基于视频压缩的实时监控系统-A1：产品设计与规划

最新推荐文章于 2018-09-23 14:38:00 发布
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本文介绍了一种使用tiny4412A9开发板结合摄像头进行视频采集的方法，并通过USB WiFi模块将视频数据上传到PC端进行实时监控。

1、产品功能介绍：

利用tiny4412 A9开发板搭载摄像头进行视频采集，并通过usbwifi模块将视频上传，在PC端可以进行实时查看视频监控内容。


2、产品设计规划：





AI人工智能与计算机视觉：打造智能视觉系统
AI天才研究院
04-07 1342
本文旨在为读者提供关于AI人工智能与计算机视觉技术的全面理解，特别是如何将这些技术应用于构建智能视觉系统。我们将涵盖从基础理论到实际应用的完整知识体系，包括核心算法原理、数学模型、代码实现以及行业应用案例。本文采用由浅入深的结构，首先介绍基本概念和背景知识，然后深入探讨核心技术原理和算法实现，接着通过实际案例展示应用方法，最后讨论未来发展趋势和挑战。计算机视觉(Computer Vision)：使计算机能够从图像或视频中获取信息、理解内容并做出决策的技术领域。深度学习(Deep Learning)
原型云视频监控系统的设计与实现
03-18
原型云视频监控系统的设计与实现
智能视频监控系统
lindazhou2005的专栏
03-19 5330
智能视频监控系统   [ 日期：2006-08-27 ]   [ 来自：原创 ]一、概述随着计算机和网络技术的发展，视频监控系统逐渐由模拟时代过渡到数字时代：包括视频监控信号的数字化采集、压缩、传输、存储等都实现了数字化和网络化。然而视频监控系统的智能化程度还很低。近几年，随着计算机性能的不断提高，利用计算机视觉技术对监控系统中的视频信息进行分析，从而使视频监控系统向智能化方向发展成为可能
linux，ARM开发板视频图象采集识别检测压缩
12-18
src文件夹gather.cpp文件用于视频图象采集，只用ARM单处理器处理，或者用于linux系统平台，在ARM开发板运行时可用g++编译器编译，linux系统用时gcc编译器，采集的视频帧图象数据可用与图象识别图象检测，也可压缩存储或者传输。这里只用ffmpeg包测了下编码与解码。
基于视频压缩的实时监控系统-A0:目录
强威的博客
04-09 503
视频采集端代码一共分为四个.c文件分别是main.c、net.c、cam.c、cfg.c 以下博客分别对这四个.c文件进行解析： 1.《基于视频压缩的实时监控系统-A4：main.c代码解析》 2.《基于视频压缩的实时监控系统-A5：net.c代码解析》 3.《基于视频压缩的实时监控系统-A6：cam.c代码解析》 4.《基于视频压缩的实时监控系统-A7：cfg.c代码解析》
基于motion的视频压缩的实时监控系统
weixin_30736301的博客
11-28 252
项目说明：监控报警系统 涉及到的技术： 1.OSS/ALSA 声卡驱动的配置 2.Madplay嵌入式播放器移植 3.实现V4L2图像采集程序 4.移动监控主系统motion的移植 5.移植嵌入式web服务器boa 遇到的问题： 在移植madplay的时候，提示找不到madplay。 解决的办法： 通过arm-linux-readelf -d madplay 命令查...
空压机远程监控系统搭建实录：基于ZR250-7.5的4种高效组网方案
本文围绕空压机远程监控系统的设计与实现，以ZR250-7.5设备为核心对象，系统解析其基于RS-485与Modbus RTU的通信机制，阐明关键运行参数的寄存器映射与数据采集时序。针对不同应用场景，提出工业以太网、4G DTU、...
【实时监控机制】：构建LDDS系统Level-2行情数据的监控系统
![【实时监控机制】：构建...文章进一步介绍了实时数据分析与监控，涵盖数据流处理、监控策略的实施和可视化报告的设计。最后，本文讨论了系统测试与优化的重要性，包括测试策略、部署方法和系统性能评估。通过这些研究
生产环境部署TI-THS4521-HT：实战部署与配置策略
首先概述了TI-THS4521-HT的基本情况与部署基础，强调了生产和环境部署前的准备工作，包括硬件与软件需求、网络和安全配置、系统监控与日志管理。第二部分详细介绍了TI-THS4521-HT的安装流程、系统测试、以及高可用性...
【监控与警报】：Intouch与Excel数据交换的实时监控系统搭建
![如何实现intouch与excel数据交换]...首先介绍了监控系统的整体概述和Intouch监控系统的基础知识，包括其功能应用、系统架构以及实时数据采集和处
