KR20220158095A - 에지 계산에 기반한 제어 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 에지 계산에 기반한 제어 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체를 제공하고, 상기 방법은, 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하는 단계; 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계; 및 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 2021년 5월 21일에 싱가포르 특허청에 제출한 출원번호가 10202105405Q인 싱가포르 특허출원의 우선권을 요청하고, 그 전부 내용을 인용하여 본 출원에 결합하였다.
본 발명은 컴퓨터 시각 기술 분야에 관한 것이고, 특히 에지 계산에 기반한 제어 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체에 관한 것이다.
현재, 비디오 실시간 처리 시스템에 있어서, 서비스 처리를 수행할 경우, 일반적으로 대부분의 서비스 논리를 클라우드 서버에 설치하여 실행하므로, 클라우드 자원 이용률의 최대화를 구현한다.
그러나, 클라우드 서버가 고장이 발생하는 상황에 있어서, 전 비디오 실시간 처리 시스템은 정상으로 작동하지 못하고, 이미지 분석 서비스가 완전히 중단된다.
본 발명의 실시예는 에지 계산에 기반한 제어 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체를 제공하기를 원한다.
본 출원의 실시예의 기술방안은 다음과 같이 구현된다.
본 발명의 실시예는 에지 계산에 기반한 제어 방법을 제공하고, 에지 기기에 응용되며, 상기 방법은,
클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하는 단계;
상기 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 상기 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계; 및
상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함한다.
상기 방법에 있어서, 상기 분석 처리 도구는 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 포함하고, 상기 분석 처리 도구를 이용하여 상기 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계는,
상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 이용하여, 상기 처리될 이미지 중 타깃 대상에 대해 특징 정보 추출을 수행하여, 제1 특징 정보를 획득하는 단계; 및
상기 제1 특징 정보에 기반하여, 상기 분석 처리 결과를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 방법에 있어서, 상기 제1 특징 정보가 제1 얼굴 특징이고, 상기 분석 처리 도구가 특징 정보 베이스를 더 포함하며, 상기 제1 특징 정보에 기반하여, 상기 분석 처리 결과를 결정하는 단계는,
상기 특징 정보 베이스에서, 상기 제1 얼굴 특징에 매칭되는 제2 얼굴 특징을 검색하는 단계; 및
상기 특징 정보 베이스 중, 상기 제2 얼굴 특징과 관련된 정보를 상기 분석 처리 결과로 결정하는 단계를 포함한다.
상기 방법에 있어서, 상기 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한 후, 상기 에지 계산에 기반한 제어 방법은,
상기 클라우드 서버가 특징 업데이트 정보를 획득할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 특징 업데이트 정보를 획득하는 단계; 및
상기 특징 업데이트 정보를 이용하여 상기 특징 정보 베이스를 업데이트하는 단계를 더 포함한다.
상기 방법에 있어서, 상기 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한 후, 상기 에지 계산에 기반한 제어 방법은,
상기 클라우드 서버가 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 생성할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 획득하는 단계; 및
상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 이용하여 상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 업데이트하는 단계를 더 포함한다.
상기 방법에 있어서,
상기 클라우드 서버에서의 현재 구성 파일을 획득하는 단계;
상기 클라우드 서버에서, 업그레이드 버전의 구성 파일을 검출한 상황에 있어서, 상기 클라우드 서버 중 상기 업그레이드 버전의 구성 파일을 획득하는 단계; 및
상기 현재 구성 파일을 상기 업그레이드 버전의 구성 파일로 업데이트하는 단계를 더 포함한다.
상기 방법에 있어서, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하는 단계는,
상기 분석 처리 결과를 저장하는 단계; 및
상기 클라우드 서버가 상기 고장 상태에서 정상 상태로 변환하는 상황에 있어서, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예는 에지 계산에 기반한 제어 장치를 제공하고, 에지 기기에 응용되며, 상기 에지 계산에 기반한 제어 장치는
클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하기 위한 통신 모듈; 및
상기 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 상기 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하기 위한 처리 모듈을 포함하고,
상기 통신 모듈은, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하기 위한 것을 더 포함한다.
상기 장치에 있어서, 상기 분석 처리 도구는 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 포함하고, 상기 처리 모듈은, 구체적으로 상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 이용하여, 상기 처리될 이미지 중 타깃 대상에 대해 특징 정보 추출을 수행하여, 제1 특징 정보를 획득하며; 상기 제1 특징 정보에 기반하여, 상기 분석 처리 결과를 결정하기 위한 것이다.
상기 장치에 있어서, 상기 제1 특징 정보가 제1 얼굴 특징이고, 상기 분석 처리 도구가 특징 정보 베이스를 더 포함하며, 상기 처리 모듈은, 구체적으로 상기 특징 정보 베이스에서, 상기 제1 얼굴 특징에 매칭되는 제2 얼굴 특징을 검색하고; 및 상기 특징 정보 베이스 중, 상기 제2 얼굴 특징과 관련된 정보를 상기 분석 처리 결과로 결정하기 위한 것이다.
