【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及边缘融合一体机，更具体地说，涉及一种基于边缘计算的边缘融合一体机及其识别方法。
技术介绍
1、随着技术的迅速发展，边缘计算和策略联动在现代监控系统中变得愈发重要。然而，现有的边缘计算技术在多方面仍存在显著不足。例如，在处理能力方面，传统的边缘计算设备通常受限于较低的计算能力和存储容量，这限制了其在复杂数据处理和实时分析方面的表现。例如，在高流量视频监控场景中，这些设备可能无法有效地处理来自多个摄像头的数据，导致分析效率低下。传统边缘计算解决方案在设备的接入和兼容性方面也存在不足。它们往往只支持有限的接口和协议，这意味着不能充分利用各种传感器和控制设备的潜力。此外，这些系统在进行设备间的数据交换和处理时，往往缺乏必要的灵活性和扩展性，无法有效支持复杂的业务场景和需求。
2、在策略联动方面，现有系统通常缺乏有效的边缘离线联动能力。这意味着在无网络连接或网络不稳定的环境中，这些系统的性能会大幅下降。例如，它们可能无法在网络中断时继续执行预设的安全协议，或者不能及时响应突发事件。
3、此外，现有系统在根据不同场景定制联动策略时也显示出灵活性不足。它们往往难以根据特定的用户需求或应用场景，灵活地调整和优化设备间的交互和数据处理流程。传统的边缘计算和策略联动方案在维护和升级上也面临挑战。由于这些系统通常设计较为封闭，任何的升级和优化都可能需要大量的时间和资源投入。这不仅增加了运营成本，也降低了系统的适应性和长期可用性。
4、综上所述，现有的边缘计算和策略联动技术在处理能力、设备接入兼容性、离
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，一种基于边缘计算的边缘融合一体机及其识别方法。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种基于边缘计算的边缘融合一体机，包括：
4、智能识别分析模块，所述智能识别分析模块设置有至少一个处理运算模块和至少一个特征提取分析加速模块，所述处理运算模块用于处理运算任务，所述特征提取分析加速模块用于执行图像和视频分析，所述处理运算模块将智能识别分析任务分配给所述特征提取分析加速模块，所述特征提取分析加速模块通过可配置算法进行实时图像处理和分析，实现实时视频监控和高级图像识别功能，所述可配置算法为可被预先灵活配置的算法库，所述算法库包括深
5、度学习算法和图像处理算法；
6、边缘计算模块化接口管理模块，所述边缘计算模块化接口管理模块负责数据接口的控制及管理，连接和管理若干传感器和若干控制设备；所述边缘计算模块化接口管理模块接收智能识别分析模块分配的任务或数据，并根据所述任务或数据驱动所述传感器和所述控制设备，实现设备自动识别和配置；
7、边缘策略联动模块，所述边缘策略联动模块设置有规则引擎，所述规则引擎用于制定和执行边缘计算策略，所述边缘计算策略包括环境监控和设备控制；所述边缘计算策略根据实时数据和预设规则自动调整设备行为，并与所述智能识别分析模块协作，优化边缘策略，所述预设规则为预先定义好的逻辑条件语句，用于控制设备的特定数据输入或环境变化；
8、算法部署模块，所述算法部署模块配备有软件框架和所述算法库，用于部署和执行机器学习和深度学习算法；所述算法部署模块根据所述边缘策略联动模块的反馈自动更新和优化运行中的算法；
9、综合接口，所述综合接口受所述边缘计算模块化接口管理模块控制，所述综合接口包括rs485接口、rs232接口、usb接口、以太网网口、poe网口、光纤接口、音频接口、数字量输入输出接口、hdmi接口、输入输出电源接口，实现模块间的高效数据交换和指令传递；
10、通信模块，所述通信模块与所述边缘计算模块化接口管理模块通信连接，所述通信模块包括wi-fi通信模块和/或5g通信模块，用于连接外部网络，实现数据远程传输和云端协同；
11、物理控制面板，所述物理控制面板供用户界面的监控和控制一体机运行状态，所述物理控制面板包括触摸屏和预设控制模块，所述预设控制模块包括语音控制或手势识别，所述物理控制面板允许用户根据需要调整边缘计算策略和设备设置，实现实时反馈和控制。
12、进一步地，所述处理运算模块和特征提取分析加速模块还配备有可灵活扩展的增强计算单元接口和可扩展存储单元接口，以提升整体的计算能力和存储容量。
13、进一步地，所述边缘计算模块化接口管理模块还包括无线传感器网络接口，以便更广泛地连接各类无线传感器，实现更灵活的设备管理和配置。
14、进一步地，所述边缘策略联动模块还包括一个离线工作单元，所述离线工作单元可在网络连接不可用或不稳定时激活，以便维持边缘计算策略和设备控制的连续性。
15、进一步地，所述算法部署模块设置有远程部署更新单元，所述远程部署更新单元允许用户通过云端服务上传新的算法或对现有算法进行调整和优化。
16、进一步地，所述边缘计算模块化接口管理模块还包括一个配置管理单元，所述配置管理单元允许用户根据特定需求或应用场景自定义设备间的交互和数据处理流程。
17、进一步地，所述智能识别分析模块还包括一个视频流处理单元，所述视频流处理单元独立设置有高速图像数据处理能力和优化的视频分析算法。
