基于边缘计算的铁路无人值守站监测应用研究

设计搭建了基于边缘计算的铁路无人值守站监测应用平台架构,解决了传统云架构搭载铁路视频监测应用后存储及计算负荷重的问题.通过搭建"云-边-端"协同的边缘计算架构,将原本置于云中心内的计算迁移至局域边缘节点进行计算,平台被分为采集层、分析层及管理层三层的功能以传递分散计算量.给出了局域边缘节点搭载的关键算法逻辑.最优公网链路选择算法用以选择短时延、低传输成本的链路上传降帧视频流至云平台.Faster RCNN监测分析算法用以对无人值守站节点汇集而来的视频流进行设备运行异常与否的分析.为保证信息安全,架构给出了数据保密、数据完整性、安全数据计算、身份认证、访问控制及隐私保护的安全机制.与传统云架构相比,设立拥有计算能力的局域边缘节点,为本地提供更多铁路云服务、保证监控视频数据传输的可靠性并节省50％-80％的链路带宽,达到了减轻铁路云平台负荷的效果.     

多路视频流边缘智能识别设备设计

变电站是电网运行的重要环节,其运维巡检质量关系变电站的安全稳定,变电设备数量增长和人员相对短缺的矛盾导致人工巡检往智能巡检方式转变。变电站视频设备数量众多,视频数据多通过光纤统一传输到后台服务器分析处理,为了解决传输通道带宽压力大,应用服务端计算性能要求高等问题,提高图像识别效率,基于人工智能与边缘计算技术,研制了变电站多路视频流边缘智能识别设备,分别从总体架构、主控软件、以及算法模型等方面开展了设计与开发,使用变电图像数据库,测试了缺陷智能识别算法的精度,并面向变电站智能运维场景开展试点应用验证,模型精度测试与实际应用结果表明,该设备智能识别精度可满足变电智能巡视业务需求,能够在边缘侧实现变电多路视频流的实时采集、在线智能识别、优化推流等功能,可显著提升变电站智能运维水平。     

基于道路风险评估的城市路网实时路径选择

为了缓解城市交通拥堵、避免交通事故的发生,城市路网的路径选择一直以来是一个热门的研究课题.随着边缘计算和车辆智能终端技术的发展,城市路网中的行驶车辆从自组织网络朝着车联网(Internet of vehicles,IoV)范式过渡,这使得车辆路径选择问题从基于静态历史交通数据的计算向实时交通信息计算转变.在城市路网路径选择问题上,众多学者的研究主要聚焦如何提高出行效率,减少出行时间等.然而这些研究并没有考虑所选路径是否存在风险等问题.基于以上问题,首次构造了一个基于边缘计算技术的道路风险实时评估模型(real-time road risk assessment model based on edge computing, R³A-EC),并提出基于该模型的城市路网实时路径选择方法(real-time route selection method based on risk assessment, R²S-RA). R3A-EC模型利用边缘计算技术的低延迟,高可靠性等特点对城市道路进行实时风险评估,并利用最小风险贝叶斯决策验证道路是否存在风险问...     

云边智能: 电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望

本文分析了当前我国电力系统的运行与控制面临的挑战, 对边缘计算的发展背景和关键技术进行了介绍, 阐述了云边协同和边边协同的功能与特征, 并对边缘协同技术下的边缘智能技术进行了探讨. 结合电力系统的层级式构架, 讨论了在电网部署边缘计算层的方法, 提出利用云边协同、边边协同、边缘智能等技术解决电力系统面临的实时性高、数据周期短、任务复杂等难题, 在减轻边缘节点与云中心通信压力的同时, 提高业务服务质量, 保障边缘节点的数据隐私. 通过对边缘计算在“源 ? 网 ? 荷”各环节的应用前景进行分析与讨论, 阐述了边缘计算在电网中的可行性与实用性. 最后, 对边缘计算的应用范式与方案进行了总结, 并对其在未来电力系统中的发展方向进行了展望.     

视频会议中的同步缓冲设计

接收缓冲区对于保证视频流的播放质量起着关键的作用.针对接收实时视频流这种特殊需求,本文提出了一种时间驱动的具有同步功能的缓冲区设计方案.经过实验测试,缓冲区在平滑视频呈现、解决恶劣网络环境下的丢包乱序等问题有良好的效果,已经应用到某大型网通视频直播接收系统中,可以广泛应用于任何接收实时视频流的客户端系统中.     

边缘计算安全威胁与防御

边缘计算的广泛应用让我们能够采用终端节点感知信息、分析信息进而反馈到物理系统中,边缘计算不同于云计算,是将计算行为放置于终端设备,依据计算结果实时做出进一步的指令操作.边缘计算具有低延迟、易移动、成本低等优势,但是随着应用领域的逐步增多,计算资源受限以及安全设计不足导致安全问题产生.传统网络安全中的机密性、完整性以及可...     

