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龙图腾网获悉安徽工大信息技术有限公司申请的专利一种基于边缘计算的视频分析系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116824503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310791008.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于边缘计算的视频分析系统和方法是由邰伟鹏;王震震;李伟;成健飞;唐正凯;王璐;周建平设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的视频分析系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的视频分析系统和方法，属于计算机视觉领域。视频分析系统包括多个视频分析装置、数据调度管理模块、大数据中心收集模块和终端设备模块；方法为：设备初始化之后，接口自适应匹配模块自动识别连接的接口设备，并为其分配地址；边缘计算模块接收来自上层视频分析装置的视频流，对实时画面进行取帧，使用优化后的深度学习算法获取帧目标特征，判断当前帧是否存在设定目标；配合数据调度管理模块，对边缘计算资源进行策略调整；将计算完成的信息上传至大数据中心收集模块，经其集中处理后向用户终端推送识别结果。本发明能够快速对现场做出反应，对工业视觉智能化提升有着较大意义。

本发明授权一种基于边缘计算的视频分析系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的视频分析方法，其特征在于： 视频分析系统包括多个视频分析装置、数据调度管理模块、大数据中心收集模块和终端设备模块，所述视频分析装置的内部集成有依次连接的视频信息采集模块、接口自适应匹配模块和边缘计算模块；其中，接口自适应匹配模块自动识别视频信息采集模块设备接口并分配IP地址，视频信息采集模块获取视频数据传输至边缘计算模块，边缘计算模块对视频数据进行计算处理，识别目标信息传输至数据调度管理模块，数据调度管理模块对各个边缘计算模块进行动态调整资源策略，根据目标信息的大小分配给相应的边缘计算模块计算目标信息的锚框，最终将计算后的目标信息上传至大数据中心收集模块，大数据中心收集模块筛选计算后的目标信息后将其传输至终端设备模块，以供查阅； 视频分析方法步骤为： 1接口自适应匹配模块进行设备初始化，识别所连接口是摄像头、IP音柱或是其他RJ45接口设备，并为其分配好IP地址； 2初始化完成后，视频信息采集模块实时采集现场视频，并以视频流的方式转发至边缘计算模块； 3边缘计算模块对视频流进行取帧处理，使用深度学习算法，对所取帧图像进行轻度卷积计算，判断当前视频场景是否存在目标，若不存在，则停止本次卷积，进入微待机状态等待下一次计算；若存在，则继续进行深度卷积，定位目标位置，进一步计算目标类别并将结果传输至数据调度管理模块；其中： 所述深度学习算法为优化后的深度学习算法，使用动态锚框技术自适应目标锚框大小；优化后的深度学习算法其速度损失值计算为： =F F= Flag= 其中，K表示本帧图像中实际输出的目标类别数，m为其下标序号、m取值从1到K，N表示训练集中标识的目标值种类数，n表示人工标注的单帧图像的真实框下标、n取值从1到N，表示对应检测m和人工标注n的锚框面积差，若速度损失值，则不需要调整，否则需要进行调整锚框大小，F为调整函数，Flag表示预测框于真实框大小对比情况，Flag为-1时，缩小锚框，Flag为1时，放大锚框，IoU表示交并比：真实框和预测框两者的交集与并集的比值，e为自然对数的底； 4数据调度管理模块对各个边缘计算模块进行动态调整资源策略，根据边缘计算模块当前GPU和CPU的综合使用率计算综合压力值P，根据P值选择运行L权重或S权重的边缘计算模块对视频流进行计算，其中，L权重比S权重大，L权重的速度小于S权重的速度，L权重的计算准确率高于S权重； 若Pp1，则采用精准模式，使用运行L权重的边缘计算模块； 若p1Pp2，则采用快速识别模式，使用运行S权重的边缘计算模块； 若Pp2，为防止宕机，视频信息采集模块将此点的视频流同步转发至数据调度管理模块，数据调度管理模块对该视频流进行转发至其余运行L权重的边缘计算模块，并将该运行L权重的边缘计算模块的权重转为S，计算完成后，将计算结果通过数据调度管理模块返回转发至原边缘计算模块，原边缘计算模块对结果进行整合之后，完成后续操作，最终将有关目标信息上传至大数据中心收集模块供后续查看、管理； 其中，p1、p2为设定阈值，p1p2； 5大数据中心收集模块对所有接收信息均采取保留态度，筛选信息后，将用户感兴趣信息传输至终端设备模块，供用户查阅，同时配合自研管理系统能够实时查看当前现场识别画面、现场对讲、历史违规信息查验、流量统计、数据自动导出和图像下载的功能。

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