상기 장치에 있어서, 업데이트 모듈을 더 포함하고, 상기 통신 모듈은, 상기 클라우드 서버가 특징 업데이트 정보를 획득할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 특징 업데이트 정보를 획득하기 위한 것이다.
상기 업데이트 모듈은, 상기 특징 업데이트 정보를 이용하여 상기 특징 정보 베이스를 업데이트하기 위한 것이다.
상기 장치에 있어서, 상기 통신 모듈은, 상기 클라우드 서버가 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 생성할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 획득하기 위한 것이다.
상기 업데이트 모듈은, 상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 이용하여 상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 업데이트하기 위한 것이다.
상기 장치에 있어서, 구성 모듈을 더 포함하고, 상기 통신 모듈은, 상기 클라우드 서버에서의 현재 구성 파일을 획득하며; 상기 클라우드 서버에서, 업그레이드 버전의 구성 파일을 검출한 상황에 있어서, 상기 클라우드 서버 중 상기 업그레이드 버전의 구성 파일을 획득하기 위한 것이다.
상기 업데이트 모듈은, 상기 현재 구성 파일을 상기 업그레이드 버전의 구성 파일로 업데이트하기 위한 것이다.
상기 장치에 있어서, 저장 모듈을 더 포함하고 상기 저장 모듈은, 상기 분석 처리 결과를 저장하기 위한 것이다.
상기 통신 모듈은, 구체적으로 상기 클라우드 서버가 상기 고장 상태에서 정상 상태로 변환하는 상황에 있어서, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예는 에지 기기를 제공하고, 상기 에지 기기는 중앙 프로세서, 그래프 프로세서, 메모리 및 통신 버스를 포함하며; 여기서,
상기 통신 버스는, 상기 중앙 프로세서, 상기 그래프 프로세서 및 상기 메모리 사이의 연결 통신을 구현하기 위한 것이고;
상기 중앙 프로세서 및 상기 그래프 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 하나 또는 복수 개의 프로그램을 실행하여, 상기 에지 계산에 기반한 제어 방법을 구현하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공하며, 상기 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 하나 또는 복수 개의 프로그램을 저장하고, 상기 계산에 기반한 제어 방법을 구현하기 위해 상기 하나 또는 복수 개의 프로그램은 하나 또는 복수 개의 프로세서에 의해 실행된다.
본 발명의 실시예는 에지 계산에 기반한 제어 방법, 장치, 에지 기기 및 저장 매체를 제공하고, 상기 방법은, 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하는 단계; 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계; 및 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예에서 제공한 기술방안은, 에지 기기가 클라우드 서버에서 이미지 분석 도구를 획득하므로, 이미지 분석 도구를 이용하여 이미지 분석 처리를 수행하고, 따라서 클라우드 서버가 고장 시, 이미지 분석 서비스를 정상적으로 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 계산에 기반한 제어 방법의 흐름 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 제공한 예시적인 비디오 실시간 처리 시스템 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 계산에 기반한 제어 장치의 구조 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 기기의 구조 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 제공한 예시적인 비디오 실시간 처리 시스템 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 계산에 기반한 제어 장치의 구조 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 기기의 구조 예시도이다.
아래에, 본 발명의 실시예의 도면을 결합하여 본 발명의 실시예의 기술방안에 대해 명확하고 완전하게 설명할 것이다.
본 발명의 실시예는 에지 계산에 기반한 제어 방법을 제공하고, 이의 실행 주체는 에지 기기일 수 있으며, 예를 들어, 에지 계산에 기반한 제어 방법은 단말 기기 또는 서버 또는 다른 전자 기기에 의해 실행될 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), 핸드 헬드 기기, 컴퓨팅 기기, 차량용 기기, 웨어러블 기기 등일 수 있다. 일부 가능한 구현 방식에 있어서, 에지 계산에 기반한 제어 방법은 프로세서가 메모리에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령어를 호출하는 방식을 통해 구현될 수 있다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 계산에 기반한 제어 방법을 구현하는 에지 기기는 비디오 실시간 처리 시스템에 포함되고, 비디오 실시간 처리 시스템에는 클라우드 서버 및 다른 기기가 포함되며, 본 발명의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 계산에 기반한 제어 방법의 흐름 예시도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 계산에 기반한 제어 방법은 주로 아래의 단계를 포함한다.
단계 S101에 있어서, 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득할 수 있다.
이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 독립적으로 이미지 분석 처리를 구현해야 하므로, 기존 기술에 있어서, 클라우드 서버가 고장 상태일 경우, 이미지 분석 서비스를 완전 제공하지 못하는 문제를 해결하기 위해, 에지 기기는 클라우드 서버에서의 분석 처리 도구를 획득한다.
