CN109118732A - 基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***及方法,所述***包括:感知数据输入模块,其对所述传感器敏感元件采集的数据进行量化处理,以形成格式化的感知数据;边缘计算模块,其对所述感知数据进行特征提取,以形成边缘计算时域信息;融合处理模块,其对所述边缘计算时域信息进行空域映射与融合处理,以形成时空信息融合处理结果;事件判断与报警模块,其将所述时空信息融合处理结果与预设的事件分类参数对比,以形成事件判断结果,并发送事件报警信息。本发明可以根据需求无需全部数据进入云端,从而有效地节省了通信资源消耗,减小了通信传输时延,在能源消耗及传输与处理时延之间折中实现了事件判断与报警。
Description
技术领域
本发明涉及物联网中边缘计算和云计算技术,尤其涉及一种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***及方法。
背景技术
物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸,利用感知技术与智能装备对物理世界进行感知识别,通过网络传输互联,进行计算、处理和知识挖掘,实现人与物、物与物信息交互和无缝链接,达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的。
由于前端感知传感器的能源受限、计算能力有限等多方面因素影响,目前物联网的层次架构中,主要采取前端传感器采集信息,经网络传输后,汇聚至云端综合处理应用的模式。该模式下,虽然降低了传感器的运算压力与能源消耗,但是,在大规模的部署应用场景下,集中式的云端汇聚以后,不可避免的给云端带来巨大的处理复杂度。同时,云端集中汇聚处理模式也面临较高的传输与处理时延问题,对于需要低时延时效性保障的应用,具有明显的不足。
发明内容
为了解决上述现有技术存在的问题,本发明旨在提供一种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***及方法,以有效地在能源消耗与处理时延之间实现平衡。
本发明之一所述的一种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,其包括:多个感知节点以及一与多个所述感知节点连接的边缘计算网关;
每个所述感知节点包括:一与传感器敏感元件连接的感知数据输入模块;
所述边缘计算网关包括:多个分别与多个所述感知节点中的感知数据输入模块连接的边缘计算模块、一与该多个边缘计算模块连接的融合处理模块以及一与该融合处理模块连接的事件判断与报警模块;
其中,所述感知数据输入模块对所述传感器敏感元件采集的数据进行量化处理,以形成格式化的感知数据;所述边缘计算模块对所述感知数据进行特征提取,以形成边缘计算时域信息;所述融合处理模块对所述边缘计算时域信息进行空域映射与融合处理,以形成时空信息融合处理结果;所述事件判断与报警模块将所述时空信息融合处理结果与预设的事件分类参数对比,以形成事件判断结果,并发送事件报警信息。
在上述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***中,还包括一与所述边缘计算网关连接的监测平台。
本发明之二所述的一种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,其包括:多个边缘计算节点、一与多个所述边缘计算节点连接的云端以及一与所述云端连接的监测平台;
每个所述边缘计算节点包括:一与传感器敏感元件连接的感知数据输入模块以及一与该感知数据输入模块连接的边缘计算模块;
云端包括:一与多个所述边缘计算节点中的边缘计算模块连接的融合处理模块以及一与该融合处理模块连接的事件判断与报警模块;
其中,所述感知数据输入模块对所述传感器敏感元件采集的数据进行量化处理,以形成格式化的感知数据;所述边缘计算模块对所述感知数据进行特征提取,以形成边缘计算时域信息;所述融合处理模块对所述边缘计算时域信息进行空域映射与融合处理,以形成时空信息融合处理结果;所述事件判断与报警模块将所述时空信息融合处理结果与预设的事件分类参数对比,以形成事件判断结果,并发送事件报警信息。
在本发明之一或之二所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***中,所述感知数据输入模块包括:一感知数据量化单元,其接收所述传感器敏感元件采集的数据,并做数据量化与拟合处理,然后根据所述传感器敏感元件的类型输出对应的所述感知数据。
