摘要:针对传统安防行业中安防数据集中存储、占用大量存储资源、传输延迟等问题,在云计算平台的基础上,提出一种基于边缘计算的企业安防系统架构实现云端训练与边缘推理协同合作的智能处理方法。
关键词:边缘计算;物联网;数据处理;安防
0 引言
目前,物联网的概念已经被大众所熟知,并且渐渐的渗透进了人们的生活。从交通信号灯、地铁刷卡器到手机计步器、GPS导航,未来的社会将会越来越“万物互联”。物联网时代的发展,大量的数据需要处理,快速发展的社会要求数据处理具有实时性、灵活性。云计算的发展,开辟了“云-端-管”的数据处理架构,对于云计算而言,所有数据都要汇总到后端中心,侧重于“云”,数据传输到云端后客户端可以随时随地享受数据服务和计算服务,灵活性强［1-2］。但随着终端节点的增多,上传到云端的数据呈现爆炸式增长,全部数据传输到云端,带来带宽资源浪费和延时等问题［3］。
针对此问题,边缘计算应运而生,边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式,这里的边缘指在数据源和云计算中心间的任意计算和网络资源［4-5］。边缘计算强调“端”所在的物理区域,在网络边缘侧,室外智能网关就近处理所采数据,无需将数据统一上传到云端,满足实时性要求［6］。边缘计算通过把对实时性、安全性和可靠性有严格要求的终端应用部署在边缘汇聚点上,有效减少了大数据网络拥塞,降低了系统成本,通过与云计算的互相协同,为万物互联的信息处理提供了更好的软硬件平台。目前,边缘计算在各领域的应用越来越多,文献［7］提出一种适用于视频监控场景的边缘计算模型,该模型可以有效降低视频监控场景下的计算、存储及网络传输等开销;文献［8］提出一种基于边缘计算的自动导引小车控制系统,并通过实验证明:在执行相同任务时,基于边缘计算的控制系统比基于云计算的控制系统减少46。4%～58。8%的计算延时;文献［9］提出一种基于深度学习的城市管理违章行为的分析算法,可以智能分析出视频流中的常见违章行为,用于城市管理人员的远程执法［9］;文献［10］提出一种建立在智慧管廊边缘计算架构上的管廊视频监控系统解决方案,更容易实现智能视频分析算法［10］。
为提高数据传输效率,降低云平台数据处理压力,本文提出将边缘计算应用到安防系统中,将边缘计算与云计算结合起来,协同管理,使得安防系统中的各监控数据无需传输到云平台,利用边缘计算服务器就近处理数据,保证了监控反馈的实时性。
1基于边缘计算安防系统架构
监控前端主要包括监控摄像头、各类传感器等安防设备,主要作用是采集数据,并将各种数据通过网关上传到云服务器。云服务器接收监控前端数据并分析处理数据,若出现入侵或者火灾等险情,反馈到应用终端,通知物业或者报警进行下一步处理。在云服务器中,管理者可以随时查看监控前端设备的历史操作记录和实时监控。云数据库处理保存数据,每一个监控前端设备的操作记录和监控视频录像均会保存到云数据库。应用终端主要针对小区物业管理者,提供可编辑、专门化以及方便快捷的人机交互服务,当监控出现险情时,管理者通过人机交互迅速采取措施,具体而言,应用终端可以涵盖安全管理、报警处理以及家电管控等功能。
虚线框代表一个边缘区域,每一个边缘区域包括边缘服务器、边缘设备和边缘网关设备,即每一个边缘服务器可以就近处理附近的设备和数据,不用把所有数据和业务都上报给云平台进行处理
边缘网关设备主要实现边缘设备的接入和设备间的互联互通,通过网关可以动态添加设备,小区业主可以将家庭监控接入,登记每一个添加的设备详细信息,同时配置报警策略,监控各设备运行状况,预先设置设备业务逻辑,将达到故障条件的设备进行预警和报警、智能故障诊断及服务执行、远程诊断与预防性维护。
