[发明专利]一种基于嵌入式算法的边缘计算系统及方法

权利要求书

1.一种基于嵌入式算法的边缘计算系统，所述系统包括数据采集模块、数据计算模块及数据存储模块，所述数据采集模块采集图像中的数据并将采集到的数据经数据传输模块传输至数据计算模块中，数据计算模块通过计算排除无效数据得到有效数据，并将有效数据经数据传输模块传输至数据存储模块中；其特征在于：

所述数据采集模块至少包括有人员采集单元、物品采集单元、以及烟火采集单元；各单元的采集优先级满足：烟火采集单元＞人员采集单元＞物品采集单元；其中，

所述人员采集单元采集的数据至少包括人员信息数据、人员脸部数据、人员姿态数据、及人员附属物品数据；

所述物品采集单元采集的数据至少包括有物品信息数据、物品距离数据、及物品参照点数据；

所述烟火采集单元采集的数据至少包括有烟火图像数据、烟火范围数据、及烟火温度数据；

所述数据采集模块中，根据物品距离人员的距离确定该物品数据是由人员采集单元或物品采集单元采集，当

物品距离人员的距离不高于预设距离阈值时，该物品数据由人员采集单元采集；限定该物品数据能够选用的第一数据计算模型，且限定该物品数据采集的间隔时间段为第一时间段；

物品距离人员的距离高于预设距离阈值时，该物品数据由物品采集单元采集；限定该物品数据能够选用的第二数据计算模型，且限定该物品数据采集的间隔时间段为第二时间段；

且满足：

第一数据计算模型的计算精度高于第二数据计算模型的计算精度；

第一时间段小于第二时间段；

且所述预设距离阈值能够后期调节；

所述数据计算模块包括模型存储单元、模型训练单元、阈值设定单元、数据判定单元、数据存储单元、及自学习优化单元；其中，所述模型存储单元中存储有对应的可供用户选择的多种数据计算模型，所述模型训练单元对用户选择的数据计算模型进行训练，所述阈值设定单元根据用户选择的数据计算模型确定对应的阈值范围，所述数据判定单元通过数据计算模型对采集的数据进行判定，以确定其为有效数据或无效数据，所述数据暂存单元分类存储有效数据及无效数据，所述自学习优化单元根据训练数据、有效数据、无效数据及客户需求对用户选定的计算模型进行一次优化；

所述数据存储模块包括数据存储单元、数据分析单元、数据预警单元、及数据优化单元；所述数据暂存单元中有效数据被送入数据存储单元中，所述数据分析单元调用数据存储单元中的有效数据进行数据分析以确定有效数据中的风险数据及安全数据，所述数据预警单元根据数据分析结果做出对应的预警提示，所述数据优化单元根据所述风险数据及安全数据对所述数据分析单元进行优化；

且所述数据优化单元对所述数据分析单元的优化结果被传送至自学习优化单元中以对用户选定的数据计算模型进行二次优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式算法的边缘计算系统，其特征在于：所述人员采集单元采集的数据中，采集对应时间点的人员脸部数据、人员姿态数据、及人员附属物品数据，并根据预设时间段采集相邻时间点的人员脸部数据、人员姿态数据、及人员附属物品数据的对应变化数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式算法的边缘计算系统，其特征在于：所述物品采集单元采集的数据中，优先采集物品信息数据，并根据物品信息数据获取周围物品参照点数据，物品参照点数据向用户提供若干个参照点以供选择，所述物品采集单元根据用户选择的参照点确定物品距离数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式算法的边缘计算系统，其特征在于：所述烟火采集单元采集的数据中，优先获取烟火范围数据及烟火温度数据，并根据烟火范围数据及烟火温度数据绘制烟火图像数据，且所述烟火图像数据能够根据客户需求单独反应烟火范围数据及烟火温度数据、或同时反应烟火范围数据及烟火温度数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式算法的边缘计算系统，其特征在于：所述模型存储单元中存储有若干种采用嵌入式算法的数据计算模型，并根据历次经过模型训练单元的训练结果优劣进行排序存储，供用户选择时按照最近一次经过模型训练单元的训练结果优劣进行先后排序显示。