[发明专利]基于边缘计算的区域异常检测方法和系统

说明书

本发明提供了基于边缘计算的区域异常检测方法和系统，其利用边缘计算设备对布置在不同位置的拍摄设备进行拍摄控制，以此获得关于目标区域的影像，并利用边缘计算设备对所有影像进行边缘计算策略的识别与拼接，从而获得目标区域对应的全景区域影像；再对全景区域影像进行分区域识别而确定每个子区域是否存在交通异常情况，从而将存在交通异常情况的子区域所在的位置上报，其利用边缘计算设备对所有拍摄设备进行联动控制，以此保证目标区域能够获得同步全面化的影像拍摄，而利用边缘计算策略来处理影像，能够对每个拍摄设备采集的影像进行同步一致的处理，从而提高后续对目标区域进行定点异常状态检测的可靠性和准确性。

技术领域

本发明涉及区域安全监控的技术领域，特别涉及基于边缘计算的区域异常检测方法和系统。

背景技术

城市的路网交通复杂，并且容易发生交通意外，一旦在繁忙路段上发生交通意外，会导致道路交通拥堵，从而严重影响城市交通的正常运行。目前，为了对城市路网的交通实况进行监控，通常会在道路的不同路段上设置大量摄像头对道路交通情况进行拍摄。但是这种方式只能对局部路段进行单独的监控管理，其无法将特定区域的全部路网进行整体监控，从而大大降低对城市路网中存在交通异常的所有区域进行全面的监控。此外，还需要对道路交通拍摄得到的影像进行相应的影像识别，其并没有充分利用边缘计算策略来提高影像识别的准确性。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供基于边缘计算的区域异常检测方法和系统，其利用边缘计算设备对布置在不同位置的拍摄设备进行拍摄控制，以此获得关于目标区域的影像，并利用边缘计算设备对所有影像进行边缘计算策略的识别与拼接，从而获得目标区域对应的全景区域影像；再对全景区域影像进行分区域识别而确定每个子区域是否存在交通异常情况，从而将存在交通异常情况的子区域所在的位置上报，其利用边缘计算设备对所有拍摄设备进行联动控制，以此保证目标区域能够获得同步全面化的影像拍摄，而利用边缘计算策略来处理影像，能够对每个拍摄设备采集的影像进行同步一致的处理，以此保证最终拼接形成的全景区域影像能够真实地反映目标区域的实际交通情况，从而提高后续对目标区域进行定点异常状态检测的可靠性和准确性。

本发明提供基于边缘计算的区域异常检测方法，其特征在于，其包括如下步骤：

步骤S1，向与边缘计算设备进行物联网连接的若干拍摄设备发送拍摄动作指令；每个拍摄设备根据接收到的拍摄动作指令，采集目标区域的影像；再将每个拍摄设备拍摄得到的影像依次回传至所述边缘计算设备；

步骤S2，对回传至所述边缘计算设备的影像进行识别，并根据识别到的影像边界包含的景物，将所有影像进行拼接，从而得到所述目标区域对应的全景区域影像；再将所述全景区域影像划分为若干子区域影像，并对每个子区域影像进行降噪预处理；

步骤S3，识别降噪预处理后的子区域影像包含的车辆行驶状态，并根据所述车辆行驶状态，确定所述子区域影像在所述目标区域对应的子区域是否存在交通异常；再通过所述边缘计算设备将存在交通异常的子区域的位置信息进行上报；

进一步，在所述步骤S1中，向与边缘计算设备进行物联网连接的若干拍摄设备发送拍摄动作指令；每个拍摄设备根据接收到的拍摄动作指令，采集目标区域的影像；再将每个拍摄设备拍摄得到的影像依次回传至所述边缘计算设备具体包括：

步骤S101，利用边缘计算设备通过物联网向若干拍摄设备同步发送拍摄动作指令；其中，所述拍摄动作指令用于指示拍摄设备进行预设时间长度的影像拍摄；

步骤S102，当每个拍摄设备接收到所述拍摄动作指令后，从所述拍摄动作指令中提取得到所述边缘计算设备的IP地址和影像拍摄对应的预设时间长度；将所述IP地址与预设IP地址白名单进行比对，若所述IP地址包含在预设IP地址白名单中，则指示拍摄设备对目标区域进行预设时间长度的影像拍摄；若所述IP地址不包含在预设IP地址白名单中，则指示拍摄设备不进行拍摄；