一种防爆型边缘图像计算设备制造技术

本发明专利技术提出了一种防爆型边缘图像计算设备，涉及人工智能技术领域领域一种防爆型边缘图像计算设备，包括部署容器、负载均衡器、缓存系统、分布式文件系统、工作流引擎、场景智能分析模块和第三方对接系统，所述部署容器、负载均衡器、缓存系统、分布式文件系统、工作流引擎和第三方对接系统之间采用信号连接。本发明专利技术加速项目快速推广复制和迭代，实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能，扩大了边缘图像计算设备的处理效率。图像计算设备的处理效率。图像计算设备的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种防爆型边缘图像计算设备


[0001]本专利技术属于人工智能
，具体涉及边缘图像计算领域，涉及一种防爆型边缘图像计算设备。

技术介绍

[0002]边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
[0003]边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI，早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上最大的分布式计算服务商之一，当时它承担了全球15
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30％的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题，并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。
[0004]对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。
[0005]边缘计算设备只是现场处理大量设备或软件中数据的设备。但是，边缘计算设备并不是在边缘上执行有限计算任务的普通本地计算机或移动设备，而是具有云计算或存储功能的边缘平台，仅在云或高速数据中心中具有。无论您的边缘网络在哪里，在远程站点，在分支机构还是在总部数据中心，无论是AI/ML分析，移动计算，边缘计算设备都将使云的智能更接近边缘处理任务，甚至存储。
[0006]边缘计算设备通过使计算能力更接近数据源，对于优化IoT和IIoT设备及其他应用至关重要。这种边缘计算硬件是一种边缘技术，旨在减少服务器与客户端之间的远程通信需求。最终减少延迟，并提高安全性，可靠性和带宽。
[0007]现有技术中的设备对于接入限制很大，无法最大限度地支持设备的扩展，使得现有设备应用起来非常复杂和困难。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于提供一种防爆型边缘图像计算设备，其能够解决现有技术中的边缘图像计算设备实现容器集群的自动化部署困难、自动扩缩容少、不能维护的问题，扩大了边缘图像计算设备的处理效率。
[0009]本专利技术的实施例是这样实现的：
[0010]本申请实施例提供一种防爆型边缘图像计算设备，包括部署容器、负载均衡器、缓存系统、分布式文件系统、工作流引擎、场景智能分析模块和第三方对接系统，部署容器、负载均衡器、缓存系统、分布式文件系统和工作流引擎之间采用信号连接，边缘图像计算设备
通过网线或数据线获取第三方对接系统的流媒体数据。
[0011]第三方对接系统包括：USB摄像头、HDMI摄像头、网络摄像头、AI云平台和云平台摄像头，USB摄像头和HDMI摄像头采用数据线与防爆型边缘图像计算设备连接，网络摄像头、AI云平台和云平台摄像头采用网线与防爆型边缘图像计算设备连接。
[0012]在本专利技术的某些实施例中，上述部署容器为：Docker+K8S方式进行的自动化部署容器。
[0013]在本专利技术的某些实施例中，上述负载均衡器为：具备高负载性高稳定性的Nginx和具备抗负载能力强工作稳定的LVS一起提供负载均衡服务。
[0014]在本专利技术的某些实施例中，上述缓存系统为：Redis和Memcache组合的缓存模组。
[0015]在本专利技术的某些实施例中，上述分布式文件系统为：FastDFS组合构建的分布式文件系统。
[0016]在本专利技术的某些实施例中，上述工作流引擎为：采用Activiti作为工作流引擎。
[0017]在本专利技术的某些实施例中，上述第三方对接系统为：第三方对接系统对外提供相关功能的Web Service接口供其他系统调用本系统所提供的视频监控模块。
[0018]在本专利技术的某些实施例中，上述边缘图像计算设备的工作电压为9