在本发明之一或之二所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***中,所述边缘计算模块包括:一边缘计算模型运算单元,其对所述感知数据进行特征提取,以获得所述感知数据的特征参数,并将感知数据的特征参数与预存在一边缘计算判决门限阈值存储单元中的门限阈值参数对比,若满足预设的判决门限阈值触发条件,则调用一边缘信息消息发送调度单元发送所述边缘计算时域信息。
在本发明之一或之二所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***中,所述融合处理模块包括:一时空数据融合处理单元,其对存储在一时域信息存储单元中的所述边缘计算时域信息进行空域映射,然后将空域映射后获得的信息与存储在一空域信息存储单元中的所述传感器敏感元件所在的传感器的空域信息做融合处理,并输出所述时空信息融合处理结果。
在本发明之一或之二所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***中,所述事件判断与报警模块包括:一事件判断与报警处理单元,其将所述时空信息融合处理结果与预存在一事件定义与关键参数存储单元中的事件分类参数对比,输出对应的所述事件判断结果,并启动一报警信息消息发送调度单元发送所述事件报警信息。
本发明之三所述的一种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警方法,其包括以下步骤:
步骤S0,提供如本发明之一或之二所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***;
步骤S1,通过所述感知数据输入模块对传感器敏感元件采集的数据进行量化处理,以形成格式化的感知数据;
步骤S2,通过所述边缘计算模块对所述感知数据进行特征提取,以形成边缘计算时域信息;
步骤S3,通过所述融合处理模块对所述边缘计算时域信息进行空域映射与融合处理,以形成时空信息融合处理结果;
步骤S4,通过所述事件判断与报警模块将所述时空信息融合处理结果与预设的事件分类参数对比,以形成事件判断结果,并发送事件报警信息。
在上述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警方法中,所述步骤S1包括:对所述传感器敏感元件采集的数据做数据量化与拟合处理,然后根据所述传感器敏感元件的类型输出对应的所述感知数据。
在上述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警方法中,所述步骤S2包括:首先对所述感知数据进行数据滤波处理,以得到稳定的时域数据,然后进行时域数据的多维度扩展运算,接着根据扩展后的时域多维度数据,提取所述感知数据的特征参数,随后将所述感知数据的特征参数与预设的门限阈值参数对比,若满足预设的判决门限阈值触发条件,则发送所述边缘计算时域信息。
在上述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警方法中,所述步骤S3包括:对所述边缘计算时域信息进行空域映射,然后将空域映射后获得的信息与预设的所述传感器敏感元件所在的传感器的空域信息做融合处理,以输出所述时空信息融合处理结果。
由于采用了上述的技术解决方案,本发明通过采用边缘计算模块和融合处理模块等,有效地节省了通信资源消耗,减小了通信传输时延,在能源消耗及传输与处理时延之间折中实现了事件判断与报警;同时,本发明可以基于边缘网关模式实现本地化的传感器感知事件的判断与报警,也可以基于边缘节点与云端汇聚融合处理模式实现云端汇聚的传感器感知事件的判断与报警;对应地,本发明基于上述模式,可以提供单独的本地化警告方式或监测平台警告方式,从而丰富了事件报警方式。
附图说明
图1是本发明之一的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***的结构示意图;
图2是本发明之二的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***的结构示意图;
图3是本发明之一和之二中感知数据输入模块的内部结构示意图;
图4是本发明之一和之二中边缘计算模块的内部结构示意图;
图5是本发明之一和之二中融合处理单元的内部结构示意图;
