KR20220158094A

KR20220158094A - 에지 컴퓨팅 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체

Info

Publication number: KR20220158094A
Application number: KR1020217024279A
Authority: KR
Inventors: 진리앙 린; 지아쳉 우; 동리앙 순; 슈아이 장
Original assignee: 센스타임 인터내셔널 피티이. 리미티드.
Priority date: 2021-05-21
Filing date: 2021-05-31
Publication date: 2022-11-29
Also published as: US11457247B1; AU2021204480B1; CN115552467A

Abstract

본 발명은 에지 컴퓨팅 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체를 제공하고, 상기 컴퓨팅 방법은, 타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득하는 단계; 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻고, 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하는 단계; 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는 단계; 및 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻는 단계를 포함한다.

Description

에지 컴퓨팅 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체

관련 출원의 상호 참조

본 발명은 2021년 5월 21일에 싱가포르 지적 재산권국에 제출한, 출원 번호가 10202105406W인 싱가포르 특허 출원의 우선권을 주장하는 바, 그 모든 내용은 인용을 통해 본 출원에 결합된다.

본 발명은 컴퓨터 시각 기술 분야에 관한 것으로, 특히 에지 컴퓨팅 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체에 관한 것이다.

현재, 컴퓨터 시각 애플리케이션에 있어서, 특히 비디오 실시간 분석에서, 통상적으로 에지 기기는 획득된 비디오를 클라우드 기기에 푸시하고, 클라우드 서버에서 컴퓨터 시각 알고리즘을 실행하여 분석함으로써, 분석 결과를 에지 기기로 전송하여, 에지 장치가 분석 결과를 출력하고 표시할 수 있도록 한다.

하지만, 에지 기기는 클라우드 서버와 인터랙션을 통해 분석 결과의 획득을 구현하고, 과정이 비교적 복잡하며, 클라우드 서버는 대량의 정보를 처리해야 함으로써, 지연이 비교적 크고, 실시간성이 비교적 떨어지며, 단일 채널 프로세스 간 통신만 구현할 수 있고, 각 채널 비디오의 이미지는 각각 분석 처리되어, 정확성이 비교적 낮다.

본 발명의 실시예는 에지 컴퓨팅 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체를 제공하고자 한다.

본 발명 실시예의 기술 방안은 하기와 같이 구현된다.

본 발명의 실시예는 에지 기기에 적용되는 에지 컴퓨팅 방법을 제공하고, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,

타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득하는 단계;

상기 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻고, 상기 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하는 단계;

상기 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는 단계; 및

클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하고, 업무 처리 결과를 얻는 단계를 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하는 단계는,

상기 다중 채널 동기화 비디오에서 동일한 시각의 이미지를 획득하고, 다중 프레임 처리될 이미지를 얻는 단계; 및

상기 다중 프레임 처리될 이미지 중 각 프레임 이미지에 대해 각각 예비 처리를 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지를 얻는 단계를 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는 단계는,

상기 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻는 단계; 및

상기 복수 개 이미지 처리 결과에 대해 융합 및/또는 중복 제거 처리를 수행하여 상기 협동 처리 결과를 얻는 단계를 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻는 단계는,

제1 동기화 이미지에서 타깃 대상의 특징 정보를 추출하는 단계 - 상기 제1 동기화 이미지는 상기 다중 프레임 동기화 이미지 중 어느 한 이미지임 - ; 및

상기 특징 정보에 기반하여, 상기 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정하는 단계 - 상기 복수 개 이미지 처리 결과에는 상기 제1 이미지 처리 결과가 포함됨 - 를 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 특징 정보에 기반하여, 상기 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정하는 단계는,

상기 클라우드 서버에서의 특징 정보 베이스를 획득하는 단계;

상기 특징 정보 베이스에서, 상기 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색하는 단계; 및

상기 특징 정보 베이스에서, 검색된 특징 정보와 관련된 정보를, 상기 제1 이미지 처리 결과로 결정하는 단계를 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하고, 업무 처리 결과를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,

상기 업무 처리 결과를 출력 기기로 송신함으로써, 상기 출력 기기를 통해 상기 업무 처리 결과에 기반하여 상기 타깃 시나리오에 대한 프롬프트 정보를 출력하는 단계를 더 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하고, 업무 처리 결과를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,

상기 업무 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신함으로써, 상기 클라우드 서버로 하여금 상기 업무 처리 결과를 사용하여 데이터 분석을 수행하도록 하는 단계를 더 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 에지 기기의 수량은 복수 개일 경우, 상응하게, 상기 업무 처리 결과의 수량은 복수 개이고, 상기 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하고, 업무 처리 결과를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,

복수 개 상기 업무 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신함으로써, 상기 클라우드 서버로 하여금 복수 개 상기 업무 처리 결과를 결합하여 데이터 분석을 수행하는 단계를 더 포함한다.

상기 클라우드 서버가 고장 상태인 경우, 상기 업무 처리 결과를 저장하는 단계; 및

상기 클라우드 서버가 상기 고장 상태에서 정상 상태로 변환된 경우, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신하는 단계를 더 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,

상기 다중 채널 동기화 비디오를 단일 채널 비디오로 인코딩 하여, 인코딩 비디오를 얻는 단계; 및

상기 인코딩 비디오를 상기 에지 기기와 동일한 네트워크 세그먼트의 비디오 저장 기기로 송신하여 저장하는 단계를 더 포함한다.

