CN116458141A - 用于地理上分散的传感器的边缘管理的系统、方法和计算机程序 - Google Patents

用于地理上分散的传感器的边缘管理的系统、方法和计算机程序 Download PDF

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Abstract

如本文所述，提供了用于地理上分散的传感器的边缘管理的系统、方法和计算机程序。网络中的边缘设备访问多个地理上分散的传感器的观测结果。此外，边缘设备处理观测结果以确定观测结果的重叠部分。此外，边缘设备优化观测结果以形成优化的观测结果，以传输到云处理系统，其中优化是基于确定的观测结果的重叠部分。

Description

用于地理上分散的传感器的边缘管理的系统、方法和计算机 程序
技术领域
本发明涉及用于从地理上分散的传感器收集数据的技术。
背景技术
传感器是感测现实世界属性并将这些感测的属性报告给可将感测的信息用于各种用途的处理系统的硬件设备。传感器可以是相机、雷达、激光雷达、运动探测器、温度或其他环境相关的仪表等。这些传感器可用于安全目的，用于车辆操作目的(例如用于自动驾驶)，用于增强现实应用，等等。
如上所述，传感器通常将其感测的信息报告给单独的处理系统。这些处理系统通常远离传感器(例如，并且具有比传感器更好的处理能力)，因此，在传感器和处理系统之间通常需要一些网络连接。随着传感器在现实世界中的应用越来越多，不仅这些传感器所消耗的网络带宽在增加，而且接收端上存储所有感测的信息所需的存储容量也在增加。
因此，需要解决与现有技术相关的这些和/或其他问题。
发明内容
如本文所述，提供用于地理上分散的传感器的边缘管理的系统、方法和计算机程序。网络内的边缘设备访问多个地理上分散的传感器的观测结果。此外，边缘设备处理观测结果以确定观测结果的重叠部分。此外，边缘设备优化观测结果以形成优化的观测结果，以传输到云处理系统，其中优化是基于观测结果的确定的重叠部分。
附图说明
图1示出了根据一个实施例的用于地理上分散的传感器的边缘管理的方法。
图2示出了根据一个实施例的两个地理上分散的传感器的观测结果的重叠部分。
图3示出了根据一个实施例的具有用于地理上分散的传感器的管理的分布式边缘设备的系统。
图4示出了根据一个可能的实施例的网络架构。
图5示出了根据一个实施例的示例性系统。
具体实施方式
图1示出了根据一个实施例的用于地理上分散的传感器的边缘管理的方法100。该方法100可由网络内的静止或固定边缘设备执行。边缘设备可以通过网络与地理上分散的传感器通信。边缘设备和/或地理上分散的传感器也可以通过网络或另一个网络与云处理系统通信。虽然下面提到了边缘设备，但是应该注意到，具有处理器的任何其他计算机系统可以被用于执行方法100。
在一个实施例中，边缘设备可以独立于多个地理上分散的传感器，并且在传感器的限定的接近范围内。边缘设备在靠近传感器的地方用于本地传输，与传输到云(例如，通过蜂窝)相比，本地传输是快速和便宜的(例如低功耗，如WiFi或蓝牙)并节省成本。在另一个实施例中，边缘设备可以是多个地理上分散的传感器中的一个。在这种情况下，基于与其余传感器的资源可用性相比的传感器的资源可用性(例如计算、存储、功率、带宽等资源的可用性)，可以选择(在多个地理上分散的传感器中)该一个传感器作为边缘设备。
在又一个实施例中，边缘设备可以在包括传感器的定义的地理区域内，或者反之亦然。在边缘设备和/或传感器是移动的情况下，可以在定义的时间间隔内确定哪个边缘设备为哪个传感器服务。这可以确保边缘设备在它所服务的传感器的定义的地理区域内。
在操作102中，访问地理上分散的传感器的观测结果。传感器可以是相机、摄像机、运动检测器或能够对周围环境进行(例如，测量、捕获等)观测的其他类型的传感器。为此，观测结果可以是测量值、图像、视频或由传感器观测到的任何其他数据。举例来说，传感器可以是相机，并且观测结果可以是传感器所放置的环境的图像。
每个传感器可以是移动的(例如位于无人机、车辆、如增强现实相机中的人、移动电话等)或静止的(例如附着在城市中、在家中等的墙壁、灯柱等)。如前所述，这些传感器在地理上是分散的，或者换句话说，位于不同的地理位置。为此，每个传感器可以对其所在的区域进行观测。
在一个实施例中，观测可由将观测结果传输到边缘设备的多个地理上分散的传感器进行。作为一种选择，观测结果的分辨率可以由传感器降低以传输到边缘设备。这反过来可以减少传输观测结果的带宽使用。当然，然而，观测结果可以以任何期望的方式被访问(例如，检索、接收等)。然而，在一个实施例中，可以在定义的时间间隔访问观测结果。
