域、不同区域的相关信息、可以参加游戏的玩家信息，以及游戏规则等。具体的配置信息本公开实施例不作限定。
在本公开的实施例中，边缘设备在得到业务处理结果之后，还可以执行以下步骤：将业务处理结果发送至输出设备，以通过输出设备基于业务处理结果输出提示信息。
需要说明的是，在本公开的实施例中，输出设备可以是针对目标场景的客户端，边缘设备可以将业务处理结果发送至客户端，客户端即可基于业务处理结果及时的输出相应的提示信息以提示用户。此外，客户端还可以与独立的反馈设备通信交互，这样，业务处理结果中的某些信息也可以通过反馈设备反馈给用户。
在本公开的实施例中，边缘设备在得到业务处理结果之后，还可以执行以下步骤：将业务处理结果发送至云端服务器，以供云端服务器利用业务处理结果进行数据分析。
需要说明的是，在本公开的实施例中，在边缘设备的数量为多个的情况下，相应的，业务处理结果的数量为多个，多个边缘设备可以将多个业务处理结果发送至云端服务器，以供云端服务器结合多个业务处理结果进行数据分析。
可以理解的是，在本公开的实施例中，边缘设备可以为多个，针对每个边缘设备可以同步将业务处理结果输出到云端服务器，从而可以确保云端服务器能够将不同边缘设备的数据结合起来进行分析，得到更完整和全面的信息。
需要说明的是，在本公开的实施例中，边缘设备在得到业务处理结果之后，还可以执行以下步骤：在云端服务器处于故障状态的情况下，存储业务处理结果；在云端服务器从故障状态转换为正常状态的情况下，将分析处理结果发送至云端服务器。
需要说明的是，在本公开的实施例中，在云端服务器处于故障状态的情况下，边缘设备可以将业务处理结果持久化到本地，待云端服务器从故障状态切换为正常状态后再继续发送业务处理结果，从而可以保证云端服务器后续能够继续利用业务处理结果进行数据处理。
在本公开的实施例中，边缘设备对多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频之后，还可以执行以下步骤：将多路同步视频编码至一路视频，得到编码视频；将编码视频发送至与边缘设备同一网段的视频存储设备以进行存储。此外，边缘设备利用协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，还可以执行以下步骤：获取编码视频对应的播放链接，并将播放链接写入业务处理结果中。
可以理解的是，在本公开的实施例中，由于边缘设备获取到了多路同步视频，为了查看视频方便，边缘设备将三路同步的视频编码到了一路视频，即得到编码视频，从而发送到同一网段下的视频存储设备进行存储，便于后续随时调用查看。此外，将播放链接写入业务处理结果中，输出设备从而可以直接输出播放连接，供用户点播。
图2为本公开实施例提供的一种示例性的视频实时处理系统示意图。如图2所示，视频实时处理系统包括边缘设备、云端服务器、三个摄像头、反馈设备、客户端和视频存储设备，边缘设备、三个摄像头、反馈设备和客户端设置在同一游戏桌上。边缘设备可以设置有图像获取模块、视觉分析模块和业务处理模块，其中，图像获取模块可以接入三个摄像头，从而获得目标场景的三路原始视频，并进行同步接入处理，得到三路同步视频，之后进行同步的三帧图像的预处理，从而将图像输入视觉分析模块进行计算机视觉协同分析，输出的协同处理结果至业务处理模块，即可进行业务逻辑处理，从而得到业务处理结果。其中，视觉分析模块包括计算机视觉算法处理和人脸检索处理两部分，计算机视觉算法处理部分可以实现多帧同步图像中每帧图像中计算机视觉分析，并结合全部处理结果得到协同处理结果。计算机视觉算法处理部分可以从每帧同步图像中提取人脸特征信息，人脸检索处理部分可以实现从云端服务器中的人脸特征提取模块中获取人脸特征库，以及从人脸特征库中，检索与提取的人脸特征信息匹配的信息，从而确定人物的身份信息，提供给计算机视觉算法处理部分进行协同处理。此外，边缘设备与视频存储设备交互，视频存储设备接收边缘设备发送的对三路同步视频的编码视频进行存储。
需要说明的是，在本公开的实施例中，如图2所示，业务处理模块可以与云端服务器包括的分析模块通信交互，从而将业务处理结果同步至云端服务器，云端服务器即可利用业务处理结果进行数据分析。此外，客户端与云端服务器的服务端、边缘设备的业务处理模块和反馈设备通信交互，可以接收业务处理模块输出的业务处理结果，从而输出提示信息，或者通过反馈设备输出提示信息，并且，接收服务端提供的信息等。
本公开实施例提供了一种边缘计算方法，应用于边缘设备，包括：获取目标场景的多路原始视频；对多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于多路同步视频获取多帧同步图像；对多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果；利用预先从云端服务器同步的目标场景对应的配置信息，以及协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。本公开实施例提供的边缘计算方法，通过边缘设备协调多路视频进行信息处理，提高了信息处理的实时性和准确性。
本公开实施例还提供了一种边缘计算装置。图3为本公开实施例提供的一种边缘计算装置的结构示意图。如图3所示，边缘计算装置包括：
图像获取模块301，用于获取目标场景的多路原始视频；对所述多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于所述多路同步视频获取多帧同步图像；
视觉分析模块302，用于对所述多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果；
业务处理模块303，用于利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。
在本公开一实施例中，所述图像获取模块301，具体用于从所述多路同步视频中获取同一时刻的图像，得到多帧待处理图像；对所述多帧待处理图像中每一帧图像分别进行预处理，得到所述多帧同步图像。
在本公开一实施例中，所述视觉分析模块302，具体用于对所述多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与所述多帧同步图像一一对应的多个图像处理结果；对所述多个图像处理结果进行融合和/或去重处理，得到所述协同处理结果。