\阶段4-独挡一面\项目-基于视频压缩的实时监控系统\Sprint2-采集端图像采集子系统设计...
weixin_30340353的博客
11-06 166
1、在编写程序前有一个流程，思维导图： 初始化：包括初始化摄像头；注册事件到epoll 然后是开始启动采集；一旦开始采集我们的摄像头就会有数据了，它会触发事件处理函数；我们在这里的处理是保存这个图像； 进入到cam.c文件，并打开之 把上面的流程加到代码框架中来， 转载于:https://www.cnblogs.com/gary-guo/p/6035522.html...
基于视频压缩的实时监控系统
weixin_30515513的博客
05-23 252
采集端主要框架： 主程序、图像采集子系统、传输子系统、图像编码压缩子系统 监控端主要框架： 主程序、传输子系统、图像解码子系统、图像显示子系统 针对采集端来说： 主程序工作流程：（采用epoll架构）1.利用epoll_create函数创建epoll 2.将加入等待事件的工作下放到传输子系统和采集子系统中 3.等待事件发生且处理epoll_wait 图像采集子系统工作流程：...
基于视频压缩的实时监控系统-A2：linux中最优秀的多路复用机制Epoll
强威的博客
04-09 518
Epoll 支持管道，FIFO,套接字，POSIX消息队列，终端，设备等，但就是不支持普通文件！！ 1、epoll函数详解： 1.1创建监听池： int epoll_creat(int size); int epoll_create1(int flags); 创建epoll监听池，第一个函数从2.6.8版本之后不在有入口参数size。 入口参数：第二个函数的入口参数是创
基于视频压缩的实时监控系统-A6：cam.c代码解析
强威的博客
04-09 833
#include struct cam { }; struct cam *cam_sys_init() { //初始化采集子系统 //将采集子系统的事件加入epoll池 return NULL; }
项目-基于视频压缩的实时监控系统--tiny6410
weixin_30690833的博客
08-03 156
项目-基于视频压缩的实时监控系统--tiny6410 @国嵌linux学习笔记。 　　1. 构造服务端结构体 server struct server { int epfd; //保存epoll指针 struct cam *cam; //采集子系统 struct tcp_srv *srv; //传输子系统 ...
阶段4-独挡一面\项目-基于视频压缩的实时监控系统\Sprint1-基于Epoll架构的采集端程序框架设计\第2课-基于Epoll的采集端程序框架设计...
weixin_30552811的博客
11-06 125
回顾之前的整个程序架构 把epoll机制应用到这个架构上去 下面主要去分析我们的系统中有没有需要等待的事件，先看看采集子系统 在采集子系统当中，摄像头有数据，摄像头采集到图像数据可以作为一个等待事件。 再看看输出子系统，关于socket有没有什么可以等待呢：socket可读和socket可写可以作为等待事件。 那么存在这些等待事件，就可以用epoll来设计这些等待事件了。 下面...
阶段4-独挡一面\项目-基于视频压缩的实时监控系统\Sprint1-基于Epoll架构的采集端程序框架设计\第1课-Epoll机制精通...
weixin_30664051的博客
11-05 142
Epoll机制的精通 1、为什么要用Epoll a、阻塞型IO与多路复用 阻塞型IO：某个进程要读取一个文件，该文件暂时是空文件，那么进程肯定读不到数据，那么进程有两个选择，1）忙等-进程不断查询文件是否有数据。2）阻塞IO方式：进程会去睡眠或者说休眠起来，把cpu让给别的进程使用，当文件有数据之后把这个睡眠的进程唤醒。 多路复用;有文件1，文件2，文件3，文件4，现在有一个进程，该进...
嵌入式-项目1-基于视频压缩的实时监控系统-1.EPOLL框架
weixin_30911809的博客
09-23 167
第一课-Epoll框架 为什么要用Epoll？ （1）阻塞型IO 阻塞是指没有获得资源则挂起进程，直到获得资源为止。被挂起的进程进入休眠状态，被调度器的运行队列移走，直到等待条件被满足。 非阻塞是不能进行设备操作时不挂起，或放弃，或反复查询，直到可以进行操作为止。 驱动程序常需要这种能力：当应用程序进行read(),write()等系统调用时，若设备的资源不能获取，而用户又...
实时视频压缩构想
rockingstorm的博客
09-17 819