作为另一种选择，可以只访问边缘设备感兴趣的区域(即，地方)内的观测结果。例如，边缘设备可以被分配感兴趣的区域。作为一种选择，这种分配可以是一次性的、静态的配置。然后，边缘设备可以通知感兴趣区域的传感器，以使多个地理上分散的传感器只向边缘设备提供边缘设备的感兴趣区域内的观测结果。这可能在传感器对边缘设备的感兴趣区域内外的地方进行观测时是有用的。
作为另一种选择，每个传感器可以应用机器学习算法来动态地确定是否需要为传感器捕获的每一个区域提供观测结果。例如，如果在传感器捕获的死胡同街道中没有运动，那么可能不需要将该死胡同街道的观测结果上传到边缘设备(以及类似于下文所述的云处理系统)。然而，一旦有这种运动，机器学习算法就可以确定这种运动的性质，以及是否需要将该区域的观测结果上传到边缘设备和云处理系统。
如上所述，边缘设备和/或任何传感器可以是移动的，并且可能希望边缘设备只为在定义的地理区域内的传感器服务，或者换句话说，在边缘设备的定义的附近范围内。在这种情况下，边缘设备可以只访问边缘设备的定义附近范围内的传感器的观测结果。
另外，在操作104中，边缘设备处理观测结果以确定观测结果的重叠部分。在本实施例的上下文中，重叠部分可以是不同观测结果的具有阈值相似度的部分。因此，重叠部分可以是彼此重复的。
在一个实施例中，处理可以包括将观测结果拼接在一起以确定观测结果的重叠部分。可以使用任何期望的拼接算法。在另一个实施例中，处理可包括访问先前确定的观测结果的哪些部分重叠，特别是在传感器是固定的地方(因此，由这些固定传感器的观测结果捕获的区域是不变的)。在任何情况下，对于每个传感器的每个观测结果，该处理确定观测结果的任何部分是否与另一个传感器的观测结果重叠。
进一步地，在操作106中，边缘设备优化观测结果以形成优化的观测结果以传输到云处理系统，其中该优化是基于观测结果的确定的重叠部分。优化可以确保防止重复的观测结果被传输到云处理系统。例如，优化可以包括，对于重叠部分中的每一个，选择重叠部分中的一个部分传输到云处理系统。这种优化可以减少将观测结果传输到云处理系统所需的带宽，并且可以减少云处理系统存储所接收的观测结果所需的存储资源。
在一个实施例中，边缘设备可以将优化的观测结果传输到云处理系统。在另一个实施例中，边缘设备可以使传感器将优化的观测结果传输到云处理系统。例如，在该实施例中，边缘设备可以指示每个传感器将其观测结果的哪一(些)部分传输到云处理系统。
在收到优化的观测结果后，云处理系统可以将这种优化的观测结果用于任何应用。例如，云处理系统可以将优化的观测结果用于安全应用、跟踪应用、增强现实应用等。
根据用户的期望，现在将阐述关于可以实现或可以不实现前述方法的各种可选的架构和用途的更多说明性信息。应该特别注意的是，以下信息是为说明目的而提出的，不应该被理解为以任何方式限制。在排除或不排除所描述的其他特征的情况下，可以任选地结合以下任何特征。
图2示出了根据一个实施例的两个地理上分散的传感器的观测结果的重叠部分。在一个实施例中，重叠部分可由独立于两个地理上分散的传感器的边缘设备确定。在另一个实施例中，重叠部分可由作为两个地理上分散的传感器之一的边缘设备确定。在任一情况下，重叠部分可以如上面关于图1的方法100所描述的那样确定。
如图所示，第一观测结果202由第一传感器捕获，而第二观测结果204由第二传感器捕获。第一观测结果202和第二观测结果204从不同的角度捕获同一对象206(例如汽车)。然而，第一观测结果202和第二观测结果204也捕获重叠的区域，其由观测结果202、204的重叠部分208A-B所示。
图3示出了根据一个实施例的具有用于管理地理上分散的传感器的分布式边缘设备的系统300。作为一种选择，系统300可以在图1的方法100的细节的背景中实施。当然，然而，系统300可以在任何期望环境的背景中实施。此外，上述定义可同样适用于下面的描述。
如图所示，由地理上分散的传感器捕获的观测结果306A-C被提供给分布式边缘设备302、304。边缘设备302是固定的相机，因此其本身是传感器(例如，因具有更好的计算、存储、功率、带宽等能力而被选中)。边缘设备304是独立于传感器的固定的边缘节点。