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35V。
[0019]在本专利技术的某些实施例中，上述场景智能分析模块分析的内容包括：对人员劳保穿戴识别、对口罩佩戴识别、对护目镜佩戴识别、对固危废识别、对设备位移监测、对遗留物体监测、对外来入侵检测、对接打手机监测、对吸烟监测、对人员行为识别、对人数统计、对吊装作业监测、对动火作业监测、对高处作业安全带佩戴监测、对明烟明火识别、对人脸识别、对仪表识别、对刀闸开关识别、对车辆车牌识别和对疲劳识别。
[0020]相对于现有技术，本专利技术的实施例至少具有如下优点或有益效果：
[0021]本专利技术中，第三方对接系统支持Restful API,socket，RPC，ros/rosbridge等多种通信方式，可以和任意系统进行数据交换，进一步地提升了本设备的应用范围，部署容器、负载均衡器、缓存系统、分布式文件系统和工作流引擎均集成在设备内部的主板上，最大程度避免了相关模块在进行信息处理或交换信息时所产生的延迟，进一步地提升了设备整体的计算效率，边缘图像计算设备通过网线或数据线获取第三方对接系统的流媒体数据，进一步地提升了本设备的应用范围。由于使用Docker+K8S方式进行的自动化部署容器，这样加速项目快速推广复制和迭代，实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能，扩大了边缘图像计算设备的处理效率。由于采用了具备高负载性高稳定性的Nginx和具备抗负载能力强工作稳定的LVS一起提供负载均衡服务，这样使得Nginx具备高负载性，高稳定性，可以承担高负载压力且稳定，而且对网络稳定性的依赖非常小，在高流量环境下表现很好；LVS抗负载能力强，工作性能稳定，仅进行分发，不会产生额外流量，对内存和cpu资源消耗较低。明由于采用了Redis和Memcache组合的缓存模组，使得本专利技术在用于在应用中减少对数据库的访问，提高应用的访问速度，并降低数据库的负载。由于采用了Redis和Memcache组合的缓存模组，支持更复杂的数据结构List、Set或Sorted Set，并且有持久化的功能和支持数据的备份功能。提供在内存中数据的高速查找能力，保证了对数据的高性能访问。由于采用FastDFS组合构建的分布式文件系统，实现了对文件进行分布管理，能够使得文件能够自由地存储、同步、访问、上传、下载，解决了大容量存储的问题，使得本系统具有冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并且在保证高性能的同时增加了本系统的可靠
性。由于采用Activiti作为工作流引擎，实现BPMN 2.0的业务流程建模与标注规范，能通过API进行流程调度，使业务可以按照设定流程进行，且可以在线更新业务流程，使系统可以快速适应业务变化发展，保障系统能够更好的维护和扩展。本专利技术中提供相关功能的Web Service接口，供其他系统调用本系统所提供的视频监控模块，方便客户将视频监控集成到内部系统中，实现统一的管理。由于第三方对接系统包括了USB摄像头、HDMI本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种防爆型边缘图像计算设备，其特征在于，包括部署容器、负载均衡器、缓存系统、分布式文件系统、工作流引擎、场景智能分析模块和第三方对接系统，所述部署容器、负载均衡器、缓存系统、分布式文件系统和工作流引擎之间采用信号连接，所述边缘图像计算设备通过网线或数据线获取第三方对接系统的流媒体数据。2.根据权利要求1所述一种防爆型边缘图像计算设备，其特征在于：所述第三方对接系统包括：USB摄像头、HDMI摄像头、网络摄像头、AI云平台和云平台摄像头，所述USB摄像头和HDMI摄像头采用数据线与防爆型边缘图像计算设备连接，所述网络摄像头、AI云平台和云平台摄像头采用网线与防爆型边缘图像计算设备连接。3.根据权利要求1所述一种防爆型边缘图像计算设备，其特征在于：所述部署容器为：Docker+K8S方式进行的自动化部署容器。4.根据权利要求1所述一种防爆型边缘图像计算设备，其特征在于：所述负载均衡器为：具备高负载性高稳定性的Nginx和具备抗负载能力强工作稳定的LVS一起提供负载均衡服务。5.根据权利要求1所述一种防爆型边缘图像计算设备，其特征在于：所述缓存系统为：Redis和Memcache组合的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘云川，郑光胜，黄进凯，蒋俊之，叶明，杨正川，
申请(专利权)人：北京宝隆泓瑞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：