图6是本发明之一和之二中事件判断与报警模块的内部结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图,给出本发明的较佳实施例,并予以详细描述。
请参阅图1,本发明之一,即基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,包括:多个感知节点100、与多个感知节点100连接的边缘计算网关200以及与边缘计算网关200连接的监测平台500,其中:
每个感知节点100包括:一通过感知接口600与传感器敏感元件(图中未示)连接的感知数据输入模块1;
边缘计算网关200包括:多个分别与各感知数据输入模块1连接的边缘计算模块2、一与多个边缘计算模块2连接的融合处理模块3以及一与融合处理模块3连接的事件判断与报警模块4;
请参阅图2,本发明之二,即基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,包括:多个边缘计算节点300、与多个边缘计算节点300连接的云端400,以及与云端400连接的监测平台500,其中:
每个边缘计算节点300包括:一通过感知接口600与传感器敏感元件(图中未示)连接的感知数据输入模块1以及一与感知数据输入模块1连接的边缘计算模块2;
云端400包括:一与多个边缘计算模块2连接的融合处理模块3以及一与融合处理模块3连接的事件判断与报警模块4。
上述两种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***中的感知数据输入模块1、边缘计算模块2、融合处理模块3和事件判断与报警模块4的作用相同,具体来说:
感知数据输入模块1用于对传感器敏感元件采集的数据进行量化处理,以形成格式化的感知数据;边缘计算模块2用于对感知数据进行特征提取,以形成边缘计算时域信息;融合处理模块3用于对边缘计算时域信息进行空域映射与融合处理,以形成时空信息融合处理结果;事件判断与报警模块4用于将时空信息融合处理结果与预设的事件分类参数对比,以形成事件判断结果,并向监测平台500发送事件报警信息。
进一步地,如图3所示,感知数据输入模块1包括:感知数据量化单元11,其接收传感器敏感元件采集的数据(例如原始电压、电流信号等),并做数据量化与拟合处理,然后根据传感器敏感元件的类型输出对应的感知数据,例如,对于压力敏感元件,输出压力值。
进一步地,如图4所示,边缘计算模块2包括:边缘计算模型运算单元21、边缘计算判决门限阈值存储单元22以及边缘信息消息发送调度单元23,其中:边缘计算模型运算单元21首先对接收到的感知数据进行特征提取等数据运算,以获得感知数据的特征参数,数据运算包括:先对感知数据进行数据滤波处理,得到稳定的时域数据,然后进行时域数据的多维度扩展运算,最后,根据扩展后的时域多维度数据,联合判断实现原始感知数据中阶跃信号、脉冲信号等特征参数的提取;然后将感知数据的特征参数与预存在边缘计算判决门限阈值存储单元22中的门限阈值参数对比,若满足判决门限阈值触发条件,则调用边缘信息消息发送调度单元23发送边缘计算时域信息。
进一步地,如图5所示,融合处理模块3包括:时域信息存储单元31、空域信息存储单元32以及时空数据融合处理单元33,其中:时空数据融合处理单元33对存储在时域信息存储单元31中的边缘计算时域信息进行空域映射(空域映射方法包括:经纬度映射、物理编号识别映射、特殊位置编码映射等),然后将空域映射后获得的信息与存储在空域信息存储单元32中的传感器敏感元件所在的传感器的空域信息做融合处理(融合处理主要基于图论方法实现),最后输出时空信息融合处理结果(该结果中主要包括对监测点位事件状态的判断结果)。
进一步地,如图6所示,事件判断与报警模块4包括:事件判断与报警处理单元41、事件定义与关键参数存储单元42以及报警信息消息发送调度单元43,其中,事件判断与报警处理单元41将接收到的时空信息融合处理结果与预存在事件定义与关键参数存储单元42中的事件分类参数(例如,针对市政消火栓,它的状态有“正常”、“失压”、“超压”、“放水”等,则对应的,每个状态的判断都有一个参数值列表,所有参数汇总在一起形成了事件分类参数)对比,输出对应的事件判断结果(例如,针对市政消火栓,事件判断结果包括“正常”、“失压”、“超压”、“放水”等),并启动报警信息消息发送调度单元43发送事件报警信息(每个事件判断结果都对应一个事件报警信息,事件报警信息包括:“事件编号”、“事件状态”、“事件产生对应感知节点基础信息”等)。