如图所示，地理上分散的传感器中的一个或更多个可以向多个边缘设备报告，因为不同的边缘设备可以覆盖(例如被分配)观测下的不同共享区域。例如，传感器捕获的观测结果306B向两个边缘设备302、304提供观测结果306B，而传感器捕获的观测结果306A向边缘设备302提供观测结果306A，并且传感器捕获的观测结果306C向边缘设备304提供观测结果306C。
当固定的传感器向固定的边缘设备报告时，边缘设备可能只对传感器的部分图像(即边缘设备"负责"优化的部分)“感兴趣”。固定的传感器的交集(即它们的重叠观测结果)可以一次性确定，并重新用于后续的观测。这是因为每个固定的传感器所捕获的区域是不变的。
在另一个实施例中，其中边缘设备是固定的(并且可能具有与例如光纤网络一起放置在那里的高带宽)，一些传感器可以是移动的(例如安装在车辆上的相机)。在这种情况下，固定的边缘设备有一个它所"负责"的区域。由于传感器的移动特性，无法提前计算出交集。靠近固定边缘设备的移动传感器被告知其存在，并被要求将它们的观测结果传输给该边缘设备。边缘设备计算重叠部分，并优化观测结果以传输到云处理系统。
在又一个实施例中，传感器和边缘设备可以是移动的。例如，当有许多具有计算能力的联网汽车时，这可能发生。在这种情况下，安装在汽车上的相机观测世界并上传其图像/视频。移动传感器可以自行决定，例如使用某种形式的分布式领导者选择算法，哪个传感器是那些愿意成为执行观测优化的设备中的边缘领导者。这个决定可以每隔几秒钟做出一次，每个位置(由边界定义)都选择自己的领导者。在选择领导者后，在指定的时间内，领导者作为边缘设备运行，决定如何优化其附近的传感器的观测结果。
图4示出了根据一个可能的实施例的网络架构400。如图所示，提供了至少一个网络402。在本网络架构400的背景中，网络402可以采取任何形式，包括但不限于电信网络、局域网(LAN)、无线网络、广域网(WAN)，例如互联网、对等网络、有线网络等。虽然只显示了一个网络，但应该理解，可以提供两个或更多个类似或不同的网络402。
耦合到网络402的是多个设备。例如，服务器计算机404和终端用户计算机406可以被耦合到网络402以用于通信目的。这样的终端用户计算机406可以包括台式计算机、膝上型计算机和/或任何其他类型的逻辑。还有，各种其他设备可以耦合到网络402，包括个人数字助理(PDA)设备408、移动电话设备410、电视412等等。
图5示出了根据一个实施例的示例性系统500。作为一种选择，系统500可以在图4的网络架构400的任何设备的背景中实施。当然，系统500可以在任何期望的环境中实施。
如图所示，提供了包括至少一个中央处理器501的系统500，中央处理器501连接到通信总线502。系统500还包括主存储器504[例如，随机存取存储器(RAM)等]。系统500还包括图形处理器506和显示器508。
系统500还可以包括辅助存储510。辅助存储510包括例如固态驱动器(SSD)、闪存、可移动存储驱动器等。可移动存储驱动器以众所周知的方式从可移动存储单元读取和/或向其写入。
就此而言，计算机程序或计算机控制逻辑算法可以存储在主存储器504、辅助存储510和/或任何其他存储器中。这样的计算机程序在被执行时，使系统500能够执行各种功能(例如，如上所述)。存储器504、存储510和/或任何其他存储是非暂时性计算机可读介质的可能示例。
系统500还可以包括一个或更多个通信模块512。通信模块512可操作以促进系统500与一个或更多个网络之间的通信，和/或通过各种可能的标准或专有通信协议(例如通过蓝牙、近场通信(NFC)、蜂窝通信等)与一个或更多个设备的通信。
如在此使用的，"计算机可读介质"包括用于存储计算机程序的可执行指令的任何合适的介质中的一个或更多个，使得指令执行机、系统、装置或设备可以从计算机可读介质读取(或获取)指令并执行指令以执行所述方法。合适的存储格式包括电子、磁性、光学和电磁格式中的一个或更多个。传统的示例性计算机可读介质的非详尽列表包括：便携式计算机磁盘；RAM；ROM；可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)；光学存储设备，包括便携式光盘(CD)、便携式数字视频光盘(DVD)、高清DVD(HD-DVDTM)、蓝光(BLU-RAY)光盘等。
应当理解，在图中示出的组件的布置是示例性的，并且其他布置是可能的。还应该理解的是，由权利要求书定义的、在下文中描述的以及在各种框图中示出的各种系统组件(和装置)代表根据本文公开的主题配置的一些系统中的逻辑组件。
