[发明专利]一种基于边缘计算的自适应城市寻人方法

权利要求书

1.一种基于边缘计算的自适应城市寻人方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：通过边缘节点将监控视频转化为视频帧，选定开始上传至边缘服务器的视频帧为第f_o帧，设置视频帧之间的相似度阈值，将第f_o帧之后的视频帧分别与第f_o帧计算相似度，寻找第一个相似度小于相似度阈值的视频帧，并将寻找到的视频帧放入待上传队列Trigger_frame中并按顺序将视频帧上传至边缘服务器，同时将寻找到的视频帧作为上一次上传视频帧，继续寻找当前待上传视频帧；

S2：将上传至边缘服务器的视频帧输入行人检测模块进行行人检测，并输出检测到的行人，将检测到的行人中占比为n的行人输入至边缘服务器的行人重识别模块进行行人重识别，并输出行人的特征；同时将检测到的行人中占比为m的行人上传至云服务器；边缘服务器和云服务器的重识别任务的比例值按照两者之间的带宽来分配；边缘服务器根据自身剩余资源和行人重识别模块所占资源自动调整行人重识别模块的数目；边缘服务器定时将识别到的和寻找目标相似度最高的K个行人上传至云服务器；

S3：利用云服务器上的行人重识别模块对剩余占比为m的行人进行重识别，云服务器根据自身剩余资源和行人重识别模块所占资源自动调整行人重识别模块的数目；云服务器的识别结果和边缘服务器的识别结果结合，并定时将识别到的与寻找目标相似度最高的K个行人返回终端处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的自适应城市寻人方法，其特征在于，边缘服务器设置视频帧之间的相似度阈值用于过滤相似的视频帧，具体实现方式如下：

S1.1：计算上一次上传的视频帧的直方图H_l；

S1.2：计算当前视频帧的直方图H_c，并计算其与H_l的相似度S(H_l,H_c)，所述相似度计算公式如下；

其中，H_l(k)表示上一次上传的视频帧的直方图，H_c(k)表示当前视频帧的直方图；表示直方图H_l的均值，表示直方图H_c的均值；

直方图的计算公式如下：

H(k)＝n_k/MN

其中，n_k为灰度级r_k对应的像素的个数，MN为视频帧的像素个数；

S1.3：若相似度S(H_l,H_c)小于相似度阈值则上传当前视频帧，若相似度S(H_l,H_c)大于或等于相似度阈值，则继续计算当前帧的下一帧与上一次上传的视频帧的相似度，直至计算出的相似度小于相似度阈值并将此时相似度对应的视频帧放入待上传队列Trigger_frame中并按顺序将视频帧上传至边缘服务器，同时将寻找到的视频帧作为上一次上传的视频帧，继续寻找当前待上传视频帧。