【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，更具体的说涉及一种基于摄像头的无线边缘计算系统。
技术介绍
1、随着科技的发展和进步，无线通信和计算技术得到了极大的提升，边缘计算作为一种新兴的计算模式，其通过在网络边缘的设备上进行数据的处理和分析，旨在提高数据处理速度，减少网络负载，并提升用户使用体验。此外，摄像头作为数据采集设备的一种，其通过采集环境中的图像信息，为计算提供了丰富的数据源，其应用于众多领域，包括视频监控，智能整车系统，无人驾驶等。
2、然而，现有的基于摄像头的无线边缘计算系统主要存在以下问题：
3、1.数据处理效率低：在现有的系统中，摄像头采集的数据需要通过网络传输到云服务器进行处理，这不仅消耗了大量的网络带宽，而且在数据传输过程中可能产生延迟，影响了数据处理的及时性和效率。
4、2.安全性能不高：摄像头采集的数据在传输过程中可能会遭到恶意攻击，数据的完整性和安全性得不到保障。
5、3.无法应对复杂环境和场景：现有的摄像头通常只能提供单一的拍摄模式，无法适应复杂的环境和场景。
6、4.设备管理效率低：在现有的系统中，设备之间的数据交互和处理任务通常需要人工进行管理和协调，这不仅增加了管理成本，而且可能导致设备资源的使用效率不高，影响系统的整体效率。
技术实现思路
1、本专利技术主要解决的技术问题是如何实现摄像头数据的实时采集，边缘计算设备的高效处理，同时保证数据的安全传输和准确解读。特别是如何结合硬件和软件，在系统级别上实现
2、为了实现上述目的，本专利技术是采用以下技术方案实现的：该系统包括：
3、至少一个无线摄像头模块，为环境图片和视频数据的实时采集，并通过无线利用全频段通讯协议将原始数据传输至指定边缘设备；
4、至少一个边缘设备模块，装载高性能处理器和内存用于接收和执行图像识别、模式识别、定位计算高负载运算任务，使数据处理在源头进行；
5、数据存储组件，提供临时或长期存储选择，用于存储由边缘设备处理过后的数据或原始数据；
6、数据处理与管理模块，运载边缘计算软件框架，协调和管理边缘设备之间的交互与处理任务，并从处理后的数据中提取并生成有用信息；
7、各设备间数据传输的全协议兼容无线网络模块，承载大范围、大数据量的实时通讯任务；
8、显示模块，与数据处理与管理模块连接，接收并展示生成的有用信息。
9、进一步地，所述的无线摄像头模块为具有全景、高清、红外夜视多模式拍摄功能，能应对复杂环境和场景。
10、进一步地，所述的边缘设备模块具有算法加速器，以提高数据处理速度，减少延时。
11、进一步地，所述的数据处理与管理模块采用自适应算法控制，根据各设备状态自动分配任务，提高系统工作效率和稳定性。
12、进一步地，所述的全协议兼容无线网络模块包含但不限于wi-fi、bluetooth、4g/5g无线通讯协议。
13、进一步地，所述的系统包括一个能量管理模块和报警模块，以识别并调节设备工作状态，提高电池寿命；所述的报警模块，在系统检测到预设事件或状态变化时发出提示或报警。
14、进一步地，所述的数据处理与管理模块结合摄像头采集的数据，生成并输出可视化3d模型。
15、进一步地，所述的无线网络模块采用加密传输模式，增强数据在传输过程中的安全性。
16、进一步地，所述的自适应算法控制实现的是任务的分配和负载均衡，根据各设备的当前状态cpu占用率，内存占用率，io等待时间，自动分配计算任务，从而达到优化系统性能和提高工作效率的目的；
17、s1数据收集：系统需要定期从每个设备收集其当前的工作状态信息；
18、s2状态评估：需要在每次任务分配前，通过一个评估函数对每个设备的状态进行评估；评估函数是一个加权函数，它能计算出一个设备的状态得分；
19、评估函数如下：
20、
21、其中s是状态得分，c是cpu占用率，m是内存占用率，i是io等待时间，w1, w2和w3分别是这三个因素的权重；
22、s3任务分配：将新的计算任务分配给状态得分最低的设备；
23、s4反馈与调整：根据任务完成的实际效果，任务完成时间、错误率，调整评估函数中权重系数，用于下一轮的任务分配。
24、进一步地，所述的调整评估函数中权重系数采用强化学习的方法进行调整，具体如下：
25、将设备的状态作为环境，任务分配作为行为，通过强化学习来得到最佳的权重；
26、s101初始化：设定q表的所有值为零，设定学习率α，折扣因子γ；
27、s102行为选择：基于当前的设备状态，选择一个行为，即任务分配；这个行为是当前q表中对应设备状态的最优行为，或是随机选择的行为；
28、s103行为执行及环境反馈：执行选择的行为，并观察环境反馈；环境反馈指的是设备状态的变化；
29、s104 q表更新：在得到环境反馈后，利用以下公式进行q表的更新：
30、
31、其中，s为当前状态，a为执行的行为，α为学习率，γ为折扣率，r为即时回报，s'为新的状态，a'为在新状态下的最佳行为；
32、公式包含了两个部分：老的估值和新的估值，新旧估值之间的差距即为td误差，调整q(s,a)的大小是要减少td误差；