구체적으로, 본 발명의 실시예에 있어서, 분석 처리 도구 특징 정보 베이스 및 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 포함할 수 있다. 클라우드 서버에는 특징 정보 베이스 및 컴퓨터 시각 알고리즘 모델이 저장되여 있고, 에지 기기의 이미지 분석 처리의 수행을 구현하기 위해, 따라서, 에지 기기는 클라우드 서버에서의 특징 정보 베이스 및 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 획득해야 한다. 물론, 분석 처리 도구는 다른 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 모델 등을 포함할 수도 있고, 본 발명의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 클라우드 서버와 통신 인터렉션을 수행할 수 있다. 클라우드 서버에는 데이터 베이스 동기화 모듈이 배치되어 있고, 따라서, 클라우드 서버는 특징 정보 베이스를 에제 기기에 동기화할 수 있으므로, 에지 기기가 특징 정보 베이스를 획득할 수 있으며, 이와 같이, 에지 기기는 특징 정보 베이스를 이용하여 특징 검색 서비스를 구현할 수 있다. 여기서, 특징 정보 베이스에는 다양한 사람 및 물체의 특징 정보 및 대응된 관련 정보를 포함할 수 있고, 본 발명의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한 후, 클라우드 서버가 특징 업데이트 정보를 획득할 경우, 클라우드 서버에서 특징 업데이트 정보를 획득하는 단계; 및 특징 업데이트 정보를 이용하여 특징 정보 베이스를 업데이트하는 단계를 더 실행할 수 있다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 특징 정보 베이스에는 얼굴 특징 정보 및 관련된 신원 정보를 포함하고, 클라우드 서버는 지속적으로 특정된 시나리오에 진입된 인물의 이미지에 대해 얼굴 특징 추출을 수행할 수 있으며, 따라서, 에지 기기가 특징 정보 베이스를 획득한 후, 클라우드 서버는 상기 시나리오에 진입한 새로운 인물의 얼굴 특징 정보를 획득한 후, 새로운 인물의 신원 정보 및 대응된 얼굴 특징 정보를 특징 업데이트 정보로 하여, 계속 에지 기기에 전송하므로, 에지 기기가 특징 정보 베이스를 업데이트할 수 있다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 새로 특정된 시나리오에 진입한 인물 클라우드 서버는 이의 얼굴 특징 정보의 추출을 구현하지 못할 것이고, 이때 새로운 인물의 신원 정보 및 대응된 얼굴 특징 정보를 에지 기기에 동기화하는 것을 구현하지 못할 것이며, 이에 대해, 클라우드 서버가 정상 상태로 회복한 후, 고장 상태 기간의 새로운 인물의 신원 정보 및 대응된 얼굴 특징 정보를 획득하여 클라우드 서버에 제공할 수 있다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 분석 처리 도구는 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 포함하고, 에지 기기가 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한 후, 클라우드 서버가 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 생성할 경우, 클라우드 서버에서 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 획득하는 단계; 및 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 이용하여 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 업데이트하는 단계을 실행할 수 있다.
이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 컴퓨터 시각 알고리즘을 동작하는데 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 의존해야 하고, 알고리즘 모델이 변경한 주파수가 높지 않으므로, 클라우드 서버는 알고리즘 모델을 소프트웨어 패키지로 패키징하고 에지 기기로 배치할 수 있으므로, 에지 기기가 컴퓨터 시각 알고리즘 모델의 획득을 구현할 수 있다. 만약 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 업데이트해야 한다면, 클라우드 서버를 통해 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 에지 기기로 배치해야 하므로, 에지 기기가 모델 업데이트 소프트웨어 패키지의 획득을 구현하므로, 컴퓨터 시각 알고리즘 모델의 업데이트을 구현한다. 에지 기기가 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 획득하였으므로, 클라우드 서버가 고장일 경우에도, 에지 기기의 시각 알고리즘의 동작에 영향주지 않는다.
단계 S102에 있어서, 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한 후, 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득할 수 있다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 적어도 하나의 카메라와 통신 인터렉션을 수행할 수 있고, 카메라는 특정된 시나리오의 이미지를 수집할 수 있으며, 예를 들어, 어느 게임 테이블 주변의 이미지를, 처리될 이미지로 하므로, 에지 기기에 전송하여 이미지 분석 처리를 수행한다. 처리될 이미지는 하나 또는 복수 개의 이미지일 수 있고, 본 출원의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.
구체적으로, 본 발명의 실시예에 있어서, 분석 처리 도구는 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 포함하고, 에지 기기는 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계는, 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 이용하여, 처리될 이미지 중 타깃 대상에 대해 특징 정보 추출을 수행하여, 제1 특징 정보를 획득하는 단계; 및 제1 특징 정보에 기반하여, 분석 처리 결과를 결정하는 단계를 포함한다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 타깃 대상은 처리될 이미지 중 어느 한 사람 또는 물체일 수 있다. 본 발명의 실시예는 구체적인 타깃 대상에 대해 한정하지 않는다.
