[发明专利]多终端自适应数据处理系统、方法及计算机可读存储介质

说明书

本发明提出一种多终端自适应数据处理方法和系统。所述数据处理系统包括多个数据采集终端、每个所述数据采集终端包含图像存储器、边缘处理器与多个不同分辨率的微型图像传感器；所述边缘处理器还配置广播天线，通过所述广播天线，所述边缘处理器将自身的对所述图像数据进行处理的结果广播给其他数据采集终端的边缘处理器，并接收其他数据采集终端通过各自的边缘处理器配置的广播天线广播的图像数据处理结果；基于所述图像数据处理结果，所述边缘处理器控制自身的所述多个不同分辨率的微型图像传感器的使能状态。本发明还公开基于所述系统实现的多终端自适应数据处理方法。本发明的技术方案能够利用多终端设备协同采集与特定目标有关的数据。

技术领域

本发明属于数据自动化采集与处理技术领域，尤其涉及一种多终端自适应数据处理系统、方法以及实现该方法的计算机可读存储介质。

背景技术

在互联网+物联网时代，用户针对数据采集需求不断变化，逐渐出现了在变化的空间和时间维度上，通过多个传感器获取大量的数据，从而试图从中寻找出目标对象。例如，犯罪现场追击或者案发后追踪；大范围内特定目标建筑物的识别，违建物巡查、大型集会场合的人物汇总报道，大型运动会现场的冠军实时报道等。

在上述场景中，现有技术中，通常需要使用多个采集终端随机性的分布于目标对象可能出现的位置，然后汇总数据进行分析。这个过程不仅浪费人力，而且需要配置大量的硬件终端，事实上目标对象只可能出现在某一个特定的位置或者位置，导致其他位置的布置的硬件和人力物力事实上是浪费作用，而不能集中优势资源。

欧洲发明专利EP3411265公开工业物联网中具有大数据集的数据收集环境下的检测方法和系统，该系统包括通信连接到多个输入通道和网络架构的数据收集器；其中该数据收集器基于已选择的数据收集例程进行数据收集；该系统还包括被结构化为存储多个收集器例程和已收集数据的数据存储器、被结构化为从已收集数据中解译多个检测值的数据收集电路、被结构化为分析该已收集数据并确定从该多个输入通道处收集的数据的聚合率；如果聚合率超出该网络架构的吞吐参数，则该数据分析电路改变数据收集从而降低被收集数据的量。

为了能够大范围的获取数据，无人机巡航是已有的一种趋势。在一架无人机上配置相应的数据采集终端，在已知数据采集范围的情况下，通过控制无人机运动，可以方便灵活的获取大量所需的数据，包括图像数据等。

然而，如果实现无法知晓数据采集范围，单台无人机也无从控制。在更多时候，需要通过广泛(更多是盲目)配置大量的数据采集终端(例如国内的天网监控系统，公安监控系统)，这极大的增加了数据采集成本。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种多终端自适应数据处理方法和系统。所述数据处理系统包括多个数据采集终端、每个所述数据采集终端包含图像存储器、边缘处理器与多个不同分辨率的微型图像传感器；所述边缘处理器还配置广播天线，通过所述广播天线，所述边缘处理器将自身的对所述图像数据进行处理的结果广播给其他数据采集终端的边缘处理器，并接收其他数据采集终端通过各自的边缘处理器配置的广播天线广播的图像数据处理结果；基于所述图像数据处理结果，所述边缘处理器控制自身的所述多个不同分辨率的微型图像传感器的使能状态。

本发明还公开基于所述系统实现的多终端自适应数据处理方法。

本发明的技术方案能够利用多终端设备协同采集与特定目标有关的数据。

具体而言，在本发明的第一个方面，提供一种多终端自适应数据处理系统，所述数据处理系统包括多个数据采集终端，所述多个数据采集终端通过数据传输中间件与集控平台通信。

作为本发明的优点之一，每个所述数据采集终端包含图像存储器、边缘处理器与多个不同分辨率的微型图像传感器；

所述图像存储器用于存储所述微型图像传感器获取的图像数据；

所述边缘处理器内置至少一个图像处理模型，采用所述图像处理模型对所述图像处理器存储的所述图像数据进行处理；