[发明专利]一种基于边缘AI的交通视联网一站式智能巡检系统和方法

说明书

本发明公开了一种基于边缘AI的交通视联网一站式智能巡检系统和方法，包括运营车辆上的信息采集单元，以及与信息采集单元通信互联的轻量级边缘智能服务器，轻量级边缘智能服务器包括边缘计算模块；信息采集单元用于运营车辆进行图像数据采集及传输至边缘计算模块，边缘计算模块用于搭建边缘节点实验环境，将边缘节点的多路网络摄像头接入1个边缘节点，采集海量图像信息，进行车内人体目标判断、异常行为识别及异常行为预警；本发明针对并行的AI能力需求，边侧部署AI模型处理多路视频，减轻了云计算中心视频服务器的处理负担，既能保存异常行为，有节约全部视频空间，较少冗余数据，可大幅提升视频分析效率和视频数据价值。

技术领域

本发明属于边缘计算技术(MEC)领域，具体涉及一种基于边缘AI的交通视联网一站式智能巡检系统和方法。

背景技术

司机异常行为(抽烟、玩手机、疲劳驾驶、未佩戴安全带)、乘客异常行为(抽烟、未佩戴安全带)是车祸发生或车祸严重的最重要因素。现有的摄像头是强大的传感器，利用AI来利用它来支持更安全的驾驶计划和更好的城市进行规划，针对运营小车的司机和乘客的异常行为检测，以减少道路交通事故发生。但随着运营车辆数量增多，车内监控视频数据呈现爆炸式增长，大大增加了服务器存储节点能耗、网络带宽的压力和云端算力压力。

本专利解决了在面对海量的监控视频数据时，针对并行的AI能力需求，边侧部署AI模型处理多路视频，减轻了云计算中心视频服务器的处理负担；AI模型推理后提取需要的碎片视频上传，减少服务器对非结构化视频数据和爆炸式增长的边缘视频数据的冗余视频数据管理，高效处理海量数据的同时降低了存储节点能耗，减缓网络带宽的压力和云端算力压力，降低了AI巡检系统成本，增加实时性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是，提供一种基于边缘AI的交通视联网一站式智能巡检系统和方法，以克服现有技术问题。

本发明的技术方案是：

一种基于边缘AI的交通视联网一站式智能巡检系统，包括运营车辆上的信息采集单元，以及与信息采集单元通信互联的轻量级边缘智能服务器，轻量级边缘智能服务器包括边缘计算模块；信息采集单元用于运营车辆进行图像数据采集及传输至边缘计算模块，边缘计算模块用于搭建边缘节点实验环境，将边缘节点的多路网络摄像头接入1个边缘节点，采集海量图像信息，进行车内人体目标判断、异常行为识别及异常行为预警。

上述信息采集单元包括车载摄像头。

上述边缘计算模块为jetson-nano AI计算机，包括4个CPU，1个128核GPU，4GB内存，所述jetson-nano AI计算机内设置有异常行为检测AI模型。

上述异常行为检测AI模型的检测目标包括人体目标检测、抽烟检测、玩手机检测、疲劳驾驶检测及安全带识别。

一种基于边缘AI的交通视联网一站式智能巡检方法，它包括以下步骤：

S1：采集海量实际运营车辆图像数据，并制作成完整的视频流原址；

S2：针对海量视频随机抽取多路视频流巡检抽帧解码，形成结构化文本、动

态视频；

S3：通过结构化文本、动态视频对车内人员行为判断，

如果车内人员行为没有异常，返回步骤s1，

如果车内人员行为存在异常，进入步骤s4；

S4：解析图片数据和报文，进行可视化显示和预警。

上述步骤S1中，进行运营车辆筛选，剔除非运营车辆，将正在营运数万车牌号和对应和摄像头地址制作成完整的视频流原址，若车辆在非营运状态则对应的车牌号和摄像头地址不计入视频原址中。