구체적으로, 본 발명의 실시예에 있어서, 제1 특징 정보는 제1 얼굴 특징일 수 있고, 분석 처리 도구는 특징 정보 베이스를 더 포함하며, 에지 기기가 제1 특징 정보에 기반하여, 분석 처리 결과를 결정하는 단계는, 특징 정보 베이스에서, 제1 얼굴 특징에 매칭되는 제2 얼굴 특징을 검색하는 단계; 및 특징 정보 베이스에서, 제2 얼굴 특징과 관련된 정보를 분석 처리 결과로 결정하는 단계를 포함한다..
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 컴퓨터 시각 알고리즘 모델은 복수 개의 상이한 기능을 구현하기 위한 모델을 포함할 수 있고, 예를 들어, 얼굴 특징 추출 모델을 포함하므로, 처리될 이미지 중 특정된 인물에 대한 얼굴 특징 추출을 구현한다. 또한, 컴퓨터 시각 알고리즘 모델은 또한 동작 거동의 특징, 제스처, 및 물품 등 특징의 추출을 구현하는 모델을 포함할 수 있고, 대응되게, 분석 처리 결과는 인물의 신원 정보를 포함할 수 있을 뿐만 아니라, 인물에 관련된 동작 거동, 물품의 카테고리, 개수 등을 포함할 수도 있다. 본 발명의 실시예는 구체적인 컴퓨터 시각 알고리즘 모델, 및 분석 처리 결과에 대해 한정하지 않는다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는, 클라우드 서버에서의 현재 구성 파일을 획득하는 단계; 및 클라우드 서버에 있어서, 업그레이드 버전의 구성 파일을 검출한 상황에 있어서, 현재 구성 파일을 업그레이드 버전의 구성 파일로 업데이트하는 단계를 실행할 수 있다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 현재 구성 파일은 카메라 구성 파일을 포함할 수 있고, 에지 기기가 카메라 구성 파일을 획득한 후, 처리될 이미지를 수집하기 위한 카메라에 대해 관련된 구성을 수행할 수 있으며, 또한, 에지 기기와 통신 인터렉션을 수행하는 것은 또한 클라이언트 등을 포함할 수도 있고, 에지 기기는 모두 구성 파일 중 대응된 파일을 이용하여 구성될 수 있다. 또한, 현재 구성 파일은 또한 처리될 이미지에 대응된 시나리오 정보를 포함할 수 있고, 예를 들어, 처리될 이미지가 특정된 게임 테이블에서 게임하는 시나리오이며, 대응되게, 현재 구성 파일은 게임 테이블의 타입, 영역 분할 등 정보를 포함할 수 있고, 이러한 정보들은 서비스 논리 분석의 의거가 될 수 있다. 구체적인 현재 구성 파일은 실제 응용 시나리오 및 실제 수요에 따라 설정될 수 있고, 본 발명의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 클라우드 서버와 통신 인터렉션을 수행할 수 있고, 따라서, 에지 기기가 직접 클라우드 서버에서 현재 구성 파일을 획득할 수 있다. 클라우드 서버에는 백엔드 모듈을 포함하고, 구성 파일은 클라우드 서버의 백엔드 모듈을 통해 통일적으로 관리한다. 에지 기기가 클라우드 서버의 백엔드 모듈과 통신하므로, 백엔드 모듈에서 현재 구성 파일을 획득한다.
이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기는 클라우드 서버와 통신할 수 있으므로, 클라우드 서버 중 구성 파일의 버전을 검출할 수 있고, 만약 클라우드 서버의 구성 파일의 버전이 획득된 구성 파일의 버전보다 높을 경우, 업그레이드 버전의 구성 파일을 로컬에 다운로드하여, 구성 파일의 업데이트을 수행할 수 있다. 대응되게, 에지 기기가 추후 시스템 동작 구성을 수행할 경우, 이용한 구성 파일이 바로 업그레이드 버전의 구성 파일이다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 클라우드 서버가 정상 상태인 상황에 있어서, 클라우드 서버가 로컬 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득할 수 있다.
단계 S103에 있어서, 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 동기화한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 분석 처리 결과를 획득한 후, 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 동기화할 수 있다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기가 처리될 이미지의 이미지 분석 처리를 구현한 후, 직접 이를 클라우드 서버에 동기화할 수 있고, 클라우드 서버가 분석 처리 결과를 획득한 후, 상기 분석 처리 결과에 기반하여, 다른 추가적인 처리를 수행할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 동기화하는 단계는, 분석 처리 결과를 저장하는 단계; 및 클라우드 서버가 고장 상태에서 정상 상태로 변환하는 상황에 있어서, 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함한다.
