具有AI功能的5G边缘物联网关制造技术

本发明专利技术公开了一种具有AI功能的5G边缘物联网关，其包括：通信模块，支持5G通信；RTSP流媒体服务模块，具有RTSP流媒体服务功能，支持多路标准的RTSP协议的网络摄像机接入，以获取高清视频；AI图像识别模块，具有前端AI图像识别功能，能对接收的多路高清视频进行图像识别，并在识别到异常状况时，触发联动报警；容器模块，基于容器docker技术，支持软件开发APP化，并能够按需求安装所需的APP。本发明专利技术具有网络速度快、可以支持多路IPC高清视频接入、前端智能AI图像识别等优点。智能AI图像识别等优点。智能AI图像识别等优点。

【技术实现步骤摘要】
具有AI功能的5G边缘物联网关


[0001]本专利技术涉及边缘计算领域，具体地涉及一种具有AI功能的5G边缘物联网关。

技术介绍

[0002]随着云计算、雾计算、移动边缘计算等网络结构的提出，对网关的要求越来越高。大规模泛在性使物联网终端趋于小型化且功能单一，因此需要通过网关、边缘计算等终端智能化技术实现终端间协同工作，完成强大功能。
[0003]传统的物联网网关可以作为感知网络和传统通信网络的桥梁，让二者可以实现信息数据的交互。此外，还可以对不同网络之间的通信协议进行转换，在应用层，有个人、企业、政府级别的应用来支持物联网的管理和服务，感知层与应用层之间的交流通信都由物联网网关来完成，对物联网来说，网关扮演着至关重要的角色。
[0004]现有广域网物联通信网关主要基于4G、3G、GPRS通信技术来实现的，其存在如下缺陷：
[0005]1、由于上网速率低，延时长，功能上支持的协议单一，数据传输不安全，接入能力弱等，无法很好的满足现在电力行业中广域网物联通信中网关的要求。
[0006]2、现有的广域网物联通信网关中的软件系统对各个功能程序都没有实现隔离，权限控管，不同应用程序无法做到具有不同的访问权限，往往一个程序出现问题如资源越界，会对其它程序的运行产生干扰，严重的还会引起整个系统崩溃。同时也无法根据应用程序的资源使用情况和进行应用状态控制，如暂停、恢复、中断等。这些都对网关的整体可靠性产生了重大的影响。
[0007]3、现有的广域网物联通信网关，在物联感知网络部份，一般都是采用RS485、RS232等有线连接的接口，建设和部署因难，干扰大，距离近，节点少，影响其在电力行业的应用范围。
[0008]4、现有的广域网物联通信网关，无法在边缘端做大数据量的运算，如AI识别，流媒体服务等，造成无法快速智能的识别现场的情况，并做出相应的联动应对动作。

