[发明专利]一种边缘计算视频分析算法接入方法

权利要求书

1.一种边缘计算视频分析算法接入方法，其特征在于，包括：

通过预设的视频采集节点，采集监控目标的视频数据；

通过所述视频数据，识别监控目标的视频数据的延迟参数；

将所述视频数据和延迟参数上传至预设的边缘计算服务器，构建边缘计算模型；

采集边缘计算模型连接的视频采集节点的配置数据，通过所述配置数据，对所述延迟参数进行动态配置；其中，

所述配置数据至少包括准确率、资源消耗和时延；

将动态配置后的视频采集节点对应的边缘计算设备接入边缘计算模型。

2.根据权利要求1所述的一种边缘计算视频分析算法接入方法，其特征在于，所述将所述视频数据和延迟参数上传至预设的边缘计算服务器，构建边缘计算模型，包括：

通过预设的变量指标，对所述视频数据中包含的多个视频数据变量进行筛选，确定第一输入变量群；

将所述延迟参数和预定参数延迟条件进行对比，并筛选满足预定条件的第二输入变量群；

抽取第一输入变量群和第二输入变量群的对应关系，通过所述对应关系，构建边缘计算模型。

3.根据权利要求1所述的一种边缘计算视频分析算法接入方法，其特征在于，所述采集边缘计算模型连接的视频采集节点的配置数据，通过所述配置数据，对所述延迟参数进行动态配置，包括：

根据所述采集边缘计算模型连接的视频采集节点的，采集用户的请求信息；其中，

所述活动信息至少包括请求时间、请求内容、配置视频数据；

通过所述请求信息，判断是否对所述延迟参数进行动态配置，并当判断结果为进行动态配置时，计算视频采集节点的配置数据；

通过所述配置数据，对所述延迟参数进行动态配置。

4.根据权利要求1所述的一种边缘计算视频分析算法接入方法，其特征在于，所述将动态配置后的视频采集节点对应的边缘计算设备接入边缘计算模型采用统一的接入方式，所述接入方式包括：

采用统一标准接口接收视频采集节点的YUV视频流；

将所述YUV视频流传输至预设的程序进行格式处理，生成JSON分析结果；其中，

所述YUV是视频流采用的颜色编码方法；

所述JSON是轻量级的数据交换格式；

将所述JSON分析结果格式化并输出对应的文件。

5.一种边缘计算视频分析算法接入系统，其特征在于，包括：

视频数据模块，用于通过预设的视频采集节点，采集监控目标的视频数据；

延迟参数模块，用于通过所述视频数据，识别监控目标的视频数据的延迟参数；

边缘计算模型构建模块，用于将所述视频数据和延迟参数上传至预设的边缘计算服务器，构建边缘计算模型；

动态配置模块，用于采集边缘计算模型连接的视频采集节点的配置数据，通过所述配置数据，对所述延迟参数进行动态配置；其中，

所述配置数据至少包括准确率、资源消耗和时延；

接入模块，用于将动态配置后的视频采集节点对应的边缘计算设备接入边缘计算模型。

6.根据权利要求5所述的一种边缘计算视频分析算法接入系统，其特征在于，所述将所述视频数据和延迟参数上传至预设的边缘计算服务器，构建边缘计算模型，包括：

第一输入变量群单元，用于通过预设的变量指标，对所述视频数据中包含的多个视频数据变量进行筛选，确定第一输入变量群；

第二输入变量群单元，用于将所述延迟参数和预定参数延迟条件进行对比，并筛选满足预定条件的第二输入变量群；

边缘计算模型单元，用于抽取第一输入变量群和第二输入变量群的对应关系，通过所述对应关系，构建边缘计算模型。