[发明专利]基于MEC的视频分析架构及该架构下的室内定位系统

说明书

本发明公开了视频分析架构及该架构下的室内定位系统，架构包括应用层、控制编排层、边缘计算层以及视频采集层；视频采集层用于获取视频数据；边缘计算层包括各个独立的提供视频分析的边缘视频分析单元，控制编排层用于为边缘视频分析单元提供边缘网络环境并为边缘计算层中每个视频分析单元分配资源、监督每个视频分析单元的资源状况；应用层用于部署视频分析的应用程序或者提供应用程序接入的接口。本发明提出了一种新型视频分析架构，在该架构中，大量的视频数据不需要通过核心网络上传和远程处理，计算部分或全部发生在边缘计算节点上，减少了链路拥塞和故障的可能性，提高性能并缩短了响应时间。

技术领域

本发明涉及基于MEC的视频分析架构及该架构下的室内定位系统，属于视频分析技术领域。

背景技术

视频分析由计算密集型任务组成，如图像处理，计算机视觉和模式识别。基于位置的应用程序和服务需要非常低的延迟来处理视频，因为分析结果通常用于与人类交互视频应用(如虚拟现实和增强现实)以及其他系统(如交通灯)。在多媒体物联网系统的现阶段，大量的物联网摄像机节点与位于少量分布式大型数据中心的应用服务器密切合作。视频数据传输到远程服务器或计算中心进行视频分析。大型分布式数据中心以高度集中的方式为用户提供按需付费服务。这种集中式的云计算架构模式在当前的互联网上取得了巨大的成功。考虑到物联网中摄像机节点生成的视频数据量，集中处理模型将面临物联网应用面临的巨大挑战，即需要较低的响应时间。首先，应用程序主要依靠腾讯、阿里巴巴、谷歌、亚马逊和Facebook等应用服务提供商拥有的数据中心来满足计算、存储和网络资源的需求。随着物联网设备和数据的急剧增长，该模型无法将数据从边缘设备传输到远程数据中心。其次，边缘设备通常位于远离数据中心的位置，因此，当边缘设备的数量呈指数增长时，高延迟将是一些端到端通信应用不可避免的问题。

随着信息技术的发展，未来是万物联网的时代，根据思科公司的报告，截止2020年通过物联网技术连接的传感器和设备的数量已增加到500亿。这种连接的传感器和设备不但使智能环境中的位置感知服务成为可能，也有利于建设智能建筑、智能校园、智能交通和智能城市。对于基于位置的物联网应用和服务，全球导航卫星系统(Global NavigationSatellite Systems,GNSS)，如全球定位系统(Global Positioning System,GPS)和北斗导航卫星系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)，已广泛应用于室外环境，且具有极高的定位精度。但室内场景中存在许多障碍，使得GNSS信号可能迅速衰减，甚至完全消失，无法满足室内定位的要求。因此，许多室内定位技术，如Wi-Fi、可见光、超宽带(UWB)和蓝牙，应运而生。但这些方法并不通用，必须提前为每个场景配置额外的设备。在物联网环境下，广泛分布的摄像机节点捕获的大量视频数据提供了丰富的信息。随着图像处理技术和计算机视觉技术的发展，基于视频分析的室内定位技术有巨大的发展前景。

发明内容

本发明旨在针对目前视频分析系统存在的高延迟问题，提供一种基于MEC(MobileEdge Computing,移动边缘计算)的视频分析架构，包括：应用层、控制编排层、边缘计算层以及视频采集层；所述视频采集层用于获取视频数据；所述边缘计算层包括各个独立的边缘视频分析单元，所述边缘视频分析单元用于基于视频采集层获取的视频数据提供视频分析；

所述控制编排层包括网络控制器和容器编排器，所述网络控制器用于为所述边缘视频分析单元提供边缘网络环境，所述容器编排器用于为边缘计算层中每个视频分析单元分配资源并监督每个视频分析单元的资源状况；

所述应用层用于根据边缘视频分析单元获得的视频分析结果部署视频分析的应用程序或者提供应用程序接入的接口。

第二方面，本发明提供基于MEC的视频分析架构下的室内定位系统，所述视频分析架构采用如第一方面提供的技术方案任意一种可能的实施方式提供的视频分析架构，所述边缘计算层包括各个独立的边缘视频分析单元，所述边缘视频分析单元由视频数据预处理单元、相机标定单元、前景提取单元、特征点提取单元、人脸识别单元及目标定位单元组成；