基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统.pdf
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基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统.pdf
本发明提供了基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统,其利用边缘计算设备在确定目标设备进入正常稳定运行状态后指示红外摄像设备对目标设备进行拍摄,以此获得关于目标设备的红外影像;并利用红外摄像设备对红外影像进行边界计算分析处理,从而确定目标设备自身内部不同区域的温度状态,继而判断目标设备是否处于工作温度过高的故障状态,从而进行预警提醒对目标设备进行散热操作,其利用边缘计算策略来处理红外影像,这样能够保证对红外影像进行及时快速的处理和确保得到的温度状态与目标设备当前的工作温度状态相一致,从而提高对目标设备故障
基于边缘计算的电力设备状态监测与故障预警方法及系统.pdf
本发明涉及电力设备监测技术领域,尤其涉及一种基于边缘计算的电力设备状态监测与故障预警方法及系统,本发明方法将在获取到大量的运行数据后,对运行数据根据以对应节点进行分类,分类中的多个运行数据进行聚类,获得聚类中心。将多个节点的聚类中心输入到数据分析预警模型中,获得预警信息。在对数据进行聚类后,数据量大幅减少,同时保留尽可能多的运行数据的特征,减少了数据的传输量、计算量。聚类以节点为单位,根据预警结果定位到具体的节点,减少了电力设备监测数据的传输量、尽可能做到减少特征的丢失,减少了数据分析预警模型的运算量,加
基于边缘计算的数据核查方法和系统.pdf
本发明提供了基于边缘计算的数据核查方法和系统,其通过指示若干边缘控制设备采集不同区域的动态影像数据,并对动态影像数据进行位置信息的区分标记和预处理后,上传至云端平台进行影像数据修复,以此提高动态影像数据的分辨率;再对修复后的动态影像数据进行目标对象的识别,以此将存在目标对象的图片及其对应的拍摄位置信息返回至服务终端上,这样对动态影像数据进行分辨率的核查后,根据核查结果进行适应性的影像数据修复以此确保修复后的动态影像数据能够进行准确的目标对象识别,从而动态影像数据的影像清晰度和目标对象识别的准确性与可靠性。
基于神经网络的边缘计算系统和方法.pdf
本发明提供了基于神经网络的边缘计算系统和方法,包括:数据采集节点、云平台、边缘计算节点和数据中心服务器;数据采集节点、边缘计算节点和数据中心服务器分别与云平台相连接;数据采集节点用于采集数据信息,并通过云平台将数据信息发送给边缘计算节点;边缘计算节点用于将数据信息输入神经网络算法,得到数据处理结果,并将数据处理结果发送至云平台;云平台用于将数据处理结果发送给数据中心服务器或用户终端,通过边缘计算节点对数据信息进行处理后,再通过云平台发送给数据中心服务器,从而缓解数据中心服务器的处理压力,提高数据处理效率。
基于边缘计算的区域异常检测方法和系统.pdf
本发明提供了基于边缘计算的区域异常检测方法和系统,其利用边缘计算设备对布置在不同位置的拍摄设备进行拍摄控制,以此获得关于目标区域的影像,并利用边缘计算设备对所有影像进行边缘计算策略的识别与拼接,从而获得目标区域对应的全景区域影像;再对全景区域影像进行分区域识别而确定每个子区域是否存在交通异常情况,从而将存在交通异常情况的子区域所在的位置上报,其利用边缘计算设备对所有拍摄设备进行联动控制,以此保证目标区域能够获得同步全面化的影像拍摄,而利用边缘计算策略来处理影像,能够对每个拍摄设备采集的影像进行同步一致的处