상기 인코딩 비디오에 대응되는 재생 링크를 획득하고, 상기 재생 링크를 상기 업무 처리 결과에 기록하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 실시예는 에지 기기에 적용되는 에지 컴퓨팅 장치를 제공하고, 상기 에지 컴퓨팅 장치는,

타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득하고; 상기 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻으며, 상기 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하기 위한 이미지 획득 모듈;

상기 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻기 위한 시각 분석 모듈; 및

클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하고, 업무 처리 결과를 얻기 위한 업무 처리 모듈을 포함한다.

상기 장치에 있어서, 상기 이미지 획득 모듈은 구체적으로, 상기 다중 채널 동기화 비디오에서 동일한 시각의 이미지를 획득하고, 다중 프레임 처리될 이미지를 얻고; 상기 다중 프레임 처리될 이미지 중 각 프레임 이미지에 대해 각각 예비 처리를 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지를 얻기 위한 것이다.

상기 장치에 있어서, 상기 시각 분석 모듈은 구체적으로, 상기 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻고; 상기 복수 개 이미지 처리 결과에 대해 융합 및/또는 중복 제거 처리를 수행하여 상기 협동 처리 결과를 얻기 위한 것이다.

상기 장치에 있어서, 상기 시각 분석 모듈은 구체적으로, 제1 동기화 이미지에서 타깃 대상의 특징 정보를 추출하고 - 상기 제1 동기화 이미지는 상기 다중 프레임 동기화 이미지 중 어느 한 이미지임 - ; 상기 특징 정보에 기반하여, 상기 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정 - 상기 복수 개 이미지 처리 결과에는 상기 제1 이미지 처리 결과가 포함됨 - 하기 위한 것이다.

상기 장치에 있어서, 상기 시각 분석 모듈은 구체적으로, 상기 클라우드 서버에서의 특징 정보 베이스를 획득하고; 상기 특징 정보 베이스에서, 상기 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색하며; 상기 특징 정보 베이스에서, 검색된 특징 정보와 관련된 정보를, 상기 제1 이미지 처리 결과로 결정하기 위한 것이다.

상기 장치에 있어서, 상기 업무 처리 모듈은 또한, 상기 업무 처리 결과를 출력 기기로 송신함으로써, 상기 출력 기기를 통해 상기 업무 처리 결과에 기반하여 상기 타깃 시나리오에 대한 프롬프트 정보를 출력하기 위한 것이다.

상기 장치에 있어서, 상기 업무 처리 모듈은 또한, 상기 업무 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신함으로써, 상기 클라우드 서버로 하여금 상기 업무 처리 결과를 사용하여 데이터 분석을 수행하기 위한 것이다.

상기 장치에 있어서, 상기 에지 기기의 수량은 복수 개일 경우, 상응하게, 상기 업무 처리 결과의 수량은 복수 개이고;

상기 업무 처리 모듈은 또한, 복수 개 상기 업무 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신함으로써, 상기 클라우드 서버로 하여금 복수 개 상기 업무 처리 결과를 결합하여 데이터 분석을 수행하기 위한 것이다.

상기 장치에 있어서, 상기 업무 처리 모듈은 또한, 상기 클라우드 서버가 고장 상태인 경우, 상기 업무 처리 결과를 저장하고; 상기 클라우드 서버가 상기 고장 상태에서 정상 상태로 변환된 경우, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신하기 위한 것이다.

상기 장치에 있어서, 상기 이미지 획득 모듈은 또한, 상기 다중 채널 동기화 비디오를 단일 채널 비디오로 인코딩 하여, 인코딩 비디오를 얻고; 상기 인코딩 비디오를 상기 에지 기기와 동일한 네트워크 세그먼트의 비디오 저장 기기로 송신하여 저장하기 위한 것이고;

상기 장치에 있어서, 상기 업무 처리 모듈은 또한, 상기 인코딩 비디오에 대응되는 재생 링크를 획득하고, 상기 재생 링크를 상기 업무 처리 결과에 기록하기 위한 것이다.

본 발명의 실시예는 중앙 처리 장치, 그래픽 처리 장치, 메모리 및 통신 버스가 포함된 에지 기기를 제공하고; 여기서,

상기 통신 버스는, 상기 중앙 처리 장치, 상기 그래픽 처리 장치 및 상기 메모리 사이의 연결 통신을 구현하기 위한 것이고;

상기 중앙 처리 장치 및 상기 그래픽 처리 장치는, 상기 메모리에 저장된 하나 또는 복수 개 프로그램을 실행함으로써, 상기 에지 컴퓨팅 방법을 구현하기 위한 것이다.

본 발명의 실시예는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하고, 상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 하나 또는 복수 개 프로그램이 저장되어 있으며, 상기 하나 또는 복수 개 프로그램은 하나 또는 복수 개 프로세서에 의해 실행됨으로써, 상기 에지 컴퓨팅 방법울 구현할 수 있다.

본 발명의 실시예는 에지 기기에 적용되는 에지 컴퓨팅 방법을 제공하고, 상기 에지 컴퓨팅 방법은, 타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득하는 단계; 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻고, 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하는 단계; 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는 단계; 및 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예에서 제공된 에지 컴퓨팅 방법은, 에지 기기를 통해 다중 채널 비디오를 조정하여 정보 처리를 수행함으로써, 정보 처리의 실시간성 및 정확성을 향상시켰다.

도 1은 본 발명의 실시예에서 제공된 에지 컴퓨팅 방법의 흐름 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 제공된 예시적인 비디오 실시간 처리 시스템 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 제공된 에지 컴퓨팅 장치의 구조 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 제공된 에지 기기의 구조 예시도이다.

아래에 본 발명의 실시예에서의 도면을 결합하여, 본 발명의 실시예에서의 기술 방안에 대해 명확하고 완전한 설명을 한다.

