[发明专利]一种基于边缘计算的仓库视频监控系统

说明书

本发明公开一种基于边缘计算的仓库视频监控系统，包括：依次连接监控采集终端模块、边缘节点模块、外围网络传输模块和终控端显示模块；还包括为各个模块供电的电源模块。本发明通过将分析处理的任务迁移到边缘节点模块，在保证数据可靠性的前提下，对监控采集终端模块短时间内产生的大量实时边缘数据进行预处理，提高了视频分析速度，降低了处理和传输时延，保证了监控视频流的实时性。同时运用改进的两帧差法与投影法相融合的算法对运动目标进行检测，只有检测到监控画面中有运动物体时才进行存储，增强证据信息的可信性，提高视频数据的存储空间利用率，节省了大量的存储空间。

技术领域

本发明涉及智能视频监控技术领域，特别是涉及一种基于边缘计算的仓库视频监控系统。

背景技术

视频监控系统主要用于视频处理、目标查询和人员跟踪等方面，并逐渐成为城市公共安全的重要保证。传统视频监控系统前端摄像机所采集的视频分辨率较高，视频数据量较大，传统云模式视频监控系统的计算和传输带宽负载较重；现有智能监控系统的视频处理能力不足；现有摄像机存在计算能力以及上传数据的时延和带宽等不足，造成目标信息检测漏检较大和检测效率低效等问题。

针对上述提出的运动目标检测率不可靠问题以及处理数据量耗时耗空间、无法保证实时性的问题，当前有两种算法：

⑴加权行为识别算法降低了视频分析处理的计算量，解决能耗较高的问题，但此方法只降低了行为分析阶段的计算量，未对冗余视频帧做处理。

⑵动态任务调度算法将计算任务部分迁移到云端完成，但在车站、机场等人流量较大的场景下，短时间内数据量的激增，目标识别率有所下降。

虽然以上方法改善了云平台监控系统对带宽和计算资源要求较高的现状，但未从根本上解决问题，即未过滤视频帧，传输过多冗余边缘数据，这使得无论如何迁移计算任务，总计算量仍未减少，存储空间紧缺。

发明内容

本发明公开一种基于边缘计算的仓库视频监控系统，通过将分析处理的任务迁移到边缘节点模块，在保证数据可靠性的前提下，对监控采集终端模块短时间内产生的大量实时边缘数据进行预处理，提高了视频分析速度，降低了处理和传输时延，保证了监控视频流的实时性。同时运用根据改进的两帧差法与投影法相融合的算法，对运动目标进行检测，只有检测到监控画面中有运动物体时才进行存储，增强证据信息的可信性，提高视频数据的存储空间利用率，节省了大量的存储空间。

为达到上述目的本发明采用的技术方案：

一种基于边缘计算的仓库视频监控系统，包括：依次连接监控采集终端模块、边缘节点模块、外围网络传输模块和终控端显示模块；其中：

所述监控采集终端模块包括摄像头和视频转换器,所述视频转换器将所述摄像头采集的模拟视频信号转换为数字信号，并将数字信号传输给边缘节点模块；

所述边缘节点模块包括DSP单元和数据存储单元，所述DSP单元对来自所述监控采集终端模块中视频转换器转换得到的数字信号进行筛选处理，处理完成后将缓存的视频进行压缩，并缓存到所述数据存储单元中形成视频流，再通过所述外围网络传输模块发送到终控端显示模块；

所述外围网络传输模块用于将缓存起来的视频流及时发送到所述终控端显示模块；

所述终控端显示模块用于接收外围网络传输模块发送过来的视频流，并将视频显示出来，提醒终控端前的监管人员。

优选的，所述数字信号为DSP可处理的数据格式。

优选的，所述筛选处理是根据算法进行筛选视频帧，选出有效视频，根据根据改进的两帧差法与投影法相融合的算法，判断当前视频帧的多角度投影相比较上一帧的多角度投影有没有发生变化，将发生变化的视频帧进行保存，生成缓存视频帧序列，不变化的视频帧则不保存。