摘要：将基于边缘计算的物联网技术应用于安防领域（如建筑工地、热电厂、采煤厂等），不但可以充分发挥物联网协同感知的优势，使系统具备自学习、自适应特性，定位更加精准，入侵目标能分类识别，减轻监控人员的负担，还能对各种类型的入侵行为进行及时、有效且规范的探测报警，并根据不同的报警事件作出实时的应急处理响应，为安防领域提供安全可靠的运行环境。本文主要分析基于边缘计算的通用智能安防系统架构设计与实现。
关键词：边缘计算；安防系统；物联网；云服务；监控管理
引言
边缘计算是指在网络边缘侧集成网络、存储、计算和应用等核心能力，靠近物联网端或者数据源端提供应用智能服务以满足行业在敏捷连接、数据优化、实时业务、智能应用、隐私与安全保护等领域的重点需求。传统的基于云计算的物联网系统存在数据传输网络延时高、网络带宽消耗大、数据中心能耗高、数据安全和隐私性差等诸多问题。 1、系统设计目标
该文针对目前应用比较广泛的安防系统场景，并基于边缘计算和AI技术设计了一套通用的系统架构，主要包括边缘端、边缘计算节点、云服务端（服务器和监控平台）三层架构。其中，边缘端主要通过传感器、摄像头等采集监控区域特定的信息，并将采集到的视频、语音、图像等信息以数据流的方式实时发送到物端。物端设备即为边缘计算设备，一个物端设备可以控制和管理8个边缘设备。物端通过接收到边缘端采集的视频、语音、图像等数据，实时调用从云端下载的AI算法包即可得到实时预警画面，从而进一步对安全生产过程中存在的人员、车辆、环境因素等安全隐患进行实时主动的监测预警，并将预警信息实时上报到云端。云端作为安全生产管理的驾驶舱，主要对安防环境区域、工作人员、访客、车辆等信息的实时状态进行远程监控、预警和管理。除此以外，云端还根据物联网端处理的业务类型的不同分别设计数据服务器、消息服务器、流媒体服务器，从而达到业务处理的负载均衡。该文的主要目标是设计并搭建一套基于边缘计算的高可用、可实时处理的通用安防系统，通过定制化边缘计算的物联网设备部署在靠近用户侧的边缘设备，提供低延迟、高可靠、高可用、弹性AI计算等服务，从而满足客户要求的在实时业务、应用智能、数据就近处理分析、数据安全和隐私保护等方面的关键功能，且能够灵活配置管理大规模边缘计算应用，为不同领域安防系统的架构设计和实现提供技术参考。
2、智能平台组成
2.1大数据决策支持系统
综合安防管理平台应在数据中心中各业务系统的关键数据在保证准确性的同时，实现实时的交互，以及实时同步，对各子系统的数据进行集成，进行统一的管理。数据中心实现的功能，数据中心提供数据导入以及其他开放式服务接口，如WebService服务，方便数据的集中管理，同时要保持数据的有效同步；系统维护同步数据，对集中过来的数据进行管理，过滤以及授权；平台的数据中心实现数据集中，结合WebService数据的集中。数据中心建设后形成数据采集、数据融合、数据交换共享以及数据质量管理的完整数据中心体系，健全跨网域的信息交互机制，深化安全机制下与其他运营部门的信息交换，实现数据共享、信息协同与交换共用。数据中心的主要内容，数据中心建设主要包括数据集成子系统、数据融合处理子系统、数据存储管理子系统等。智能集成数据服务应接收各安防子系统及物联网平台推送的数据资源，进行统一接入、数据清洗、集成汇聚。集成的数据资源应做到完善、并且能满足日常安防管理工作，其数据资源应包括三个方面：各安防子系统设备数据，包括视频监控设备，视频智能分析设备、门禁控制设备、停车场管理设备、电
子巡查设备等。各安防子系统业务数据，包括视频监控录像、人脸识别分析记录、客流统计结果、门禁进出记录、内外部车辆进出记录、报警事件、巡更记录等。综合安防管理平台运营数据，包括用户数据、操作日志、系统配置数据、系统自动运营数据等。
2.2平台的设计
需要根据具体业务的要求来设计符合需求方需要的详细内容，产品要具有一定的层级和结构。如果要求设计的包含有关数据的表格既要满足管理层领导的需求同时又要满足具体业务人员的需要，那么这样的数据产品的体验很可能是比较差的。因为处在管理层的领导和一线的具体业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。数据平台关注数据的质量、规范和统一。因为数据平台是面向所有的业务需求，如何保证项目内的所有需求部门的人员对于数据的理解是一致的情况，是比较难实现。每个部门的业务系统各有不同，数据口径不一，数据的孤岛问题，会导致数据的质量和结构相差很大，针对这种情况，数据库的数据建设也就显得更加重要了。平台的数据质量依赖于数据库底层的数据模型，因此一个好的数据库在很大程度上就决定了数据平台的数据质量。
3、系统实现
边缘计算终端作为云端和边缘端业务数据处理和消息控制的桥梁，起着至关重要的作用。该文提出的基于边缘计算的通用智能安防系统架构将详细介绍边缘计算终端软件平台的模块具体实现流程。
3.1设备服务模块
设备服务模块主要处理流程如下：1）边缘设备管理边缘计算终端调用边缘设备的SDK连接边缘设备，并通过边缘设备状态更新请求消息将边缘设备的连接状态发送到服务器端。2）边缘设备控制边缘计算终端接收来自服务端的边缘设备控制命令请求消息；边缘计算终端通过控制命令的类型调用不同的控制接口，以此来控制边缘终端进行拉伸、缩放以及角度旋转等；边缘计算终端完成边缘终端的控制操作后向服务端传回响应消息。3）预警消息的上报和存储边缘计算终端定时调用算法得到实时预警画面，通过预警请求消息发送到消息服务器，以此来完成预警视频画面的截取、保存、上传等操作。
3.2物联网技术在智能安防领域中的应用
智能视频监控系统，在传统的安防系统中，视频监控系统不可或缺。通过视频监控，可对
环境进行全面监测，使相关人员能够了解准确的信息。随着智能监控系统技术的不断完善，将系统与物联网技术相结合可以发挥出传感器和摄像设备的优势，确保监控的范围得到进一步扩大，实现24小时不间断监测。利用高清摄像机可捕捉清晰的视频和图片，对这些内容展开智能化分析和判断，一旦发现异常情况，及时进行报警等处理。智能面部识别系统，在面部识别系统中融入物联网技术和计算机网络技术，不仅可以及时对人的面部进行精准识别，还可及时将识别后的图像传输到系统中。
结束语
当今社会随着对安防系统功能以及规模要求的提高，边缘设备数量不断增加，现已进入边缘大数据时代。传统的边缘端+云计算架构无法在规模、功能和实时性上满足安防系统的需求，同时传统安防系统无法有效解决异构多源的数据融合、云中心存储和计算负载较重、传输带宽较低以及数据隐私等问题。该文设计了一种基于边缘计算的通用智能安防系统，可将其广泛应用于物联网安防系统中，不但为企业节约了人力和硬件设备成本，还具有实时监控、提前预警、保障安全的功能。该系统通过对检测数据进行整合，实现了监控区域的安全预警和趋势分析，并进行实时可视化展示，便于对检测区域全盘掌握，从而实现相
关智能应用服务，起到安全预警、应急指挥和控制作用，其带来的智能化系统、高效管理、便捷检测也将产生重大的经济效益。
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