在本公开一实施例中，所述视觉分析模块302，具体用于从第一同步图像中提取出目标对象的特征信息；所述第一同步图像为所述多帧同步图像中任一图像；基于所述特征信息，确定所述第一同步图像对应的第一图像处理结果；所述多个图像处理结果包括所述第一图像处理结果。
在本公开一实施例中，所述视觉分析模块302，具体用于获取所述云端服务器中的特征信息库；从所述特征信息库中，查找与所述特征信息匹配的特征信息；将所述特征信息库中，与查找到的特征信息关联的信息，确定为所述第一图像处理结果。
在本公开一实施例中，所述业务处理模块303，还用于将所述业务处理结果发送至输出设备，以通过所述输出设备基于所述业务处理结果输出针对所述目标场景的提示信息。
在本公开一实施例中，所述业务处理模块303，还用于将所述业务处理结果发送至所述云端服务器，以供所述云端服务器利用所述业务处理结果进行数据分析。
在本公开一实施例中，在所述边缘设备的数量为多个情况下，相应的，所述业务处理结果的数量为多个；
所述业务处理模块303，还用于将多个所述业务处理结果发送至所述云端服务器，以供所述云端服务器结合多个所述业务处理结果进行数据分析。
在本公开一实施例中，所述业务处理模块303，还用于在所述云端服务器处于故障状态的情况下，存储所述业务处理结果；在所述云端服务器从所述故障状态转换为正常状态的情况下，将所述分析处理结果发送至所述云端服务器。
在本公开一实施例中，所述图像获取模块301，还用于将所述多路同步视频编码至一路视频，得到编码视频；将所述编码视频发送至与所述边缘设备同一网段的视频存储设备以进行存储；
所述业务处理模块303，还用于获取所述编码视频对应的播放链接，并将所述播放链接写入所述业务处理结果中。
本公开实施例提供了一种边缘计算装置，获取目标场景的多路原始视频；对多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于多路同步视频获取多帧同步图像；对多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果；利用预先从云端服务器同步的目标场景对应的配置信息，以及协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。本公开实施例提供的边缘计算装置，通过边缘设备协调多路视频进行信息处理，提高了信息处理的实时性和准确性。
图4为本公开实施例提供的一种边缘设备的结构示意图。如图4所示，在本公开的实施例中，边缘设备包括：中央处理器401、图形处理器402、存储器403和通信总线404；其中，
所述通信总线404，用于实现所述中央处理器401、所述图形处理器402和所述存储器403之间的连接通信；
所述中央处理器401和所述图形处理器402，用于执行所述存储器403中存储的一个或多个程序，以实现上述边缘计算方法。
本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可以被一个或者多个处理器执行，以实现上述边缘计算方法。计算机可读存储介质可以是是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)；或者非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各自设备，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程信号处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程信号处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程信号处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程信号处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本公开的较佳实施例而已，并非用于限定本公开的保护范围。

Claims (20)

1.一种边缘计算方法，应用于边缘设备，所述方法包括：
获取目标场景的多路原始视频；
对所述多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于所述多路同步视频获取多帧同步图像；
对所述多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果；
利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述多路同步视频获取多帧同步图像，包括：
从所述多路同步视频中获取同一时刻的图像，得到多帧待处理图像；
对所述多帧待处理图像中每一帧图像分别进行预处理，得到所述多帧同步图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述对所述多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果，包括：
对所述多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与所述多帧同步图像一一对应的多个图像处理结果；
对所述多个图像处理结果进行融合和去重处理中至少之一，得到所述协同处理结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与所述多帧同步图像一一对应的多个图像处理结果，包括：
从第一同步图像中提取出目标对象的特征信息；所述第一同步图像为所述多帧同步图像中任一图像；
基于所述特征信息，确定所述第一同步图像对应的第一图像处理结果；所述多个图像处理结果包括所述第一图像处理结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述特征信息，确定所述第一同步图像对应的第一图像处理结果，包括：
获取所述云端服务器中的特征信息库；
从所述特征信息库中，查找与所述特征信息匹配的特征信息；