본 발명의 실시예는 에지 컴퓨팅 방법을 제공하고, 그 실행 주체는 에지 기기일 수 있으며, 예를 들어, 에지 컴퓨팅 방법은 단말 기기 또는 서버 또는 다른 전자 기기에 의해 수행될 수 있고, 여기서, 단말 기기는 사용자 기기(User Equipment, UE), 모바일 기기, 사용자 단말, 단말, 셀룰러 폰, 무선 전화, 개인용 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 휴대용 기기, 컴퓨팅 기기, 차량 탑재 기기, 웨어러블 기기 등일 수 있다. 일부 가능한 구현 방식에 있어서, 에지 컴퓨팅 방법은 프로세서가 메모리에 저장된 컴퓨터 판독 가능 명령어를 호출하는 방식을 통해 구현될 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에서 제공된 에지 컴퓨팅 방법의 흐름 예시도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 컴퓨팅 방법은 주로 하기와 같은 단계를 포함한다.

단계 S101에 있어서, 타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득한다.

본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득할 수 있다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 타깃 시나리오는 어느 한 특정된 시나리오일 수 있고, 예를 들어, 어떤 게임 테이블이 포함된 특정 영역은 타깃 시나리오로 사용될 수 있다. 구체적인 타깃 시나리오는 실제 수요에 결정될 수 있고, 본 발명의 실시예는 한정하지 않는다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기에는 복수 개 네트워크 포트가 구성될 수 있고, 각 네트워크 포트는 하나의 촬영 장치와 연결될 수 있으며, 즉 복수 개 촬영 장치와의 통신 인터랙션을 구현할 수 있다. 복수 개 촬영 장치에서, 각 촬영 장치는 타깃 시나리오의 단일 채널 원시 비디오를 수집할 수 있고, 다시 말하면 하나의 각도에서의 비디오이며, 에지 기기로 전송되면, 에지 기기는 타깃 시나리오의 다중 채널 비디오의 획득을 구현할 수 있다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 구체적인 에지 기기가 원시 비디오를 획득하는 수량은 실제 수요 및 응용 시나리오에 따라 설정될 수 있고, 본 발명의 실시예는 한정하지 않는다.

단계 S102에 있어서, 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻고, 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득한다.

본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 다중 채널 원시 비디오를 획득한 후, 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리를 수행함으로써, 다중 채널 동기화 비디오를 얻고, 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득할 수 있다.

이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 다중 채널 원시 비디오에서, 상이한 비디오 사이에는 시간상 일정한 오차가 존재할 수 있고, 따라서, 에지 기기는 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리를 수행할 수 있고, 즉 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 프레임 추출할 수 있음으로써, 획득된 비디오 사이의 시간 오차를 비교적 작은 범위 내로 제어함을 확보하며, 또한 에지 기기는 프레임 손실 책략을 사용하여, 누적된 시간 오차를 제때에 제거함으로써, 최종 획득된 다중 채널 동기화 비디오로 하여금 동기화를 유지하도록 한다. 물론, 에지 기기는 비디오 동기화를 구현하는 다른 방식을 사용하여 다중 채널 원시 비디오에 대해 처리함으로써, 다중 채널 동기화 비디오를 획득할 수도 있고, 본 발명의 실시예는 한정하지 않는다.

구체적으로, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하는 단계는, 다중 채널 동기화 비디오에서 동일한 시각의 이미지를 획득하고, 다중 프레임 처리될 이미지를 얻는 단계; 및 다중 프레임 처리될 이미지 중 각 프레임 이미지에 대해 각각 예비 처리를 수행하여, 다중 프레임 동기화 이미지를 얻는 단계를 포함한다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 다중 채널 동기화 비디오는 동기화를 유지하고, 에지 기기는 직접 다중 채널 동기화 비디오에서 동일한 시각의 이미지를 획득할 수 있으며, 획득된 각 프레임 이미지를 처리될 이미지로 사용함으로써, 다중 프레임 처리될 이미지를 얻은 후, 에지 기기는 각 프레임 처리될 이미지에 대해 특정된 이미지 처리 방식을 사용하여 예비 처리를 수행함으로써, 상응한 다중 프레임 동기화 이미지를 얻을 수 있다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 다중 프레임 처리될 이미지에 대해 이미지 예비 처리를 수행하는 것은, 다중 프레임 처리될 이미지에 대해 모자이크 제거, 소음 제거 등 처리를 수행하는 것을 포함할 수 있음으로써, 이미지가 나타내는 정보로 하여금 더욱 정확하도록 한다. 구체적인 이미지 예비 처리 방식은 실제 수요에 따라 설정될 수 있고, 본 발명의 실시예는 한정하지 않는다.

단계 S103에 있어서, 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는다.

본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 다중 프레임 동기화 이미지를 획득한 후, 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행함으로써, 협동 처리 결과를 얻을 수 있다.

구체적인, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는 단계는, 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻는 단계; 및 복수 개 이미지 처리 결과에 대해 융합 및/또는 중복 제거 처리를 수행하여 협동 처리 결과를 얻는 단계를 포함한다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기에는 그래픽 처리 장치가 배치될 수 있고, 이렇게, 에지 기기는 그래픽 처리 장치를 통해 컴퓨터 시각 알고리즘을 실행함으로써, 이미지에 대한 컴퓨터 시각 분석을 구현할 수 있다.