边缘服务器可以控制边缘设备、处理简单数据等,复杂的数据处理通过边缘服务器与云端的通信接口上传到云计算中心,与云平台进行计算互补,终端则可以像传统架构一样同云平台进行通信。对于复杂的数据,边缘服务器预处理后通过5G技术或者无线网络等方式上传到云计算中心。同时,边缘服务器可将边缘设备(包括监控摄像头、摄像存储设备、安防监控设备)进行注册登记直连管理,也可通过网关的注册登记进行管理。
云计算中心分析各边缘服务器上传的危险行为,上报物业或者相关部门工作人员,经工作人员审核后进行下一步工作。对于审核后的相似入侵、火灾等行为,在云计算中心分析其模型,定期训练和更新,将更新后的模型反推到边缘服务器,遇见相似情况,边缘服务器不必将数据再上传到云计算中心,可与相关部门直接联系,直接处理险情。同时,云计算中心能够对远程提供边缘计算服务的软件(网关和服务器软件)进行更新,实现远程监控和监管,将云端训练与边缘推理协同合作,形成更加智能的处理方法。云计算中心只需分析训练边缘服务器上传的数据,去除了大量冗余信息,部分或全部数据的分析迁移到边缘区域,由此降低对云计算中心的计算、存储和网络带宽需求。
综上,将边缘计算作为云端数据的采集单元,并加以预处理,以支持云端应用的大数据分析,预处理后的数据更容易在云端应用;云计算则将大数据分析优化的信息反馈到终端,再通过边缘计算做进一步的优化处理。对于接入到系统监控来说,避免所有数据上传到云端,降低了隐私数据泄露的可能性。
2数据处理流程
边缘计算下的小区安防架构数据处理流程为:将边缘设备采集的数据通过无线方式传输到边缘服务器,同时边缘服务器可直接管理控制边缘设备。设定传感器危险行为阈值,并以此为据判断是否有火灾、煤气泄漏等危险情况发生,对于视频监控采用深度学习等智能算法在边缘服务器实现数据预处理(比如过滤冗余视频帧、动态压缩视频流等),将预处理后的危险数据集传输至云计算中心。利用边缘服务器可实现简单的数据判断,复杂的数据信息传输到云计算机中心,且云计算中心可支撑数据的存储、挖掘和分析,并为用户终端提供可视化控制接口,便于用户链接边缘计算服务器直接下达控制指令,数据处理流程图如3所示。
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图3边缘计算平台数据处理流程图
3 基于边缘计算的安防系统安全性问题
边缘计算端到端的数据处理方式使其在安防行业中应用前景广阔,但同样面临着许多挑战。如何在边缘计算与云计算之间进行端到端的防护是重点问题:①针对边缘网关的防护,为防止非法访问,仅允许物业相关部门以及指定的人员对网关参数进行配置,边缘设备需要通过网关注册和授权。②为减少边缘服务器被入侵,只允许特定的局域网地址和端口访问边缘服务器,对于边缘服务器中的数据信息采用防火墙、入侵检测等安全防护。③为保证边缘节点的物理可靠性,增加基础设施之间的配合,不断更新维护边缘网关业务逻辑,同时对于边缘计算中的数据存储,设计合理的多重备份机制,保证边缘区域数据的可靠性。
4 结语
针对边缘计算端对端的数据处理方式,在云计算平台的基础上,提出一种基于边缘计算的小区安防系统架构,实现云端训练与边缘推理协同合作的智能处理方法,解决了目前安防行业中安防数据集中存储、占用大量存储资源、传输延迟等问题。
参考文献:
［1］陈云峰。边缘计算在智能家居中的应用［C］//2019全国边缘计算学术研讨会论文集,2019:73-79。
［2］张冰峰,张学文。基于边缘计算的文物安全远程视频监管系统设计［J］。北京联合大学学报,2019,33(3):83-8