이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 먼저 분석 처리 결과를 캐싱할 수 있고, 이와 같이, 클라우드 서버가 정상 상태로 회복하는 상황에 있어서, 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 계속 송신할수 있으므로, 클라우드 서버 처리에 제공한다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 제공한 예시적인 비디오 실시간 처리 시스템 예시도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 비디오 실시간 처리 시스템은 상기 에지 기기 및 클라우드 서버를 포함할 뿐만 아니라, 또한 세 개의 카메라, 피드백 기기 및 클라이언트를 포함하고, 에지 기기, 세 개의 카메라, 피드백 기기 및 클라이언트는 동일한 게임 테이블에 설치된다. 에지 기기에는 두 개의 처리 모듈 및 구성 모듈이 설치될 수 있고, 클라우드 서버에는 백엔드 모듈, 얼굴 특징 추출 모듈, 분석 모듈 및 서비스단이 설치될 수 있다. 여기서, 에지 기기의 처리 모듈(컴퓨터 시각 알고리즘 처리)은 카메라와 인터렉션하므로, 처리될 이미지를 획득하여 얼굴 특징 추출, 동작 특징 추출 등과 같은 컴퓨터 시각 알고리즘 처리를 수행할 수 있고, 에지 기기 및 클라우드 서버에 대해, 구성 모듈이 백엔드 모듈과 인터렉션하므로, 구성 파일 및 컴퓨터 시각 알고리즘 모델 등을 획득하며, 처리 모듈(얼굴 검색 처리)은 얼굴 특징 추출 모듈과 인터렉션하여, 얼굴 특징 정보 베이스 및 실시적으로 업데이트된 얼굴 특징 업데이트를 획득하므로, 나아가 처리될 이미지에서 추출된 얼굴 특징에 따라 얼굴 검색을 수행한다. 에지 기기는 분석 처리 결과를 분석 모듈로 송신하므로, 나아가 분석 처리를 수행할 수 있다. 또한, 에지 기기 및 클라우드 서버의 서비스단은 클라이언트와 정보 인터렉션을 수행할 수 있고, 클라이언트와 피드백 기기는 정보 인터렉션을 수행할 수 있다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 상기 도 2는 단지 본 발명의 실시예에서 제공한 예시적인 비디오 실시간 처리 시스템이고, 상기 에지 기기 및 클라우드 서버가 각각 포함한 모듈은 단지 예시적인 기능 모듈이며, 또한, 시스템에서의 다른 기기는 실제 응용 시나리오 및 수요에 따라 추가 및 삭제될 수 있고, 본 발명의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.
이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 이미지 분석 처리는 에지 측에 있고, 즉 에지 기기가 실행하므로, 클라우드 서버가 고장일 경우, 이미지 분석 서비스의 정상 작동을 확보하며, 특징 정보 베이스를 클라우드 서버를 통해 에지 기기에 자동으로 동기화하므로, 에지 측에서의 특징 매칭의 구현을 지지하여 관련된 정보를 획득하고, 또한, 구성 파일을 에지 기기에 동기화 캐싱하는 방식은, 에지 기기의 자치 동작을 확보할 수 있다.
본 발명의 실시예는 에지 계산에 기반한 제어 방법을 제공하고, 에지 기기에 응용되며, 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하는 단계; 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계; 및 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 계산에 기반한 제어 방법은, 에지 기기가 클라우드 서버에서 이미지 분석 도구를 획득하므로, 이미지 분석 도구를 이용하여 이미지 분석 처리를 수행하고, 따라서 클라우드 서버가 고장 시, 이미지 분석 서비스를 정상적으로 제공한다.
본 발명의 실시예는 에지 계산에 기반한 제어 장치를 더 제공하고, 에지 기기에 응용된다. 도 3은 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 계산에 기반한 제어 장치의 구조 예시도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 제어 장치는,
클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하기 위한 통신 모듈(301); 및
상기 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 상기 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하기 위한 처리 모듈(302)을 포함하고,
상기 통신 모듈(301)은 또한, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 분석 처리 도구는 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 포함하고, 상기 처리 모듈(302)은, 구체적으로 상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 이용하여, 상기 처리될 이미지 중 타깃 대상에 대해 특징 정보 추출을 수행하여, 제1 특징 정보를 획득하며; 상기 제1 특징 정보에 기반하여, 상기 분석 처리 결과를 결정하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제1 특징 정보가 제1 얼굴 특징이고, 상기 분석 처리 도구가 특징 정보 베이스를 더 포함하며, 상기 처리 모듈(302)은, 구체적으로 상기 특징 정보 베이스에서, 상기 제1 얼굴 특징에 매칭되는 제2 얼굴 특징을 검색하고; 및 상기 특징 정보 베이스 중, 상기 제2 얼굴 특징과 관련된 정보를 상기 분석 처리 결과로 결정하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 업데이트 모듈(도면에 도시되지 않았음)을 더 포함하고, 상기 통신 모듈(301)은, 상기 클라우드 서버가 특징 업데이트 정보를 획득할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 특징 업데이트 정보를 획득하기 위한 것이고;
상기 업데이트 모듈은, 상기 특징 업데이트 정보를 이용하여 상기 특징 정보 베이스를 업데이트하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 통신 모듈(301)은, 상기 클라우드 서버가 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 생성할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 획득하기 위한 것이다.