이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 분석을 수행하는 것은 물체의 검출, 추적, 인식 등 처리를 실행하는 것을 포함할 수 있고, 또한 다중 프레임 동기화 이미지의 이미지 처리 결과를 결합하여, 카메라를 넘나드는 융합, 중복 제거 등 처리를 수행하며, 이로써 얻은 협동 처리 결과는 타깃 시나리오가 시각 각도에서의 관련 정보를 정확하게 나타낼 수 있다. 이 밖에, 에지 기기는 다중 프레임 동기화 이미지의 각 프레임에 대해 실행하는 이미지 처리 방식 및 복수 개 이미지 처리 결과에 대해 결합하는 방식은, 실제 수요에 따라 설정될 수 있고, 본 발명의 실시예는 한정하지 않는다.

구체적으로, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻는 단계는, 제1 동기화 이미지에서 타깃 대상의 특징 정보를 추출하는 단계 - 제1 동기화 이미지는 다중 프레임 동기화 이미지 중 어느 한 이미지임 - ; 및 특징 정보에 기반하여, 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정하는 단계 - 복수 개 이미지 처리 결과에는 제1 이미지 처리 결과가 포함됨 - 를 포함한다.

구체적으로, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 특징 정보에 기반하여, 상기 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정하는 단계는, 클라우드 서버에서의 특징 정보 베이스를 획득하는 단계; 특징 정보 베이스에서, 타깃 대상의 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색하는 단계; 및 특징 정보 베이스에서, 검색된 특징 정보와 관련된 정보를, 제1 이미지 처리 결과로 결정하는 단계를 포함한다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 클라우드 서버와 통신 인터랙션을 수행할 수 있음으로써, 클라우드 서버에서의 특징 정보 베이스를 로컬에 동기화할 수 있고, 이렇게, 에지 기기는 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 분석을 수행할 때, 특징 정보 베이스를 사용하여 이미지에서 타깃 대상에 관련된 정보의 획득을 구현할 수 있다.

이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 다중 프레임 동기화 이미지에서 각 프레임 이미지에 대응되는 이미지 처리 결과에는, 상기 이미지에서 각 인물의 신원 정보 등이 포함될 수 있다. 특징 정보 베이스에는 상이한 얼굴 특징 정보와 신원 정보의 대응 관계가 저장될 수 있고, 에지 기기는 다중 프레임 동기화 이미지 중 어느 한 이미지, 즉 제1 동기화 이미지에 대해, 어느 한 인물을 타깃 대상으로 사용하고, 직접 그중에서 그 얼굴 특징 정보를 추출하여, 특징 정보 베이스에서의 얼굴 특징 정보와 매칭함으로써, 검색된 얼굴 특징 정보와 관련된 신원 정보를 상응한 이미지 처리 결과로 결정할 수 있다.

이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 클라우드 서버는 지속적으로 타깃 시나리오의 사람과 물체에 대해 특징 추출을 수행할 수 있고, 따라서, 에지 기기가 특징 정보 베이스를 획득한 후, 클라우드 서버는 새로운 특징 정보를 획득한 후, 새로운 특징 정보와 그와 관련된 정보를 계속 에지 기기로 전송하며, 에지 기기는 특징 정보 베이스를 업데이트할 수 있다. 이 밖에, 클라우드 서버가 고장 상태인 경우, 클라우드 서버는 새로운 특징 정보의 추출을 구현할 수 없고, 이때 에지 기기도 정보의 동기화를 구현할 수 없으며, 이에 대해, 클라우드 서버가 정상 상태를 회복한 후, 고장 상태 기간의 새로운 특징 정보 및 관련된 정보를 에지 기기에 제공할 수 있다.

단계 S104에 있어서, 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻는다.

본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 다중 프레임 동기화 이미지에 대응되는 협동 처리 결과를 획득한 후, 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻을 수 있다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하는 것은, 협동 처리 결과에 따라 구성 정보를 결합하여, 타깃 시나리오에 특정된 인물이 이상한 행위를 하는 것이 존재하는지 여부, 타깃 시나리오에 특정 물체가 이상한 이동 또는 변화를 하는 것이 존재하는지 여부를 판단하고 실행될 사무를 결정하는 등을 포함할 수 있다. 구체적인 업무 논리 처리 방식은 실제 수요에 따라 설정될 수 있고, 본 발명의 실시예는 한정하지 않는다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 클라우드 서버로부터 미리 동기화한 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보에는, 타깃 시나리오에서 업무 논리 분석에 관하여 사용하게 될 정보가 포함될 수 있고, 예를 들어, 타깃 시나리오는 보드 게임 시나리오이며, 구성 정보는 상기 보드 게임 시나리오에서 게임 테이블의 타입, 분할된 다른 영역, 상이한 영역의 관련 정보, 게임에 참여 가능한 게이머 정보 및 게임 룰 등을 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예는 구체적인 구성 정보를 한정하지 않는다.

본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 업무 처리 결과를 얻은 후, 업무 처리 결과를 출력 기기로 송신함으로써, 출력 기기를 통해 업무 처리 결과에 기반하여 프롬프트 정보를 출력하는 단계를 더 실행할 수 있다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 출력 기기는 타깃 시나리오에 대한 클라이언트일 수 있고, 에지 기기는 업무 처리 결과를 클라이언트로 송신할 수 있으며, 클라이언트는 업무 처리 결과에 기반하여 제때에 상응한 프롬프트 정보를 출력함으로써 사용자를 프롬포트할 수 있다. 이 밖에, 클라이언트는 독립적인 피드백 기기와 통신 인터랙션 할 수도 있고, 이렇게, 업무 처리 결과에서의 일부 정보는 피드백 기기를 통해 사용자한테 피드백될 수도 있다.