基于图1所示的***,即,当采用感知节点100中的传感器敏感元件采集数据时,可实现本地化的传感器感知事件的判断与报警,对应地,在这种模式下,边缘计算网关200可以不通过监测平台500直接单独实现警告(其适用于无监测平台的情况下报警),当然,在有监测平台500的情况下,边缘计算网关200也可以通过监测平台500实现警告。
基于图2所示的***,即,当采用边缘计算节点300中的传感器敏感元件采集数据时,可实现云端的传感器感知事件的判断与报警,对应地,在这种模式下,云端400可以通过监测平台500实现警告。
另外,还可以根据需求将图1和2中的***结合在一起,即,同时采用感知节点100和边缘计算节点300中的传感器敏感元件采集数据,由此即可实现部分本地化与部分云端的事件判断与报警,对应的,在这种模式下,可以提供本地化警告和监测平台警告组合的方式。
基于上述两种***,本发明之三,即基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警,包括以下步骤:
步骤S1,通过感知数据输入模块1对传感器敏感元件采集的数据进行量化处理,以形成格式化的感知数据;
步骤S2,通过边缘计算模块2对感知数据进行特征提取,以形成边缘计算时域信息;
步骤S3,通过融合处理模块3对边缘计算时域信息进行空域映射与融合处理,以形成时空信息融合处理结果;
步骤S4,通过事件判断与报警模块4将时空信息融合处理结果与预设的事件分类参数对比,以形成事件判断结果,并向监测平台500发送事件报警信息。
进一步地,步骤S1包括:通过感知数据量化单元11接收传感器敏感元件采集的数据,并做数据量化与拟合处理,然后根据传感器敏感元件的类型输出对应的感知数据。
进一步地,步骤S2包括:通过边缘计算模型运算单元21先对感知数据进行数据滤波处理,得到稳定的时域数据,然后进行时域数据的多维度扩展运算,最后,根据扩展后的时域多维度数据,联合判断实现原始感知数据中阶跃信号、脉冲信号等特征参数的提取;然后,通过边缘计算模型运算单元21将感知数据的特征参数与预存在边缘计算判决门限阈值存储单元22中的门限阈值参数对比,若满足判决门限阈值触发条件,则调用边缘信息消息发送调度单元23发送边缘计算时域信息。
进一步地,步骤S3包括:通过时空数据融合处理单元33对存储在时域信息存储单元31中的边缘计算时域信息进行空域映射,然后将空域映射后获得的信息与存在空域信息存储单元32中的传感器敏感元件所在的传感器的空域信息做融合处理,以输出时空信息融合处理结果。
进一步地,步骤S4包括:通过事件判断与报警处理单元41将接收到的时空信息融合处理结果与预存在事件定义与关键参数存储单元42中的事件分类参数对比,输出对应的事件判断结果,并启动报警信息消息发送调度单元43发送事件报警信息。
以上所述的,仅为本发明的较佳实施例,并非用以限定本发明的范围,本发明的上述实施例还可以做出各种变化。凡是依据本发明申请的权利要求书及说明书内容所作的简单、等效变化与修饰,皆落入本发明专利的权利要求保护范围。本发明未详尽描述的均为常规技术内容。
Claims (11)
1.一种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,其特征在于,所述***包括:多个感知节点以及一与多个所述感知节点连接的边缘计算网关;
每个所述感知节点包括:一与传感器敏感元件连接的感知数据输入模块;
所述边缘计算网关包括:多个分别与多个所述感知节点中的感知数据输入模块连接的边缘计算模块、一与该多个边缘计算模块连接的融合处理模块以及一与该融合处理模块连接的事件判断与报警模块;
其中,所述感知数据输入模块对所述传感器敏感元件采集的数据进行量化处理,以形成格式化的感知数据;所述边缘计算模块对所述感知数据进行特征提取,以形成边缘计算时域信息;所述融合处理模块对所述边缘计算时域信息进行空域映射与融合处理,以形成时空信息融合处理结果;所述事件判断与报警模块将所述时空信息融合处理结果与预设的事件分类参数对比,以形成事件判断结果,并发送事件报警信息。
2.根据权利要求1所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,其特征在于,所述***还包括一与所述边缘计算网关连接的监测平台。
3.一种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,其特征在于,所述***包括:多个边缘计算节点、一与多个所述边缘计算节点连接的云端以及一与所述云端连接的监测平台;