상기 업데이트 모듈은, 상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 이용하여 상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 업데이트하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 구성 모듈(도면에 도시되지 않았음)을 더 포함하고, 상기 통신 모듈(301)은, 상기 클라우드 서버에서의 현재 구성 파일을 획득하며; 상기 클라우드 서버에서, 업그레이드 버전의 구성 파일을 검출한 상황에 있어서, 상기 클라우드 서버 중 상기 업그레이드 버전의 구성 파일을 획득하기 위한 것이다.
상기 업데이트 모듈은, 상기 현재 구성 파일을 상기 업그레이드 버전의 구성 파일로 업데이트하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 저장 모듈(도면에 도시되지 않았음)을 더 포함하고, 상기 저장 모듈은, 상기 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 상기 분석 처리 결과를 저장하기 위한 것이고;
상기 통신 모듈(301)은, 구체적으로 상기 클라우드 서버가 상기 고장 상태에서 정상 상태로 변환하는 상황에 있어서, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하기 위한 것이다.
이해할 수 있는 것은, 본 발명의 실시예에 있어서, 에지 기기 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 먼저 분석 처리 결과를 캐싱하고, 이와 같이, 클라우드 서버가 정상 상태로 회복하는 상황에 있어서, 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 다시 제공할 수 있으며, 클라우드 서버가 분석 처리 결과를 이용하여 다른 특정된 처리를 실행할 수 있으므로, 해당되는 수요를 만족한다.
본 발명의 실시예는 에지 계산에 기반한 제어 장치를 제공하고, 에지 기기에 응용되며, 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하는 단계; 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계; 및 분석 처리 결과를 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 기기에 응용되는 제어기기는, 클라우드 서버에서 이미지 분석 도구를 획득하므로, 이미지 분석 도구를 이용하여 이미지 분석 처리를 수행하고, 따라서 클라우드 서버가 고장시, 이미지 분석 서비스를 정상적으로 제공한다.
본 발명의 실시예는 에지 기기를 더 제공한다. 도 4는 본 발명의 실시예에서 제공한 에지 기기의 구조 예시도이고, 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 에지 기기는 중앙 프로세서(401), 그래프 프로세서(402), 메모리(403) 및 통신 버스(404)를 포함하며; 여기서,
상기 통신 버스(404)는, 상기 중앙 프로세서(401), 상기 그래프 프로세서(402) 및 상기 메모리(403) 사이의 연결 통신을 구현하기 위한 것이고;
상기 중앙 프로세서(401) 및 상기 그래프 프로세서(402)는, 상기 메모리(403)에 저장된 하나 또는 복수 개의 프로그램을 실행하여, 상기 에지 계산에 기반한 제어 방법을 구현하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공하고, 상기 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 하나 또는 복수 개의 프로그램을 저장하며, 상기 계산에 기반한 제어 방법을 구현하기 위해 상기 하나 또는 복수 개의 프로그램은 하나 또는 복수 개의 프로세서에 의해 실행된다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 랜덤 액세스 메모리(Random-Access Memory, RAM)와 같은 비휘발성 메모리(volatile memory)일 수 있고; 또는 판독 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 플래쉬 메모리(flash memory), 하드 디스크(Hard Disk Drive, HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(Solid-State Drive, SSD)와 같은 비휘발성 메모리(non-volatile memory)일 수 있으며; 또한 휴대폰, 컴퓨터, 태블릿, 개인 디지털 어시스턴트와 같은 상기 메모리 중 하나 또는 임의의 조합을 포함하는 다양한 기기일 수도 있다.
본 기술분야의 기술자는 본 발명의 실시예 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로 제공될 수 있음을 알아야 한다. 따라서, 본 발명은 하드웨어 실시예, 소프트웨어 실시예, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 측면을 결합한 실시예의 형태를 채택할 수 있다. 또한, 본 발명은 컴퓨터 사용 가능한 프로그램 코드를 포함하는 하나 또는 복수 개의 컴퓨터 사용 가능한 매체(자기 디스크 메모리 및 광학 메모리 등을 포함하지만 이에 한정되지 않음) 상에서 실시되는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 채택할 수 있다.