본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 업무 처리 결과를 획득한 후, 업무 처리 결과를 클라우드 서버로 송신함으로써, 클라우드 서버로 하여금 업무 처리 결과를 사용하여 데이터 분석을 수행하는 단계를 더 실행할 수 있다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기의 수량은 복수 개일 경우, 상응하게, 업무 처리 결과의 수량은 복수 개이고, 복수 개 에지 기기는 복수 개 업무 처리 결과를 클라우드 서버로 송신함으로써, 클라우드 서버로 하여금 복수 개 업무 처리 결과를 결합하여 데이터 분석을 수행할 수 있다.

이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 복수 개일 수 있고, 각 에지 기기에 대해 업무 처리 결과를 동기화적으로 클라우드 서버로 출력함으로써, 클라우드 서버가 상이한 에지 기기의 데이터를 결합하여 분석하며, 더욱 완전하고 전면적인 정보를 얻는 것을 확보할 수 있다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 업무 처리 결과를 획득한 후, 클라우드 서버가 고장 상태인 경우, 업무 처리 결과를 저장하는 단계; 및 클라우드 서버가 고장 상태에서 정상 상태로 변환된 경우, 분석 처리 결과를 클라우드 서버로 송신하는 단계를 더 실행할 수 있다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 클라우드 서버가 고장 상태인 경우, 에지 기기는 업무 처리 결과를 로컬에 퍼시스턴스할 수 있고, 클라우드 서버가 고장 상태에서 정상 상태로 스위칭된 후 다시 계속하여 업무 처리 결과를 송신함으로써, 클라우드 서버가 후속적으로 계속하여 업무 처리 결과를 사용하여 데이터 처리할 수 있음을 보장할 수 있다.

본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리를 수행하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻은 후, 다중 채널 동기화 비디오를 단일 채널 비디오로 인코딩 하여, 인코딩 비디오를 얻는 단계; 및 인코딩 비디오를 상기 에지 기기와 동일한 네트워크 세그먼트의 비디오 저장 기기로 송신하여 저장하는 단계를 더 실행할 수 있다. 이 밖에, 에지 기기는 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻은 후, 인코딩 비디오에 대응되는 재생 링크를 획득하고, 재생 링크를 업무 처리 결과에 기록하는 단계를 더 실행할 수 있다.

이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 다중 채널 동기화 비디오가 에지 기기에 의해 획득되었기에, 비디오를 편리하게 조회하기 위해, 에지 기기는 삼중 채널로 동기화된 비디오를 단일 채널 비디오로 인코딩 하여, 인코딩 비디오를 얻음으로써, 동일한 네트워크 세그먼트의 비디오 저장 기기로 송신하여 저장하여, 나중에 언제든지 호출 조회가 편하도록 한다. 이 밖에, 재생 링크를 업무 처리 결과에 기록함으로써, 출력 기기는 재생 링크를 직접 출력하여, 사용자가 리퀘스트 할 수 있도록 한다.

도 2는 본 발명의 실시예에서 제공된 예시적인 비디오 실시간 처리 시스템 예시도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 비디오 실시간 처리 시스템에는 에지 기기, 클라우드 서버, 세 개 카메라, 피드백 기기, 클라이언트 및 비디오 저장 기기가 포함되고, 에지 기기, 세 개 카메라, 피드백 기기 및 클라이언트는 동일한 게임 테이블에 설치되어 있다. 에지 기기에는 이미지 획득 모듈, 시각 분석 모듈 및 업무 처리 모듈이 설치될 수 있고, 여기서, 이미지 획득 모듈은 세 개 카메라에 액세스함으로써, 타깃 시나리오의 삼중 채널 원시 비디오를 획득할 수 있으며, 동기화 액세스 처리를 수행하여, 삼중 채널 동기화 비디오를 얻은 후, 동기화된 삼중 프레임 이미지의 예비 처리를 수행함으로써, 이미지를 시각 분석 모듈로 입력하여 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하고, 출력된 협동 처리 결과를 업무 처리 모듈로 송신하면, 업무 논리 처리를 수행함으로써, 업무 처리 결과를 얻을 수 있다. 여기서, 시각 분석 모듈에는 컴퓨터 시각 알고리즘 처리 및 얼굴 검색 처리 두 개 부분이 포함되고, 컴퓨터 시각 알고리즘 처리 부분은 다중 프레임 동기화 이미지 중 각 프레임 이미지에서 컴퓨터 시각 분석을 구현하며, 전체 처리 결과를 결합하여 협동 처리 결과를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시각 알고리즘 처리 부분은 각 프레임 동기화 이미지에서 얼굴 특징 정보를 추출할 수 있고, 얼굴 검색 처리 부분은 클라우드 서버에서의 얼굴 특징 추출 모듈에서 얼굴 특징 베이스 및 얼굴 특징 베이스에서 검색한 추출된 얼굴 특징 정보와 매칭되는 정보를 획득하는 것을 구현할 수 있음으로써, 인물의 신원 정보를 결정하고, 컴퓨터 시각 알고리즘 처리 부분에 제공되어 협동 처리를 수행한다. 이 밖에, 에지 기기는 비디오 저장 기기와 인터랙션하고, 비디오 저장 기기는 에지 기기에 의해 송신된 삼중 채널 동기화 비디오에 대한 인코딩 비디오를 수신하여 저장한다.

설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 도 2에 도시된 바와 같이, 업무 처리 모듈은 클라우드 서버에 포함된 분석 모듈과 통신 인터랙션을 함으로써, 업무 처리 결과를 클라우드 서버로 동기화할 수 있고, 클라우드 서버는 업무 처리 결과를 사용하여 데이터 분석을 수행할 수 있다. 이 밖에, 클라이언트는 클라우드 서버의 서버 사이드, 에지 기기의 업무 처리 모듈 및 피드백 기기와 통신 인터랙션을 하고, 업무 처리 모듈에 의해 출력된 업무 처리 결과를 수신함으로써, 프롬포트 정보를 출력하거나, 피드백 기기를 통해 프롬포트 정보를 출력하며, 또한, 서버 사이드에 의해 제공된 정보 등을 수신할 수 있다.

