[发明专利]基于边缘计算的物联网组网系统及组网方法

说明书

本发明公开一种基于边缘计算的物联网组网系统及组网方法，通过终端设备发送场景数据到智能网关设备，所述场景数据包括传感器采集的数值类数据和拾音器、摄像头采集的流媒体数据；智能网关设备对接收的场景数据进行业务处理，负责上行和下行数据传送；数据归集平台接收智能网关设备定期上报的数据并存入数据库中，供智能算法平台训练优化算法文件，所述算法文件用于更新智能网关设备的智能决策模块，以优化业务场景。本方案通过智能网关设备实现业务场景的边缘计算，有效提高处理效率及实时性，并结合对智能网关业务算法模块的更新，可灵活适配不同场景的业务需求及环境变化，提高智能网关的灵活性，且在中心或网络出现故障时，保证终端场景业务正常进行，具有较高的实用及推广价值。

技术领域

本发明属于物联网组网技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的物联网组网系统及组网方法。

背景技术

现阶段物联网的数据处理方式主要为所有的数据都传输到云中心，由云中心完成计算过程，因此云中心需要实现物联网所有场景的业务逻辑。随着业务的扩展，云中心系统将越来越复杂，云中心计算平台面将接入海量设备，进而将面临带宽不够、功耗过高等难度挑战，就目前的带宽水平，无法支持设备到云端之间的数据传输，使得云计算中心实时返回决策也变成不可能的任务，过渡依赖云中心，会导致物联网的效率达不到预期，特别是对延时要求严格的场景，物联网部署变得毫无意义。

当物联网场景端有大量摄像头的视频流数据接入时，例如，用于安全监控的场景下，摄像头获取用户视频并传输到云中心处理的过程，不仅需要高速带宽传输大量无效数据，而且给云中心带来巨大的负担，云中心面临着巨大的带宽和计算压力，并且由于视频流传输问题，场景端难以得到云中心的实时响应，最终结果是处理成本高昂，处理时间长、效率低下。此外，现有的带有AI处理SoC芯片的智能摄像头售价远高于普通的网络摄像头，并且AI功能单一无法更改，当业务场景变化时，需要额外的成本去更换终端设备和升级中心系统，且中心系统发生故障时，全网业务都无法正常进行。

发明内容

为解决中心带宽和计算压力过大，视频数据处理延时以及场景端业务变化带来的高成本设备更新和中心系统升级问题，本发明提出一种基于边缘计算的物联网组网系统及组网方法，配合数据归集平台和智能算法平台，以较低成本提高场景端组网灵活性并降低数据处理延时。

本发明是采用以下的技术方案实现的：一种基于边缘计算的物联网组网系统，包括终端设备、音视频处理设备、智能网关设备、数据归集平台和智能算法平台；

所述终端设备发送场景数据到智能网关设备；所述终端设备包括传感器、拾音器、控制器和摄像头，其中，所述拾音器、摄像头采集音视频数据经音视频处理设备处理后发送到智能网关设备；

所述智能网关设备对接收的终端设备场景数据进行业务处理，负责上行和下行数据传送；

所述数据归集平台接收智能网关设备定期上报的数据或已有素材数据存入数据库中，供智能算法平台训练优化算法文件，所述算法文件用于更新智能网关设备的智能决策模块，以优化业务场景。

进一步的，所述智能网关设备包括系统控制模块、输入接口模块、数据预处理模块、n个业务算法模块和通讯模块，各模块间通过管道传输数据，通讯模块负责上行和下行数据传送，智能网关设备接收原始场景数据并上行传送至数据归集平台，控制指令下行发送给终端设备：

系统控制模块用以管理智能网关所在星型网络中所有终端设备、各程序模块间的执行逻辑、模块间数据流转管道建立以及与智能算法平台控制指令通信和程序模块更新服务；

智能网关设备通过输入接口模块接收终端设备采集的场景数据，并通过输入接口模块校验数据的合法性和完整性；

数据预处理模块接收经校验的有效数据，对原始数据进行业务封装，并转换为用于机器学习的业务数据；