技术实现思路

[0009]有鉴于此，本专利技术的目的在于提出了一种具有AI功能的5G边缘物联网关，以改善上述问题。
[0010]本专利技术实施例提供了一种具有AI功能的5G边缘物联网关，其包括：
[0011]通信模块，支持5G通信；
[0012]RTSP流媒体服务模块，具有RTSP流媒体服务功能，支持多路标准的RTSP协议的网络摄像机接入，以获取高清视频；
[0013]AI图像识别模块，具有前端AI图像识别功能，能对接收的多路高清视频进行图像识别，并在识别到异常状况时，触发联动报警；
[0014]容器模块，基于容器docker技术，支持软件开发APP化，并能够按需求安装所需的
APP。
[0015]优选地，所述通信模块同时支持1000M以太网、WIFI、3G/4G/5G网络接入；支持双SIM卡、负载均衡、有线无线双链路备份功能，能够实现不同链路之间切换，且内置多级链路检测与恢复机制，保障设备网络连接不间断。
[0016]优选地，所述AI图像识别模块具体用于在输配电智能识别中，执行对输电线路杆塔、基础、导线、配电房作业人员、仪器设备多尺度目标的智能识别。
[0017]优选地，智能识别包括检测和分析两个步骤：
[0018]在检测步骤，通过预设的多个检测模型对高清视频或者图像进行目标检测；
[0019]在分析步骤，对检测的目标进行状态分析，以输出目标的状态，或确定目标是否存在缺陷。
[0020]优选地，所述AI图像识别模块用于进行检测和分析的模型包括图像分类模型、缺陷检测模型、状态分析模型、人脸识别模型；各个模型通过神经网络进行训练获得。
[0021]优选地，在进行目标检测或者模型训练之前，还包括：
[0022]对采集的数据集进行数据平衡、数据增加或者数据标注。
[0023]优选地，还包括自组网模块，用于支撑基于LoRa无线自组网的局域网物联通信；自组网模块通过Lora模块来构建Lora网络；主板通过串口与Lora模块连接实现通信。
[0024]优选地，所述Lora模块采用F8L10D
‑
N和F8L10D
‑
E。
[0025]优选地，所述RTSP流媒体服务模块支持16路标准的RTSP协议的网络摄像机接入。
[0026]综上所述，本实施例的5G边缘物联网关具有如下的优点：
[0027]1.本专利技术采用了5G技术，通过5G网络进行数据传输，与后台服务器之间数据传输具有有高速率、低时延、大容量的特点；
[0028]2.本专利技术的网关中集成了自主开发的RTSP流媒体模块，可以同时连接前端16个流媒体网络摄像头获取图像和视频。
[0029]3.本专利技术在前端可运行AI识别算法模型，用来进行图像识别并做出告警联动。
[0030]4.本专利技术支持支持基于LORA的无线自组网。
[0031]5.本专利技术使用了容器(docker)技术，在应用管理相比现有网关具有更高的可靠性和便利性。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1为本专利技术实施例提供的具有AI功能的5G边缘物联网关的一种结构示意图。
[0034]图2为本专利技术实施例提供的具有AI功能的5G边缘物联网关的另一种结构示意图。
[0035]图3为本专利技术实施例提供的容器模块的原理图。
具体实施方式
[0036]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0037]请参阅图1，本专利技术实施例提供了一种具有AI功能的5G边缘物联网关，其包括：
[0038]通信模块10，支持5G通信。
[0039]如图2所示，在本实施例中，通信模块10包括5G模块，此外，其在设计上还支持1000M以太网、WIFI、3G/4G网络接入；支持双SIM卡、负载均衡、有线无线双链路备份等功能，能够实现不同链路之间切换，且内置多级链路检测与恢复机制，保障设备网络连接不间断。
[0040]在本实施例中，特别的，所述通信模块10通过5G模块能够实现5G通信，从而使得与后台服务器之间数据传输具有有高速率、低时延、大容量的特点。
[0041]RTSP流媒体服务模块20，具有RTSP流媒体服务功能，支持多路标准的RTSP协议的网络摄像机接入，以获取高清视频。
[0042]在本实施例中，RTSP流媒体服务模块20依据标准的RTSP流媒体协议，onvif协议设计生成，其可以接入外部的IPC流媒体网络摄像机，获取外部的视频和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种具有AI功能的5G边缘物联网关，其特征在于，包括：通信模块，支持5G通信；RTSP流媒体服务模块，具有RTSP流媒体服务功能，支持多路标准的RTSP协议的网络摄像机接入，以获取高清视频；AI图像识别模块，具有前端AI图像识别功能，能对接收的多路高清视频进行图像识别，并在识别到异常状况时，触发联动报警；容器模块，基于容器docker技术，支持软件开发APP化，并能够按需求安装所需的APP。2.根据权利要求1所述的具有AI功能的5G边缘物联网关，其特征在于，所述通信模块同时支持1000M以太网、WIFI、3G/4G/5G网络接入；支持双SIM卡、负载均衡、有线无线双链路备份功能，能够实现不同链路之间切换，且内置多级链路检测与恢复机制，保障设备网络连接不间断。3.根据权利要求1所述的具有AI功能的5G边缘物联网关，其特征在于，所述AI图像识别模块具体用于在输配电智能识别中，执行对输电线路杆塔、基础、导线、配电房作业人员、仪器设备多尺度目标的智能识别。4.根据权利要求3所述的具有AI功能的5G边缘物联网关，其特征在于，智能识别包括检测和分析两个步骤：在检测步骤，通过预设的多个检测模型对高清视频或者图...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈淑武，唐仕斌，
申请(专利权)人：厦门四信通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：