본 발명의 실시예는 에지 컴퓨팅 장치를 더 제공한다. 도 3은 본 발명의 실시예에서 제공된 에지 컴퓨팅 장치의 구조 예시도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 에지 컴퓨팅 장치는,

타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득하고; 상기 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻으며, 상기 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하기 위한 이미지 획득 모듈(301);

상기 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻기 위한 시각 분석 모듈(302); 및

클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하고, 업무 처리 결과를 얻기 위한 업무 처리 모듈(303)을 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 이미지 획득 모듈(301)은 구체적으로, 상기 다중 채널 동기화 비디오에서 동일한 시각의 이미지를 획득하고, 다중 프레임 처리될 이미지를 얻고; 상기 다중 프레임 처리될 이미지 중 각 프레임 이미지에 대해 각각 예비 처리를 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지를 얻기 위한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 시각 분석 모듈(302)은 구체적으로, 상기 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻고; 상기 복수 개 이미지 처리 결과에 대해 융합 및/또는 중복 제거 처리를 수행하여 상기 협동 처리 결과를 얻기 위한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 시각 분석 모듈(302)은 구체적으로, 제1 동기화 이미지에서 타깃 대상의 특징 정보를 추출하고 - 상기 제1 동기화 이미지는 상기 다중 프레임 동기화 이미지 중 어느 한 이미지임 - ; 상기 특징 정보에 기반하여, 상기 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정 - 상기 복수 개 이미지 처리 결과에는 상기 제1 이미지 처리 결과가 포함됨 - 하기 위한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 시각 분석 모듈(302)은 구체적으로, 상기 클라우드 서버에서의 특징 정보 베이스를 획득하고; 상기 특징 정보 베이스에서, 상기 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색하며; 상기 특징 정보 베이스에서, 검색된 특징 정보와 관련된 정보를, 상기 제1 이미지 처리 결과로 결정하기 위한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 업무 처리 모듈(303)은 또한, 상기 업무 처리 결과를 출력 기기로 송신함으로써, 상기 출력 기기를 통해 상기 업무 처리 결과에 기반하여 상기 타깃 시나리오에 대한 프롬프트 정보를 출력하기 위한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 업무 처리 모듈(303)은 또한, 상기 업무 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신함으로써, 상기 클라우드 서버로 하여금 상기 업무 처리 결과를 사용하여 데이터 분석을 수행하기 위한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 에지 기기의 수량은 복수 개일 경우, 상응하게, 상기 업무 처리 결과의 수량은 복수 개이고;

상기 업무 처리 모듈(303)은 또한, 복수 개 상기 업무 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신함으로써, 상기 클라우드 서버로 하여금 복수 개 상기 업무 처리 결과를 결합하여 데이터 분석을 수행하기 위한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 업무 처리 모듈(303)은 또한, 상기 클라우드 서버가 고장 상태인 경우, 상기 업무 처리 결과를 저장하고; 상기 클라우드 서버가 상기 고장 상태에서 정상 상태로 변환된 경우, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신하기 위한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 이미지 획득 모듈(301)은 또한, 상기 다중 채널 동기화 비디오를 단일 채널 비디오로 인코딩 하여, 인코딩 비디오를 얻고; 상기 인코딩 비디오를 상기 에지 기기와 동일한 네트워크 세그먼트의 비디오 저장 기기로 송신하여 저장하기 위한 것이고;

상기 업무 처리 모듈(303)은 또한, 상기 인코딩 비디오에 대응되는 재생 링크를 획득하고, 상기 재생 링크를 상기 업무 처리 결과에 기록하기 위한 것이다.

본 발명의 실시예는 에지 컴퓨팅 장치를 제공하고, 타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득하며; 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻고, 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하며; 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻고; 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하며, 업무 처리 결과를 얻는다. 본 발명의 실시예에서 제공된 에지 컴퓨팅 장치는, 에지 기기를 통해 다중 채널 비디오를 조정하여 정보 처리를 수행함으로써, 정보 처리의 실시간성 및 정확성을 향상시켰다.

도 4는 본 발명의 실시예에서 제공된 에지 기기의 구조 예시도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는, 중앙 처리 장치(401), 그래픽 처리 장치(402), 메모리(403) 및 통신 버스(404)를 포함하며; 여기서,

상기 통신 버스(404)는, 상기 중앙 처리 장치(401), 상기 그래픽 처리 장치(402) 및 상기 메모리(403) 사이의 연결 통신을 구현하기 위한 것이고;

상기 중앙 처리 장치(401) 및 상기 그래픽 처리 장치(402)는, 상기 메모리(403)에 저장된 하나 또는 복수 개 프로그램을 실행함으로써, 상기 에지 컴퓨팅 방법을 구현하기 위한 것이다.

본 발명의 실시예는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 더 제공하고, 상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 하나 또는 복수 개 프로그램이 저장되어 있으며, 상기 하나 또는 복수 개 프로그램은 하나 또는 복수 개 프로세서에 의해 실행됨으로써, 상기 에지 컴퓨팅 방법울 구현할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 예를 들어 랜덤 액세스 메모리(Random-Access Memory, RAM)와 같은 휘발성 메모리(volatile memory); 또는 예를 들어 읽기 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 플래시 메모리(flash memory), 하드 디스크(Hard Disk Drive, HDD) 또는 솔리드스테이트 드라이브(Solid-State Drive, SSD)와 같은 비휘발성 메모리(non-volatile memory)일 수 있고, 또한 예를 들어 휴대폰, 컴퓨터, 태블릿 기기, 개인용 정보 단말기와 같은 상기 메모리 중 하나 또는 임의의 조합을 포함하는 다양한 기기일 수도 있다.