18、一种基于边缘融合一体机的识别方法，包括以下步骤：
19、数据采集步骤：利用一体机内置或外部连接的传感器收集实时数据，所述数据包括图像、视频、声音和环境数据；
20、预处理步骤：将收集到的所述数据送入智能识别分析模块进行预处理，包括图像去噪、标准化、分割以及声音信号转换为特征向量，旨在减少数据冗余，提高处理效率；
21、特征提取与分析：将预处理后的所述数据送至特征提取分析加速模块，提取关键特征以进行图像识别、声音识别或预设特征识别；
22、实时决策和响应：将识别到的所述关键特征送至边缘策略联动模块，根据预设规则和算法进行即时决策，通过边缘计算模块化接口管理模块发送指令指挥设备响应，所述设备响应包括调整监控摄像头角度、发送安全警报、控制自动化设备，所述预设规则为预先定义好的逻辑条件语句，用于控制设备的特定数据输入或环境变化，所述算法包括深度学习算法和图像处理算法；
23、学习与优化：算法部署模块收集执行结果和反馈，根据实际应用场景迭代优化算法，提升识别准确性和响应效率；
24、远程协同与控制：通过通信模块支持与云端的数据交换和远程控制，提高识别准确率和系统整体性能。
25、进一步地，所述实时决策和响应步骤进一步包括使用边缘策略联动模块的规则引擎对识别出的所述关键特征进行综合评估，所述边缘策略联动模块依据预设的环境监控和设备控制策略，对不同场景下的数据进行智能分析；并结合实时数据和预设规则，自动调整设备行为。...
【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的边缘融合一体机，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述边缘融合一体机，其特征在于，所述处理运算模块和特征提取分析加速模块还配备有可灵活扩展的增强计算单元接口和可扩展存储单元接口，以提升整体的计算能力和存储容量。
3.根据权利要求1或2所述边缘融合一体机，其特征在于，所述边缘计算模块化接口管理模块还包括无线传感器网络接口，以便更广泛地连接各类无线传感器，实现更灵活的设备管理和配置。
4.根据权利要求3所述边缘融合一体机，其特征在于，所述边缘策略联动模块还包括一个离线工作单元，所述离线工作单元可在网络连接不可用或不稳定时激活，以便维持边缘计算策略和设备控制的连续性。
5.根据权利要求4所述边缘融合一体机，其特征在于，所述算法部署模块设置有远程部署更新单元，所述远程部署更新单元允许用户通过云端服务上传新的算法或对现有算法进行调整和优化。
6.根据权利要求5所述边缘融合一体机，其特征在于，所述边缘计算模块化接口管理模块还包括一个配置管理单元，所述配置管理单元允许用户根据特定需求或应用场景自定义设备间的交
7.根据权利要求6所述边缘融合一体机，其特征在于，所述智能识别分析模块还包括一个视频流处理单元，所述视频流处理单元独立设置有高速图像数据处理能力和优化的视频分析算法。
8.一种基于实施权利要求1至7任意一项边缘融合一体机的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述识别方法，其特征在于，所述实时决策和响应步骤进一步包括使用边缘策略联动模块的规则引擎对识别出的所述关键特征进行综合评估，所述边缘策略联动模块依据预设的环境监控和设备控制策略，对不同场景下的数据进行智能分析；并结合实时数据和预设规则，自动调整设备行为。
10.根据权利要求8或9所述方法，其特征在于，所述学习与优化步骤还包括采用反馈学习机制，根据识别结果和实际应用反馈对算法进行调整和优化，包括神经网络参数调整、模型结构优化和学习率调节。
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的边缘融合一体机，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述边缘融合一体机，其特征在于，所述处理运算模块和特征提取分析加速模块还配备有可灵活扩展的增强计算单元接口和可扩展存储单元接口，以提升整体的计算能力和存储容量。
3.根据权利要求1或2所述边缘融合一体机，其特征在于，所述边缘计算模块化接口管理模块还包括无线传感器网络接口，以便更广泛地连接各类无线传感器，实现更灵活的设备管理和配置。
4.根据权利要求3所述边缘融合一体机，其特征在于，所述边缘策略联动模块还包括一个离线工作单元，所述离线工作单元可在网络连接不可用或不稳定时激活，以便维持边缘计算策略和设备控制的连续性。
5.根据权利要求4所述边缘融合一体机，其特征在于，所述算法部署模块设置有远程部署更新单元，所述远程部署更新单元允许用户通过云端服务上传新的算法或对现有算法进行调整和优化。
6.根据权利要求5所述边缘融合一体机，其特征在于，所述边缘计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏志，
申请(专利权)人：深圳市震有智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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