例如，这些系统组件(和装置)中的一个或更多个可以全部或部分地由所述图中示出的布置中示出的至少一些组件实现。此外，虽然这些组件中的至少一个至少部分地作为电子硬件组件实现，并因此构成机器，但是其他组件可以用软件实现，当被包括在执行环境中时，构成机器、硬件或软件和硬件的组合。
更特别的是，由权利要求定义的至少一个组件至少部分地实现为电子硬件组件，例如指令执行机(例如，基于处理器或含有处理器的机器)，和/或实现为专用电路或回路(例如，相互连接的离散的逻辑门以执行专门的功能)。其他组件可以用软件、硬件或软件和硬件的组合来实现。此外，这些其他组件中的一些或全部可以结合起来，一些可以完全省略，并且还可以添加额外的组件，同时仍然实现本文所述的功能。因此，本文描述的主题可以在许多不同的变化体现，并且所有这些变化都被认为是在所要求保护的范围内。
在上述描述中，除非另有说明，否则参照由一个或更多个设备执行的操作的动作和符号表示来描述主题。因此，可以理解的是，有时被称为计算机执行的此类动作和操作，包括处理器以结构化形式对数据的操作。这种操作转换数据或将其保持在计算机的存储器系统中的位置，这以本领域技术人员所熟知的方式重新配置或以其他方式改变设备的操作。数据作为数据结构被保持在存储器的物理位置，这些数据结构具有由数据格式定义的特定属性。然而，虽然该主题在上述上下文中被描述，但它并不意味着是限制性的，因为本领域的技术人员将理解，下面描述的几个动作和操作也可以用硬件实现。
为了便于理解本文描述的主题，许多方面是以动作序列的方式描述的。由权利要求书定义的这些方面中的至少一个由电子硬件组件执行。例如，将认识到，各种动作可由专门的电路或回路、由一个或更多个处理器执行的程序指令或由两者的组合来执行。本文对任何动作序列的描述并不意味着必须遵循描述的用于执行该序列的具体顺序。本文描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行，除非本文另有说明或与上下文明显相悖。
在描述主题的上下文中(特别是在以下权利要求的上下文中)术语"一"和"一个"和"该"以及类似指称的使用，应被解释为涵盖单数和复数，除非本文另有说明或与上下文明显矛盾。除非本文另有说明，否则本文对数值范围的列举仅仅旨在作为单独提及落在范围内的每个单独数值的一种速记方法，并且每个单独的数值被纳入说明书，就像其在本文单独叙述的一样。此外，上述描述只是为了说明问题，而不是为了限制，因为所寻求的保护范围是由下文所述的权利要求以及其有权的任何等价物来定义的。本文提供的任何和所有的例子或示例性语言(如"诸如")的使用，只是为了更好地说明该主题，并不构成对该主题范围的限制，除非另有声明。在权利要求书和书面描述中使用术语"基于"和其他表示产生结果的条件的类似短语，并不是为了排除产生该结果的任何其他条件。说明书中的任何语言都不应被解释为指示任何未要求包含的元素对于所要求保护的发明的实践是必不可少的。
本文描述的实施例包括本发明人已知的用于实施所要求保护的主题的一种或更多种模式。当然，那些实施例的变化对于本领域的普通技术人员来说，在阅读上述描述后将变得很明显。发明人希望技术人员能够适当地采用这些变化，而且发明人打算以本文具体描述的方式以外的方式实施所要求保护的主题。因此，该要求保护的主题包括在适用法律允许的情况下所附权利要求中列举的主题的所有修改和等价物。此外，除非本文另有说明或与上下文明显矛盾，否则上述元素的所有可能变体中的任何组合都被包括。
虽然上面已经描述了各种实施例，但应该理解，它们只是以举例的方式提出，而不是限制。因此，优选实施例的广度和范围不应受到以上描述的任何示例性实施例的限制，而应仅根据以下权利要求及其等同物来定义。

Claims (20)

1.一种非暂时性计算机可读介质，其存储由处理器能执行的计算机代码以执行方法，所述方法包括：
由网络内的边缘设备访问多个地理上分散的传感器的观测结果；
由所述边缘设备处理所述观测结果以确定所述观测结果的重叠部分；以及
由所述边缘设备优化所述观测结果以形成优化的观测结果，以传输到云处理系统，其中所述优化是基于所述观测结果的所确定的重叠部分。
2.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述边缘设备独立于所述多个地理上分散的传感器，并且在所述多个地理上分散的传感器的定义的邻近范围内。