본 기술 분야의 기술자는 본 발명의 실시예는 방법, 시스템 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로 제공될 수 있음을 알아야 한다. 따라서, 본 발명은 하드웨어 실시예, 소프트웨어 실시예 또는 소프트웨어 및 하드웨어 측면의 실시예의 결합 형태를 사용할 수 있다. 또한, 본 발명은 컴퓨터 사용 가능한 프로그램 코드가 포함된 하나 또는 복수 개의 컴퓨터 사용 가능한 저장 매체(자기 디스크 메모리 및 광 메모리 등)에서 실행되는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 사용할 수 있다.

본 발명은 본 발명 실시예의 방법, 기기(시스템) 및 컴퓨터 프로그램 제품의 흐름도 및/또는 블록도를 참조하여 설명된 것이다. 컴퓨터 프로그램 명령어에 의해 흐름도 및/또는 블록도에서의 각 흐름 및/또는 블록, 그리고 흐름도 및/또는 블록도에서의 흐름 및/또는 블록의 결합이 구현될 수 있음을 이해해야 한다. 이러한 컴퓨터 프로그램 명령어를 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 임베디드 처리기 또는 다른 프로그램 가능 신호 처리 기기의 프로세서에 제공함으로써 하나의 기계를 생성할 수 있고, 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 신호 처리 기기의 프로세서를 통해 실행된 명령어로 하여금 흐름도의 하나 또는 복수 개 흐름 및/또는 블록도의 하나 또는 복수 개 블록에서 지정된 기능을 구현하기 위한 장치를 생성하도록 한다.

이러한 컴퓨터 프로그램 명령어는 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 신호 처리 기기를 특정된 방식으로 동작하도록 유도할 수 있는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장될 수 있고, 상기 컴퓨터 판독 가능한 메모리에 저장된 명령어로 하여금 명령어 장치를 포함한 제조품을 생산하도록 하고, 상기 명령어 장치는 흐름도의 하나 또는 복수 개 흐름 및/또는 블록도의 하나 또는 복수 개 블록에서 지정된 기능을 구현한다.

이러한 컴퓨터 프로그램 명령어는 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 신호 처리 기기에 로딩될 수 있어, 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 기기에서 일련의 작동 단계를 실행함으로써 컴퓨터 구현의 처리를 생성하도록 하고, 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 기기에서 수행되는 명령어는 흐름도의 하나 또는 복수 개 흐름 및/또는 블록도의 하나 또는 복수 개 블록에서 지정된 기능을 구현하기 위한 단계를 제공한다.

이상의 설명은, 본 발명의 비교적 바람직한 실시예 일뿐이고, 본 발명의 보호 범위를 한정하기 위한 것은 아니다.