每个所述边缘计算节点包括:一与传感器敏感元件连接的感知数据输入模块以及一与该感知数据输入模块连接的边缘计算模块;
云端包括:一与多个所述边缘计算节点中的边缘计算模块连接的融合处理模块以及一与该融合处理模块连接的事件判断与报警模块;
其中,所述感知数据输入模块对所述传感器敏感元件采集的数据进行量化处理,以形成格式化的感知数据;所述边缘计算模块对所述感知数据进行特征提取,以形成边缘计算时域信息;所述融合处理模块对所述边缘计算时域信息进行空域映射与融合处理,以形成时空信息融合处理结果;所述事件判断与报警模块将所述时空信息融合处理结果与预设的事件分类参数对比,以形成事件判断结果,并发送事件报警信息。
4.根据权利要求1或3所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,其特征在于,所述感知数据输入模块包括:一感知数据量化单元,其接收所述传感器敏感元件采集的数据,并做数据量化与拟合处理,然后根据所述传感器敏感元件的类型输出对应的所述感知数据。
5.根据权利要求1或3所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,其特征在于,所述边缘计算模块包括:一边缘计算模型运算单元,其对所述感知数据进行特征提取,以获得所述感知数据的特征参数,并将感知数据的特征参数与预存在一边缘计算判决门限阈值存储单元中的门限阈值参数对比,若满足预设的判决门限阈值触发条件,则调用一边缘信息消息发送调度单元发送所述边缘计算时域信息。
6.根据权利要求1或3所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,其特征在于,所述融合处理模块包括:一时空数据融合处理单元,其对存储在一时域信息存储单元中的所述边缘计算时域信息进行空域映射,然后将空域映射后获得的信息与存储在一空域信息存储单元中的所述传感器敏感元件所在的传感器的空域信息做融合处理,并输出所述时空信息融合处理结果。
7.根据权利要求1或3所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***,其特征在于,所述事件判断与报警模块包括:一事件判断与报警处理单元,其将所述时空信息融合处理结果与预存在一事件定义与关键参数存储单元中的事件分类参数对比,输出对应的所述事件判断结果,并启动一报警信息消息发送调度单元发送所述事件报警信息。
8.一种基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤S0,提供如权利要求1或3所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警***;
步骤S1,通过所述感知数据输入模块对传感器敏感元件采集的数据进行量化处理,以形成格式化的感知数据;
步骤S2,通过所述边缘计算模块对所述感知数据进行特征提取,以形成边缘计算时域信息;
步骤S3,通过所述融合处理模块对所述边缘计算时域信息进行空域映射与融合处理,以形成时空信息融合处理结果;
步骤S4,通过所述事件判断与报警模块将所述时空信息融合处理结果与预设的事件分类参数对比,以形成事件判断结果,并发送事件报警信息。
9.根据权利要求8所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警方法,其特征在于,所述步骤S1包括:对所述传感器敏感元件采集的数据做数据量化与拟合处理,然后根据所述传感器敏感元件的类型输出对应的所述感知数据。
10.根据权利要求8所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警方法,其特征在于,所述步骤S2包括:首先对所述感知数据进行数据滤波处理,以得到稳定的时域数据,然后进行时域数据的多维度扩展运算,接着根据扩展后的时域多维度数据,提取所述感知数据的特征参数,随后将所述感知数据的特征参数与预设的门限阈值参数对比,若满足预设的判决门限阈值触发条件,则发送所述边缘计算时域信息。
11.根据权利要求8所述的基于边缘信息的传感器感知事件判断与报警方法,其特征在于,所述步骤S3包括:对所述边缘计算时域信息进行空域映射,然后将空域映射后获得的信息与预设的所述传感器敏感元件所在的传感器的空域信息做融合处理,以输出所述时空信息融合处理结果。
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