3.根据权利要求2所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述观测结果由传输所述观测结果给所述边缘设备的所述多个地理上分散的传感器访问。
4.根据权利要求3所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述观测结果的分辨率被降低以传输到所述边缘设备。
5.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述边缘设备是所述多个地理上分散的传感器中的一个传感器。
6.根据权利要求5所述的非暂时性计算机可读介质，其中基于所述多个地理上分散的传感器中的所述一个传感器的资源可用性与所述多个地理上分散的传感器中的其余传感器的资源可用性的比较，将所述一个传感器选择作为所述边缘设备。
7.根据权利要求6所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述资源可用性包括一个或更多个计算资源的可用性。
8.根据权利要求6所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述多个地理上分散的传感器是移动的，并且其中所述选择在定义的时间间隔进行。
9.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述边缘设备被分配感兴趣区域。
10.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，进一步包括：
由所述边缘设备将所述感兴趣区域通知所述多个地理上分散的传感器，以使所述多个地理上分散的传感器向所述边缘设备提供所述边缘设备的所述感兴趣区域内的观测结果。
11.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述多个地理上分散的传感器中的一个或更多个传感器是移动的。
12.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中当所述多个地理上分散的传感器中的一个或更多个传感器在所述边缘设备的定义的附近范围内时，所述边缘设备访问所述一个或更多个传感器的观测结果。
13.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述多个地理上分散的传感器是相机，并且其中所述多个地理上分散的传感器的所述观测结果是所述地理上分散的传感器所放置的环境的图像。
14.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中由所述边缘设备处理所述观测结果以确定所述观测结果的重叠部分包括：
将所述观测结果拼接在一起以确定所述观测结果的所述重叠部分。
15.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述重叠部分包括不同观测结果的具有阈值相似度的部分。
16.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中优化所述观测结果以传输到所述云处理系统包括：
对于所述重叠部分中的每个，选择所述重叠部分中的一个部分来传输到云处理系统。
17.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，进一步包括：
由边缘节点使所述多个地理上分散的传感器将所述优化的观测结果传输到所述云处理系统。
18.一种方法，包括：
由网络内的边缘设备，访问多个地理上分散的传感器的观测结果；
由所述边缘设备处理所述观测结果以确定所述观测结果的重叠部分；以及
由所述边缘设备优化所述观测结果以形成优化的观测结果，以传输到云处理系统，其中所述优化是基于所述观测结果的所确定的重叠部分。
19.一种系统，包括：
网络内的边缘设备，所述边缘设备具有处理器，所述处理器用于：
访问多个地理上分散的传感器的观测结果；
处理所述观测结果以确定所述观测结果的重叠部分；以及
优化所述观测结果以形成优化的观测结果，以传输到云处理系统，其中所述优化是基于所述观测结果的所确定的重叠部分。
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述边缘设备通过所述网络与所述多个地理上分散的传感器进行通信。
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