Claims

에지 기기에 적용되는 에지 컴퓨팅 방법으로서,
타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득하는 단계;
상기 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻고, 상기 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하는 단계;
상기 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는 단계; 및
클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하고, 업무 처리 결과를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제1항에 있어서,
상기 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하는 단계는,
상기 다중 채널 동기화 비디오에서 동일한 시각의 이미지를 획득하고, 다중 프레임 처리될 이미지를 얻는 단계; 및
상기 다중 프레임 처리될 이미지 중 각 프레임 이미지에 대해 각각 예비 처리를 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는 단계는,
상기 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻는 단계; 및
상기 복수 개 이미지 처리 결과에 대해 융합 및 중복 제거 처리 중 적어도 하나를 수행하여 상기 협동 처리 결과를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제3항에 있어서,
상기 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻는 단계는,
제1 동기화 이미지에서 타깃 대상의 특징 정보를 추출하는 단계 - 상기 제1 동기화 이미지는 상기 다중 프레임 동기화 이미지 중 어느 한 이미지임 - ; 및
상기 특징 정보에 기반하여, 상기 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정하는 단계 - 상기 복수 개 이미지 처리 결과에는 상기 제1 이미지 처리 결과가 포함됨 - 를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제4항에 있어서,
상기 특징 정보에 기반하여, 상기 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정하는 단계는,
상기 클라우드 서버에서의 특징 정보 베이스를 획득하는 단계;
상기 특징 정보 베이스에서, 상기 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색하는 단계; 및
상기 특징 정보 베이스에서, 검색된 특징 정보와 관련된 정보를, 상기 제1 이미지 처리 결과로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하고, 업무 처리 결과를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,
상기 업무 처리 결과를 출력 기기로 송신함으로써, 상기 출력 기기를 통해 상기 업무 처리 결과에 기반하여 상기 타깃 시나리오에 대한 프롬프트 정보를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,
상기 업무 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신함으로써, 상기 클라우드 서버로 하여금 상기 업무 처리 결과를 사용하여 데이터 분석을 수행하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 에지 기기의 수량은 복수 개일 경우, 상응하게, 상기 업무 처리 결과의 수량은 복수 개이고, 상기 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,
복수 개 상기 업무 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신함으로써, 상기 클라우드 서버로 하여금 복수 개 상기 업무 처리 결과를 결합하여 데이터 분석을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,
상기 클라우드 서버가 고장 상태인 경우, 상기 업무 처리 결과를 저장하는 단계; 및
상기 클라우드 서버가 상기 고장 상태에서 정상 상태로 변환된 경우, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,
상기 다중 채널 동기화 비디오를 단일 채널 비디오로 인코딩 하여, 인코딩 비디오를 얻는 단계; 및
상기 인코딩 비디오를 상기 에지 기기와 동일한 네트워크 세그먼트의 비디오 저장 기기로 송신하여 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
제10항에 있어서,
상기 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻은 후, 상기 에지 컴퓨팅 방법은,
상기 인코딩 비디오에 대응되는 재생 링크를 획득하고, 상기 재생 링크를 상기 업무 처리 결과에 기록하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 컴퓨팅 방법.
에지 기기로서,
중앙 처리 장치, 그래픽 처리 장치, 메모리 및 통신 버스를 포함하며,
상기 통신 버스는, 상기 중앙 처리 장치, 상기 그래픽 처리 장치 및 상기 메모리 사이의 연결 통신을 구현하기 위한 것이고;
상기 중앙 처리 장치 및 상기 그래픽 처리 장치는, 상기 메모리에 저장된 하나 또는 복수 개 프로그램을 실행함으로써,
타깃 시나리오의 다중 채널 원시 비디오를 획득하는 단계;
상기 다중 채널 원시 비디오에 대해 동기화 액세스 처리하여, 다중 채널 동기화 비디오를 얻고, 상기 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하는 단계;
상기 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는 단계; 및
클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하고, 업무 처리 결과를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 기기.
제12항에 있어서,
상기 다중 채널 동기화 비디오에 기반하여 다중 프레임 동기화 이미지를 획득하는 단계에 대해, 상기 중앙 처리 장치 및 상기 그래픽 처리 장치는,
상기 다중 채널 동기화 비디오에서 동일한 시각의 이미지를 획득하고, 다중 프레임 처리될 이미지를 얻는 단계; 및
상기 다중 프레임 처리될 이미지 중 각 프레임 이미지에 대해 각각 예비 처리를 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지를 얻는 단계를 실행하기 위한 것을 특징으로 하는 에지 기기.
제12항 또는 제13항에 있어서,
상기 다중 프레임 동기화 이미지에 대해 컴퓨터 시각 협동 분석을 수행하여, 협동 처리 결과를 얻는 단계에 대해, 상기 중앙 처리 장치 및 상기 그래픽 처리 장치는,
상기 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻는 단계; 및
상기 복수 개 이미지 처리 결과에 대해 융합 및 중복 제거 처리 중 적어도 하나를 수행하여 상기 협동 처리 결과를 얻는 단계를 실행하기 위한 것을 특징으로 하는 에지 기기.
제14항에 있어서,
상기 다중 프레임 동기화 이미지에서의 각 프레임 이미지에 대해 각각 컴퓨터 시각 분석을 수행하여, 상기 다중 프레임 동기화 이미지와 일대일 대응되는 복수 개 이미지 처리 결과를 얻는 단계에 대해, 상기 중앙 처리 장치 및 상기 그래픽 처리 장치는,
제1 동기화 이미지에서 타깃 대상의 특징 정보를 추출하는 단계 - 상기 제1 동기화 이미지는 상기 다중 프레임 동기화 이미지 중 어느 한 이미지임 - ; 및
상기 특징 정보에 기반하여, 상기 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정하는 단계 - 상기 복수 개 이미지 처리 결과에는 상기 제1 이미지 처리 결과가 포함됨 - 를 실행하기 위한 것을 특징으로 하는 에지 기기.
제15항에 있어서,
상기 특징 정보에 기반하여, 상기 제1 동기화 이미지에 대응되는 제1 이미지 처리 결과를 결정하는 단계에 대해, 상기 중앙 처리 장치 및 상기 그래픽 처리 장치는,
상기 클라우드 서버에서의 특징 정보 베이스를 획득하는 단계;
상기 특징 정보 베이스에서, 상기 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색하는 단계; 및
상기 특징 정보 베이스에서, 검색된 특징 정보와 관련된 정보를, 상기 제1 이미지 처리 결과로 결정하는 단계를 실행하기 위한 것을 특징으로 하는 에지 기기.
제12항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻는 단계 후, 상기 중앙 처리 장치 및 상기 그래픽 처리 장치는 또한,
상기 업무 처리 결과를 출력 기기로 송신함으로써, 상기 출력 기기를 통해 상기 업무 처리 결과에 기반하여 상기 타깃 시나리오에 대한 프롬프트 정보를 출력하는 단계를 실행하기 위한 것을 특징으로 하는 에지 기기.
제12항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 클라우드 서버로부터 미리 동기화된 상기 타깃 시나리오에 대응되는 구성 정보 및 상기 협동 처리 결과를 사용하여 업무 논리 처리를 수행하여, 업무 처리 결과를 얻는 단계 후, 상기 중앙 처리 장치 및 상기 그래픽 처리 장치는 또한,
상기 업무 처리 결과를 상기 클라우드 서버로 송신함으로써, 상기 클라우드 서버로 하여금 상기 업무 처리 결과를 사용하여 데이터 분석을 수행하도록 하는 단계를 실행하기 위한 것을 특징으로 하는 에지 기기.
비휘발성 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,
상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 하나 또는 복수 개 프로그램이 저장되어 있고, 상기 하나 또는 복수 개 프로그램은 하나 또는 복수 개 프로세서에 의해 실행됨으로써, 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 에지 컴퓨팅 방법을 구현하는 것을 특징으로 하는 비휘발성 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
에지 기기에 적용되는 컴퓨터 프로그램으로서,
상기 컴퓨터 프로그램은 하나 또는 복수 개 프로세서에 의해 실행됨으로써, 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 에지 컴퓨팅 방법을 구현하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.