申请/专利权人：山东东创科技有限公司

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117749836B

主分类号：H04L67/12

分类号：H04L67/12;H04L67/02;H04L65/65;H04N7/18;G16Y40/10;G06V40/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.06.14#专利申请权的转移;2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的物联网终端监控方法及系统，涉及监控系统技术领域，边缘计算模块基于ResNet预训练模型对原始数据中的人脸进行识别，基于遗传算法对视频处理服务进行分析，通信模块基于RTSP视频流传输协议将边缘计算节点分析数据发送至中心服务器模块，中心服务器模块接收从边缘计算节点传输过来的数据，并汇总和整合来自各个边缘计算节点的信息，用户接口模块提供用户与系统交互界面，交互界面包括Web界面、移动应用，用户通过交互界面查看监控数据、设定参数。该监控系统通过将云中心的计算能力部分卸载到边缘计算节点，从而减少网络中的数据流量，而且基于RTSP视频流传输协议传输数据，安全性高。

主权项：1.一种基于人工智能的物联网终端监控系统，其特征在于：包括终端设备模块、数据处理模块、边缘计算模块、通信模块、中心服务器模块、用户接口模块；终端设备模块：包括终端设备，终端设备采集原始数据用于后续的分析和决策；数据处理模块：对终端设备采集到的原始数据进行初步处理；边缘计算模块：基于ResNet预训练模型对原始数据中的人脸进行识别，基于遗传算法对视频处理服务进行分析；通信模块：基于RTSP视频流传输协议将边缘计算节点分析数据发送至中心服务器模块；中心服务器模块：接收从边缘计算节点传输过来的数据，并汇总和整合来自各个边缘计算节点的信息；用户接口模块：提供用户与系统交互界面，交互界面包括Web界面、移动应用，用户通过交互界面查看监控数据、设定参数；所述边缘计算模块基于遗传算法对视频处理服务进行分析包括以下步骤：a、按照编码规则初始化边缘计算节点种群后，根据适应度函数挑选出父代边缘计算节点；b、通过轮转赌方法选出母代边缘计算节点，再通过交叉点选择算法算出当前迭代次数的交叉点位置；c、通过交叉产生子代边缘计算节点后再与父代边缘计算节点进行比较，若不满足父代边缘计算节点的适应度，则舍弃该子代边缘计算节点；d、重复交叉过程，并且按概率完成变异操作，直到子代边缘计算节点的数量为种群大小NUM，则表示完成一次迭代，迭代完毕后得到适应度最高的边缘计算节点；e、对得到适应度最高的边缘计算节点进行综合评估，判断该边缘计算节点的适应度是否达到要求，若达到要求，将视频服务处理调度到该边缘计算节点，若达不到要求，则重复步骤a、b、c、d、e，直到边缘计算节点的适应度达到要求为止；步骤e中，对得到适应度最高的边缘计算节点进行综合评估，判断该边缘计算节点的适应度是否达到要求包括以下步骤：e1、获取该边缘计算节点的响应延迟指数、任务完成速率、节点当前负载指数以及计算资源利用率；e2、将响应延迟指数、任务完成速率、节点当前负载指数以及计算资源利用率归一化处理后，综合计算获取节点系数jdx；e3、节点系数jdx越大，表明边缘计算节点的适应度越高，将获取的节点系数jdx值与预先设定的适应度阈值进行对比，适应度阈值用于区分边缘计算节点的适应度达标或不达标；e4、若节点系数jdx值大于等于适应度阈值，判断该边缘计算节点的适应度达到要求；e5、若节点系数jdx值小于适应度阈值，判断该边缘计算节点的适应度达不到要求；所述边缘计算模块根据适应度函数选择种群中的边缘计算节点，适应度函数的表达式为：其中，矩阵A表示当前种群中的任一个边缘计算节点，表示权重，且大于0，g1A表示总体边缘计算节点的时延，g2A则表示总体边缘计算节点的资源利用率。

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权利要求：

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