基于DCT域交流系数的实时视频流水印算法

随着网络技术的迅速发展和视频压缩标准的不断提高,数字水印技术已经成为一种数字产品知识产权保护的有效方法.由于目前存在的视频流水印技术多数不具有实时嵌入的特性,针对视频流的实时性要求高问题,提出了一种基于AC系数嵌入的视频流水印算法.通过对水印进行二维Arnold图像置乱,然后通过计算视频帧的像素亮度值和纹理的均匀度把水印信息嵌入到量化后AC系数中,水印的提取和检测不需要原始视频流信号,具有盲检测性.算法实现简单,可满足实时性要求.实验结果表明,水印方案能有效的抵抗旋转,平移等基本几何攻击,有较好的安全性,并且对于帧剪切、帧丢失以及有损压缩等具有很好的鲁棒性.     

面向移动边缘的组合服务选择及优化

移动边缘计算作为新型的计算范式,为降低网络延迟、能耗开销提供了新的思路.其将中心云的强大算力下沉至网络边缘,使得用户能够将计算任务卸载至物理位置更近的边缘服务器执行,从而节省经由核心网的时延与能耗开销.然而,由于移动边缘计算技术通常受到计算资源、网络传输带宽、设备电量等因素的制约,如何在有限的资源中获取最大的利用率成为...     

基于GPU的视频流拼接算法研究

为解决视频流的稳定实时拼接,结合图形处理器GPU强大的并行计算能力,提出了一种基于GPU的视频流拼接算法.提取视频流的帧图像,利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法在GPU上实现帧图像的特征提取与匹配,实现图像拼接,进而实现视频流的稳定实时拼接.基于GPU的SIFT算法充分利用了GPU的并行处理能力,加快了视频流拼接算法执行的速度,真正意义上实现了几个差异较大但具有公共视野的视频流快速稳定的拼接.     

基于监控视频流的手持探针探测位置检测算法的设计

针对监控视频流开展生产流程的有效性检测,存在计算量大、耗时长等问题;根据采集的手持探针探测的视频流图像,构建数据集,训练人工手持探针的探测模型;采用KNN算法分析前后帧的监控视频流,实现视频流图像前景和背景的分离;利用人工手持探针模型实时提取监控视频中的探针,获得手持探针的前景图像;提出基于像素搜索的手持探针的位置探测算法实现视频图像中人工手持探针探测位置的点推算,并对比理论应检测的真实位置,从而判断手持探针检测的有效性;工厂监控视频流实际测试结果表明,设计的基于监控视频流的手持探针探测位置检测算法的平均准确率约93.26%,召回率约81.11%,F₁值约86.76%,检测速度约9.66 fps/s,能够实现工厂监控视频流中人工手持探针的有效性检测。     

利用DirectShow技术实时捕捉视频流中的图像帧

介绍了在Windows平台上使用DirectShow构造图像捕捉过滤器获取视频流中图像帧数据的方法.该方法不受视频流格式和压缩标准的限制,具有实时在线的特点;同时由于该方法中回调函数的设计,使用户能够利用它方便的对视频进行实时在线的分析处理,因而它在视频分析应用中具有重要的应用前景.     

边缘智能与协同计算: 前沿与进展

随着万物互联时代的到来,边缘设备规模急剧增加,海量数据在网络边缘产生,人工智能技术的飞速发展为分析和处理这些数据提供了强大的支撑.然而,传统云计算的集中处理模式难以满足用户对任务低时延和设备低功耗的需求,并带来数据隐私泄露的潜在隐患.与此同时,嵌入式高性能芯片的发展显著提升了边缘设备的计算能力,使其能够在边缘侧实时处理部分计算密集型任务.在此背景下,边缘计算和人工智能有机融合,孕育了一种新的计算范式:边缘智能.鉴于此,聚焦边缘智能与协同计算的前沿与进展,首先概述边缘计算、人工智能和边缘智能的相关背景、基本原理与发展趋势;然后从训练、推理和缓存3个方面回顾面向单个设备的边缘智能方法;接着从架构、技术和功能3个维度介绍多个设备合作实现边缘智能协同的相关工作;最后总结边缘智能在工业物联网、智慧城市和虚拟现实等领域的广泛应用.     

基于移动边缘计算的GI/GI/1排队建模与调度算法EI北大核心CSCD

针对车联网环境下路侧边缘计算节点部署不均衡、服务密度小、实时调度计算压力大等问题,提出一种基于智能车移动边缘计算(Mobile edge computing,MEC)的任务排队建模与调度算法,提供弹性计算服务,将具备感知、计算、控制功能的智能车作为移动边缘计算服务器,设计了车联网环境下的MEC体系架构.首先基于虚拟化技术对智能车进行虚拟化抽象,利用排队论对虚拟车任务构建了GI/GI/1排队模型.然后基于云平台Voronoi分配算法对虚拟车任务进行分配绑定,进而实现了智能车的优化调度与分布式弹性服务,解决了边缘计算任务分配不均衡等问题.最后通过城市交通路网中的车辆污染排放的实时计算实验,验证了该方法的有效性.     