33、s105若环境未达到终止状态，则返回s102，否则结束；
34、这个过程不断迭代，最终会得到一个近似最优的策略；并通过此策略，得到最优的权重配置。
35、本专利技术有益效果：
36、本专利技术提出了一种基于摄像头的无线边缘计算系统，该系统包含无线摄像头模块、边缘设备模块、数据存储组件和数据处理与管理模块等诸多组件，可以实现数据的实时采集、高效处理与安全传输突出。通过将数据处理任务分配到边缘设备，减少了数据传输延迟，提高了处理速度。同时，利用自适应算法控制和强化学习方法，实现了对设备任务的智能分配和负载均衡，优化了系统性能和效率。上述设计和技术应用，使本专利技术的系统不仅具有高效处理大数据的能力，也保证了数据传输的安全性，且灵活适应各类计算需求和环境变化。
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1.一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于，所述的系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的无线摄像头模块为具有全景、高清、红外夜视多模式拍摄功能，能应对复杂环境和场景。
3.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的边缘设备模块具有算法加速器，提高数据处理速度，减少延时。
4.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的数据处理与管理模块采用自适应算法控制，根据各设备状态自动分配任务，提高系统工作效率和稳定性。
5.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的全协议兼容无线网络模块包含但不限于Wi-Fi、Bluetooth、4G/5G无线通讯协议。
6.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的系统还包括一个能量管理模块和报警模块，所述的能量管理模块识别并调节设备工作状态，提高电池寿命；所述的报警模块，在系统检测到预设事件或状态变化时发出提示或报警。p>
7.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的数据处理与管理模块结合摄像头采集的数据，生成并输出可视化3D模型。
8.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的无线网络模块采用加密传输模式，增强数据在传输过程中的安全性。
9.根据权利要求4所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的自适应算法控制，用于任务的分配和负载均衡，根据各设备的当前状态CPU占用率，内存占用率，IO等待时间，自动分配计算任务，优化系统性能和提高工作效率；
10.根据权利要求9所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的调整评估函数中权重系数采用强化学习的方法进行调整，具体如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于，所述的系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的无线摄像头模块为具有全景、高清、红外夜视多模式拍摄功能，能应对复杂环境和场景。
3.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的边缘设备模块具有算法加速器，提高数据处理速度，减少延时。
4.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的数据处理与管理模块采用自适应算法控制，根据各设备状态自动分配任务，提高系统工作效率和稳定性。
5.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的全协议兼容无线网络模块包含但不限于wi-fi、bluetooth、4g/5g无线通讯协议。
6.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的无线边缘计算系统，其特征在于：所述的系统还包括一...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑智宇，邓志颖，李浩然，庄少伟，凌荣超，
申请(专利权)人：鹰驾科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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