基于边缘计算的智能监控系统用于人洞盖
Liang Yu1,2, Zhengkuan Zhang3, Yangbing Lai1
1College of Computer Science, Guangdong University of Science and Technology, Dongguan 523000, China.
Mathematical biosciences and engineering : MBE
|December 5, 2023
概括
这项研究介绍了一种边缘计算系统,用于智能地坑盖 (MC) 监控. 该系统通过快速检测和提醒异常MC状态来提高道路安全,提高准确性和效率.
科学领域:
- 智能运输系统 智能运输系统
- 物联网和边缘计算
- 道路安全工程 道路安全工程
背景情况:
- 人口盖 (MC) 的异常构成重大道路安全风险.
- 目前的手工检查方法效率低,劳动密集型,不准确.
- 在传统的MC管理中有限的IT集成阻碍了及时的响应.
研究的目的:
- 开发一个基于边缘计算的通道盖智能监控系统 (EC-MCIMS).
- 为了提高检测异常孔盖状况的准确性,响应性和效率.
- 为了减少与受损的人孔盖相关的安全风险.
主要方法:
- 利用传感器和LoRa通信向边缘网关传输MC状态和位置数据.
- 实施了一种轻量级的机器学习模型,在Edge Impulse (EI) 平台上进行训练,用于实时状态预测.
- 智能杆上集成的显示和语音设备,可立即发出警报,并通过云上传进行远程维护.
主要成果:
- 在EC-MCIMS中,用于识别MC异常的平均响应时间为4.81秒.
- 与云计算模型相比,实现了更高的响应速度和更低的功耗.
- 轻量级模型保持了94%的平均识别准确度,并且减少了内存足迹 (ROM/RAM).
结论:
- 拟议的EC-MCIMS通过智能,实时监控人孔盖,有效地提高了道路安全.
- 与传统的基于云的方法相比,边缘计算为基础设施监控提供了更有效,更快速的解决方案.
- 该系统的高精度和低资源需求使其成为广泛部署的可行解决方案.