본 발명은 본 발명의 실시예의 방법, 기기(시스템), 및 컴퓨터 프로그램 제품에 따른 흐름도 및 블록도 중 적어도 하나를 참조하여 설명된다. 이해해야 할 것은, 컴퓨터 프로그램 명령어에 의해 흐름도의 각 흐름 및 블록도의 각 블록 중 적어도 하나, 및 흐름도의 흐름 및 블록도의 블록 중 적어도 하나의 결합을 구현할 수 있다 하나의 기계를 생성하기 위해, 이러한 컴퓨터 프로그램 명령어를 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터, 임베디드 처리기 또는 다른 프로그래머블 신호 처리 기기의 처리기에 제공할 수 있어, 컴퓨터 또는 다른 프로그래머블 신호 처리 기기의 처리기를 통해 수행된 명령어로 하여금 흐름도의 하나의 흐름 또는 복수 개의 흐름 및 프레임도의 하나의 프레임 또는 복수 개의 프레임 중 적어도 하나를 구현하기 위해 생성하도록 한다.
이러한 컴퓨터 프로그램 명령어는 컴퓨터나 다른 프로그래머블 신호 처리 기기를 특정 방식으로 동작하도록 유도할 수 있는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장될 수 있어, 상기 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 명령 내의 명령어로 하여금 명령어 장치를 포함한 제조품을 생성하도록 하며, 상기 명령어 장치는 흐름도의 하나의 흐름 또는 복수 개의 흐름 및 프레임도의 하나의 프레임 또는 복수 개의 프레임 중 지정된 기능을 구현한다.
이러한 컴퓨터 프로그램 명령어는 컴퓨터 또는 다른 프로그래머블 신호 처리 기기에 로딩되어, 컴퓨터 구현의 처리를 구현하기 위해, 컴퓨터 또는 다른 프로그래머블 기기 상에서 일련의 동작을 수행함으로써, 컴퓨터 또는 다른 프로그래머블 기기 상에서 수행되는 명령어는 흐름도의 하나의 흐름 또는 복수 개의 흐름 및 프레임도의 하나의 프레임 중 적어도 하나에서 지정된 기능을 구현하기 위한 단계를 제공한다.
위의 설명은, 본 발명의 바람직한 실시예일 뿐이지, 본 발명의 보호범위를 한정하려는 것은 아니다.
Claims (17)
- 에지 계산에 기반한 제어 방법으로서,
에지 기기에 응용되고, 상기 에지 계산에 기반한 제어 방법은,
클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하는 단계;
상기 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 상기 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계; 및
상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 계산에 기반한 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 분석 처리 도구는 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 포함하고, 상기 분석 처리 도구를 이용하여 상기 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계는,
상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 이용하여, 상기 처리될 이미지 중 타깃 대상에 대해 특징 정보 추출을 수행하여, 제1 특징 정보를 획득하는 단계; 및
상기 제1 특징 정보에 기반하여, 상기 분석 처리 결과를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 계산에 기반한 제어 방법. - 제2항에 있어서,
상기 제1 특징 정보가 제1 얼굴 특징이고, 상기 분석 처리 도구가 특징 정보 베이스를 더 포함하며, 상기 제1 특징 정보에 기반하여, 상기 분석 처리 결과를 결정하는 단계는,
상기 특징 정보 베이스에서, 상기 제1 얼굴 특징에 매칭되는 제2 얼굴 특징을 검색하는 단계; 및
상기 특징 정보 베이스 중, 상기 제2 얼굴 특징과 관련된 정보를 상기 분석 처리 결과로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 계산에 기반한 제어 방법. - 제3항에 있어서,
상기 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한 후, 상기 에지 계산에 기반한 제어 방법은,
상기 클라우드 서버가 특징 업데이트 정보를 획득할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 특징 업데이트 정보를 획득하는 단계; 및
상기 특징 업데이트 정보를 이용하여 상기 특징 정보 베이스를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 계산에 기반한 제어 방법. - 제2항 또는 제3항에 있어서,
상기 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한 후, 상기 에지 계산에 기반한 제어 방법은,
상기 클라우드 서버가 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 생성할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 획득하는 단계; 및
상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 이용하여 상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 계산에 기반한 제어 방법. - 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 에지 계산에 기반한 제어 방법은,
상기 클라우드 서버에서의 현재 구성 파일을 획득하는 단계;
상기 클라우드 서버에서, 업그레이드 버전의 구성 파일을 검출한 상황에 있어서, 상기 클라우드 서버 중 상기 업그레이드 버전의 구성 파일을 획득하는 단계; 및
상기 현재 구성 파일을 상기 업그레이드 버전의 구성 파일로 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 계산에 기반한 제어 방법. - 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하는 단계는,
상기 분석 처리 결과를 저장하는 단계; 및
상기 클라우드 서버가 상기 고장 상태에서 정상 상태로 변환하는 상황에 있어서, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 계산에 기반한 제어 방법. - 에지 기기로서,