将所述特征信息库中，与查找到的特征信息关联的信息，确定为所述第一图像处理结果。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述利用所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
将所述业务处理结果发送至输出设备，以通过所述输出设备基于所述业务处理结果输出针对所述目标场景的提示信息。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
将所述业务处理结果发送至所述云端服务器，以供所述云端服务器利用所述业务处理结果进行数据分析。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，在所述边缘设备的数量为多个的情况下，相应的，所述业务处理结果的数量为多个，所述利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
将多个所述业务处理结果发送至所述云端服务器，以供所述云端服务器结合多个所述业务处理结果进行数据分析。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，所述利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
在所述云端服务器处于故障状态的情况下，存储所述业务处理结果；
在所述云端服务器从所述故障状态转换为正常状态的情况下，将所述分析处理结果发送至所述云端服务器。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述对所述多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频之后，所述方法还包括：
将所述多路同步视频编码至一路视频，得到编码视频；
将所述编码视频发送至与所述边缘设备同一网段的视频存储设备以进行存储。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果之后，所述方法还包括：
获取所述编码视频对应的播放链接，并将所述播放链接写入所述业务处理结果中。
12.一种边缘设备，所述边缘设备包括：中央处理器、图形处理器、存储器和通信总线；其中，
所述通信总线，用于实现所述中央处理器、所述图形处理器和所述存储器之间的连接通信；
所述中央处理器和所述图形处理器，用于执行所述存储器中存储的一个或多个程序，以执行以下步骤：
获取目标场景的多路原始视频；
对所述多路原始视频进行同步接入处理，得到多路同步视频，并基于所述多路同步视频获取多帧同步图像；
对所述多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果；
利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果。
13.根据权利要求12所述的边缘设备，其中，对于基于所述多路同步视频获取多帧同步图像的步骤，所述中央处理器和所述图形处理器用于执行以下步骤：
从所述多路同步视频中获取同一时刻的图像，得到多帧待处理图像；
对所述多帧待处理图像中每一帧图像分别进行预处理，得到所述多帧同步图像。
14.根据权利要求12或13所述的方法，其中，对于对所述多帧同步图像进行计算机视觉协同分析，得到协同处理结果的步骤，所述中央处理器和所述图形处理器用于执行以下步骤：
对所述多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与所述多帧同步图像一一对应的多个图像处理结果；
对所述多个图像处理结果进行融合和去重处理中至少之一，得到所述协同处理结果。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，对于对所述多帧同步图像中的每一帧图像分别进行计算机视觉分析，得到与所述多帧同步图像一一对应的多个图像处理结果的步骤，所述中央处理器和所述图形处理器用于执行以下步骤：
从第一同步图像中提取出目标对象的特征信息；所述第一同步图像为所述多帧同步图像中任一图像；
基于所述特征信息，确定所述第一同步图像对应的第一图像处理结果；所述多个图像处理结果包括所述第一图像处理结果。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，对于基于所述特征信息，确定所述第一同步图像对应的第一图像处理结果的步骤，所述中央处理器和所述图形处理器用于执行以下步骤：
获取所述云端服务器中的特征信息库；
从所述特征信息库中，查找与所述特征信息匹配的特征信息；
将所述特征信息库中，与查找到的特征信息关联的信息，确定为所述第一图像处理结果。
17.根据权利要求12至16中任一项所述的方法，其中，所述利用所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果的步骤之后，所述中央处理器和所述图形处理器还用于执行以下步骤：
将所述业务处理结果发送至输出设备，以通过所述输出设备基于所述业务处理结果输出针对所述目标场景的提示信息。
18.根据权利要求12至17中任一项所述的方法，其中，所述利用预先从云端服务器同步的所述目标场景对应的配置信息，以及所述协同处理结果进行业务逻辑处理，得到业务处理结果的步骤之后，所述中央处理器和所述图形处理器还用于执行以下步骤：
将所述业务处理结果发送至所述云端服务器，以供所述云端服务器利用所述业务处理结果进行数据分析。
19.一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可以被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1-11任一项所述的边缘计算方法。
20.一种计算机程序，应用于边缘设备，所述计算机程序可以被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1-11任一项所述的边缘计算方法。
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