(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210951584.5 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 慧之安信息技 术股份有限公司 地址 100000 北京市海淀区昆明湖南路51 号A座二层217号 (72)发明人 余丹　唐霆岳　兰雨晴　邢智涣　 王丹星　 (74)专利代理 机构 北京广技专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 11842 专利代理师 张国香 (51)Int.Cl. H04N 7/18(2006.01) H04N 19/186(2014.01) H04L 67/06(2022.01) H04L 67/10(2022.01) (54)发明名称 一种边缘计算视频分析算法接入方法 (57)摘要 本发明提供了一种边缘计算视分析算法接 入方法， 包括： 通过预设的视频采集节点， 采集监 控目标的视频数据； 通过所述视频数据， 识别监 控目标的视频数据的延迟参数； 将所述视频数据 和延迟参数上传至预设的边缘计算服务器， 构建 边缘计算模 型； 采集边缘计算模 型连接的视频采 集节点的配置数据， 通过所述配置数据， 对所述 延迟参数进行动态配置； 其中， 所述配置数据至 少包括准确率、 资源消耗和时延； 将动态配置后 的视频采集节点对应的边缘计算设备接入边缘 计算模型。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115514927 A 2022.12.23 CN 115514927 A 1.一种边 缘计算视频分析算法接入方法， 其特 征在于， 包括： 通过预设的视频采集节点， 采集 监控目标的视频 数据； 通过所述视频 数据， 识别监控目标的视频 数据的延迟参数； 将所述视频 数据和延迟参数 上传至预设的边 缘计算服务器， 构建边 缘计算模型； 采集边缘计算模型连接的视频采集节点的配置数据， 通过所述配置数据， 对所述延迟 参数进行动态配置； 其中， 所述配置数据至少包括 准确率、 资源消耗和时延； 将动态配置后的视频采集节点对应的边 缘计算设备接入边 缘计算模型。 2.根据权利要求1所述的一种边缘计算视频分析算法接入方法， 其特征在于， 所述将所 述视频数据和延迟参数 上传至预设的边 缘计算服务器， 构建边 缘计算模型， 包括： 通过预设的变量指标， 对所述视频数据中包含的多个视频数据变量进行筛选， 确定第 一输入变量群； 将所述延迟参数和预定参数延迟条件进行对比， 并筛选满足预定条件的第 二输入变量 群； 抽取第一输入变量群和第二输入变量群的对应关系， 通过所述对应关系， 构建边缘计 算模型。 3.根据权利要求1所述的一种边缘计算视频分析算法接入方法， 其特征在于， 所述采集 边缘计算模型连接的视频采集节点的配置数据， 通过所述配置数据， 对所述延迟参数进行 动态配置， 包括： 根据所述采集 边缘计算模型 连接的视频采集节点的， 采集用户的请求信息； 其中， 所述活动信息 至少包括请求时间、 请求内容、 配置 视频数据； 通过所述请求信息， 判断是否对所述延迟参数进行动态配置， 并当判断结果为进行动 态配置时， 计算视频采集节点的配置数据； 通过所述配置数据， 对所述延迟参数进行动态配置 。 4.根据权利要求1所述的一种边缘计算视频分析算法接入方法， 其特征在于， 所述将动 态配置后的视频采集节点对应的边缘计算设备接入边缘计算模型采用统一的接入方式， 所 述接入方式包括： 采用统一标准接口接收视频采集节点的YUV视频流； 将所述YUV视频流传输 至预设的程序进行格式处 理， 生成JSON分析 结果； 其中， 所述YUV是视频流采用的颜色编码方法； 所述JSON是 轻量级的数据交换格式； 将所述JSON分析 结果格式化并输出对应的文件。 5.一种边 缘计算视频分析算法接入系统， 其特 征在于， 包括： 视频数据模块， 用于通过 预设的视频采集节点， 采集 监控目标的视频 数据； 延迟参数模块， 用于通过 所述视频 数据， 识别监控目标的视频 数据的延迟参数； 边缘计算模型构建模块， 用于将所述视频数据和延迟参数上传至预设的边缘计算服务 器， 构建边 缘计算模型； 动态配置模块， 用于采集边缘计算模型连接的视频采集节点的配置数据， 通过所述配 置数据， 对所述延迟参数进行动态配置； 其中，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115514927 A 2所述配置数据至少包括 准确率、 资源消耗和时延； 接入模块， 用于将动态配置后的视频采集节点对应的边缘计算设备接入边缘计算模 型。 6.根据权利要求5所述的一种边缘计算视频分析算法接入系统， 其特征在于， 所述将所 述视频数据和延迟参数 上传至预设的边 缘计算服务器， 构建边 缘计算模型， 包括： 第一输入变量群单元， 用于通过预设的变量指标， 对所述视频数据中包含的多个视频 数据变量进行筛 选， 确定第一输入变量群； 第二输入变量群单元， 用于将所述延迟参数和预定参数延迟条件进行对比， 并筛选满 足预定条件的第二输入变量群； 边缘计算模型单元， 用于抽取第一输入变量群和第二输入变量群的对应关系， 通过所 述对应关系， 构建边 缘计算模型。 7.根据权利要求5所述的一种边缘计算视频分析算法接入方法， 其特征在于， 所述采集 边缘计算模型连接的视频采集节点的配置数据， 通过所述配置数据， 对所述延迟参数进行 动态配置， 包括： 用户的请求信息采集单元， 用于根据所述采集边缘计算模型连接的视频采集节点的， 采集用户的请求信息； 其中， 所述活动信息 至少包括请求时间、 请求内容、 配置 视频数据； 配置数据计算单元， 用于通过所述请求信 息， 判断是否对所述延迟参数进行动态配置， 并当判断结果 为进行动态配置时， 计算视频采集节点的配置数据； 动态配置单 元， 用于通过 所述配置数据， 对所述延迟参数进行动态配置 。 8.根据权利要求5所述的一种边缘计算视频分析算法接入方法， 其特征在于， 所述将动 态配置后的视频采集节点对应的边缘计算设备接入边缘计算模型采用统一的接入方式， 所 述接入方式包括： 接收单元， 用于采用统一标准接口接收视频采集节点的YUV视频流； 格式处理单元， 用于将所述YUV视频流传输至预设的程序进行格式处理， 生成JS ON分析 结果； 其中， 所述YUV是视频流采用的颜色编码方法； 所述JSON是 轻量级的数据交换格式； 输出单元， 用于将所述JSON分析 结果格式化并输出对应的文件。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115514927 A 3