상기 에지 기기는 중앙 프로세서, 그래프 프로세서, 메모리 및 통신 버스를 포함하고,
상기 통신 버스는, 상기 중앙 프로세서, 상기 그래프 프로세서 및 상기 메모리 사이의 연결 통신을 구현하기 위한 것이고;
상기 중앙 프로세서 및 상기 그래프 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 하나 또는 복수 개의 프로그램을 실행하여,
클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하는 단계;
상기 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 상기 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계; 및
상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 실행하기 위하는 것을 특징으로 하는 에지 기기. - 제8항에 있어서,
상기 분석 처리 도구는 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 포함하고, 상기 분석 처리 도구를 이용하여 상기 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하는 단계에 대해, 상기 중앙 프로세서 및 상기 그래프 프로세서는,
상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 이용하여, 상기 처리될 이미지 중 타깃 대상에 대해 특징 정보 추출을 수행하여, 제1 특징 정보를 획득하는 단계; 및
상기 제1 특징 정보에 기반하여, 상기 분석 처리 결과를 결정하는 단계를 실행하기 위하는 것을 특징으로 하는 에지 기기. - 제9항에 있어서,
상기 제1 특징 정보가 제1 얼굴 특징이고, 상기 분석 처리 도구가 특징 정보 베이스를 더 포함하며, 상기 제1 특징 정보에 기반하여, 상기 분석 처리 결과를 결정하는 단계에 대해, 상기 중앙 프로세서 및 상기 그래프 프로세서는,
상기 특징 정보 베이스에서, 상기 제1 얼굴 특징에 매칭되는 제2 얼굴 특징을 검색하는 단계; 및
상기 특징 정보 베이스 중, 상기 제2 얼굴 특징과 관련된 정보를 상기 분석 처리 결과로 결정하는 단계를 실행하기 위하는 것을 특징으로 하는 에지 기기. - 제10항에 있어서,
상기 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한 후, 상기 중앙 프로세서 및 상기 그래프 프로세서는 또한,
상기 클라우드 서버가 특징 업데이트 정보를 획득할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 특징 업데이트 정보를 획득하는 단계; 및
상기 특징 업데이트 정보를 이용하여 상기 특징 정보 베이스를 업데이트하는 단계를 실행하기 위하는 것을 특징으로 하는 에지 기기. - 제9항 또는 제10항에 있어서,
상기 클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득한 후, 상기 중앙 프로세서 및 상기 그래프 프로세서는 또한,
상기 클라우드 서버가 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 생성할 경우, 상기 클라우드 서버에서 상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 획득하는 단계; 및
상기 모델 업데이트 소프트웨어 패키지를 이용하여 상기 컴퓨터 시각 알고리즘 모델을 업데이트하는 단계를 실행하기 위하는 것을 특징으로 하는 에지 기기. - 제8항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 중앙 프로세서 및 상기 그래프 프로세서는 또한,
상기 클라우드 서버에서의 현재 구성 파일을 획득하는 단계;
상기 클라우드 서버에서, 업그레이드 버전의 구성 파일을 검출한 상황에 있어서, 상기 클라우드 서버 중 상기 업그레이드 버전의 구성 파일을 획득하는 단계; 및
상기 현재 구성 파일을 상기 업그레이드 버전의 구성 파일로 업데이트하는 단계를 실행하기 위하는 것을 특징으로 하는 에지 기기. - 제8항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 중앙 프로세서 및 상기 그래프 프로세서가 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하기 위한 단계는 구체적으로,
상기 분석 처리 결과를 저장하는 단계; 및
상기 클라우드 서버가 상기 고장 상태에서 정상 상태로 변환하는 상황에 있어서, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 기기. - 비휘발성 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체로서,
상기 저장 매체는 하나 또는 복수 개의 프로그램을 저장하고, 상기 하나 또는 복수 개의 프로그램은 하나 또는 복수 개의 프로세서에 의해 실행되어 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 에지 계산에 기반한 제어 방법을 구현하는 것을 특징으로 하는 비휘발성 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체. - 컴퓨터 프로그램으로서,
에지 기기에 응용되며, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 또는 복수 개의 프로세서에 의해 실행되어 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 에지 계산에 기반한 제어 방법을 구현하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램. - 에지 계산에 기반한 제어 장치로서,
에지 기기에 응용되며, 상기 에지 계산에 기반한 제어 장치는,
클라우드 서버 중 이미지 분석 처리를 구현하기 위한 분석 처리 도구를 획득하기 위한 통신 모듈; 및
상기 클라우드 서버가 고장 상태인 상황에 있어서, 상기 분석 처리 도구를 이용하여 처리될 이미지에 대해 이미지 분석 처리를 수행하여, 분석 처리 결과를 획득하기 위한 처리 모듈을 포함하고,
상기 통신 모듈은 또한, 상기 분석 처리 결과를 상기 클라우드 서버에 동기화하기 위하는 것을 특징으로 하는 에지 계산에 기반한 제어 장치.
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