基于实时流媒体传输系统的H.264组包算法研究

有线和无线网络上的实时流媒体传输技术已成为研究热点而其中组包策略的选取是其中的一个关键问题.本文首先设计了一种基于RTP的H.264实时流媒体传输系统模型,在此基础上提出了适用于H.264实时视频流传输的RTP组包算法HMP.该算法针对H.264 NAL视频流特点,在考虑到视频流关联性的同时加入了对重要信息的保护.实验结果证明,HMP算法在网络丢包率较大的情况下仍能获得良好视觉质量.     

基于区块链技术的查询索引认证方法

为了实时快捷地在视频流上生成模式索引, 提出了基于区块链的索引认证方案, 用于面向事件的实时监控视频查询. 通过边缘节点和雾节点之间的加密安全信道来保护索引数据, 以提升智能监控系统的安全性. 首先, 通过在嵌入式边缘设备上执行检测和跟踪任务, 面向事件的监控服务通过处理输入帧来提取特征信息; 然后, 实时索引服务为每帧生成唯一性索引, 以防止对图像的恶意修改; 最后, 将帧索引输入区块链网络, 并通过基于去中心化智能合约的认证机制进行验证. 实验结果证明了本文方案的可行性和有效性. 其总开销非常低, 适用于实时监控视频查询的应用.     

嵌入式视频服务器在电厂远程监控中的应用

远程视频监控系统在电厂生产过程中可以实现少人或无人值守,提高生产效益。介绍了基于Linux操作系统和MPEG-4硬件实时编码器的嵌入式视频服务器的设计,从硬件组成、软件设计、视频流的网络传输等几个方面进行了阐述。分析了实时视频网络传输系统的设计思想和体系架构,并对视频流的网络传输协议进行详细分析,从而实现对CCIR-601格式的视频信号的实时压缩和网络传输。     

边缘计算中任务卸载研究综述

近年来,随着移动智能设备的普及以及5G等无线通信技术的发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式被提出,作为传统的云计算模式的扩展与补充.边缘计算的基本思想是将移动设备上产生的计算任务从卸载到云端转变为卸载到网络边缘端,从而满足实时在线游戏、增强现实等计算密集型应用对低延迟的要求.边缘计算中的计算任务卸载是一个关键的研究问题...     

视频流安全传送系统的设计与实现

网络视频流数据具有数据量大、实时性高等特点,传送中容易遭受窃听、插入、重放等网络攻击.实时传送协议RTP对报文身份验证和完整性没有任何定义,SRTP虽然为视频流传送提供加密、报文身份验证和完整性保护,但加密范围有限,提供的身份验证服务较脆弱.在对SRTP进行了改进的基础上,提供密钥推导、加密/解密、报文身份验证的模块化设计,通过接口调用提高了协议运行的效率和安全性,并在linux环境下进行实现和测试,对该安全传送方案的实时性、安全性和运行效率进行了分析.     

边缘控制产业与发展趋势研究

边缘计算技术广泛普及并与传统工业自动化技术深度融合,形成边缘控制这一新兴概念。边缘控制依托其开放架构,可与新型工业网络技术、实时虚拟化技术及跨平台编译技术等相结合,在保证实时可靠工业控制的基础上,集成一定的计算能力以满足当前工业现场的场景需求,以期对传统工业控制形成互补或部分替代。本文旨在从边缘控制的概念形成、参考架构、发展路径与趋势及热点技术等几个方面对边缘控制技术进行研讨和分析。     

MPEG-2到H.263 Transcoding的若干关键问题

该文在前人的工作基础上提出了在压缩域MPEG-2到H.263码流transcoding的通用框架,并进行了深入的分析和优化。这种优化的目标是,在实现视频流格式转换和瘦化的同时能够最大程度地利用源视频流的计算信息。该文对transcoding过程进行了形式化推导和分析,使transcoding的计算复杂性和存储消耗大大降低,同时理论上能实现在transcoding级上的更好视频质量(与传统方法相比)。这种通用框架能够以标准附件的形式加入高级应用功能,如数据隐藏模块、误码掩藏模块、链路适应模块。这种工作的意义在于,通过把transcoding复杂性推向网络边缘设备transcoder,降低了用户的硬件更新成本和视频服务器存储成本,使不同类型终端和不同链路环境的用户能够高效地透明地访问高质量视频流域。同时,计算复杂性和存储消耗的降低有利于服务器端以较低成本实现更多用户接入能力。