缘由 要实现实时性、跨平台性，实现机器人的视觉获取、传输、处理。查阅了一些资料，webrtc的跨平台特性不够好，需使用flash，在安卓手机、ios上显示不了；red5也是借助flash的，跨平台特性不好，rtmp推流也有各种限制，在网页等前端不好获取，可能需要各种插件；所以为了保证跨平台特性、保证实时性等，总体还是原来的jpg的方案好。 新的构想 现在发现opencv.js可以在页面显示mat（...
flowchart TD %% 终端层（船端感知与执行） subgraph 终端层 direction LR A1[船舶感知终端] --> A11[航行感知<br/>(GPS/AIS/电罗经/测深仪)] A1 --> A12[船体性能感知<br/>(应力/振动/吃水传感器)] A1 --> A13[动力系统感知<br/>(主机/辅机/油耗传感器)] A1 --> A14[环境感知<br/>(气象/海洋环境传感器)] A2[业务执行终端] --> A21[配货管理终端<br/>(货物/货舱传感器)] A2 --> A22[调度管理终端<br/>(调度信息/任务终端)] end %% 边缘计算层（船端边缘处理） subgraph 边缘计算层 direction LR B1[边缘计算节点] --> B11[船载边缘服务器<br/>(轻量级分析/本地决策)] B1 --> B12[工业级边缘网关<br/>(协议转换/数据过滤)] B2[核心功能] --> B21[数据预处理<br/>(清洗/格式转换)] B2 --> B22[实时监控<br/>(航次/船体性能预警)] B2 --> B23[本地决策<br/>(紧急情况处置)] B2 --> B24[数据缓存<br/>(近7天关键数据)] end %% 网络接入与传输层 subgraph 网络接入与传输层 direction LR C1[船端网络] --> C11[工业以太网（OT网）<br/>(关键数据实时传输)] C1 --> C12[业务网络（IT网）<br/>(配货/调度数据交互)] C2[船岸传输] --> C21[近海：4G/5G<br/>(高带宽传输)] C2 --> C22[远海：VSAT卫星<br/>(全球范围连接)] C2 --> C23[传输保障<br/>(压缩/加密/断点续传)] end %% IaaS层（基础设施即服务） subgraph IaaS层 direction LR D1[云基础设施] --> D11[公有云<br/>(弹性计算/存储)] D1 --> D12[专属云/私有云<br/>(高安全资源池)] D1 --> D13[混合云<br/>(弹性+安全兼顾)] D2[资源管理] --> D21[计算资源<br/>(虚拟机/容器)] D2 --> D22[存储资源<br/>(分布式存储)] D2 --> D23[网络资源<br/>(VPC/安全组)] end %% 通用PaaS层（gPaaS） subgraph 通用PaaS层 direction LR E1[物联网平台] --> E11[设备接入管理<br/>(多设备协议适配)] E1 --> E12[设备数据管理<br/>(采集/存储/转发)] E1 --> E13[设备远程控制<br/>(参数配置/控制)] E2[大数据与AI平台] --> E21[数据采集<br/>(多源数据统一接入)] E2 --> E22[数据存储<br/>(数据湖/数据仓库)] E2 --> E23[数据处理<br/>(批处理/流处理)] E2 --> E24[数据分析<br/>(挖掘/统计工具)] E2 --> E25[人工智能<br/>(机器学习/深度学习框架)] E3[集成平台] --> E31[应用集成<br/>(多系统互通)] E3 --> E32[服务总线<br/>(服务注册/发现)] E3 --> E33[API管理<br/>(接口统一管理)] end %% 应用PaaS层（aPaaS） subgraph 应用PaaS层 direction LR F1[行业机理模型与算法] --> F11[航运知识图谱<br/>(领域实体关系)] F1 --> F12[算法库<br/>(航线优化/性能分析算法)] F1 --> F13[数据治理工具<br/>(标准/质量/血缘管理)] F2[场景化套件] --> F21[智能航次管理套件<br/>(计划/监控/预警)] F2 --> F22[船体性能管理套件<br/>(监测/分析/维护)] F2 --> F23[碳排放管理套件<br/>(采集/计算/合规)] F2 --> F24[配货优化套件<br/>(配载/监控/空间优化)] F2 --> F25[调度管理套件<br/>(智能调度/任务跟踪)] end %% 应用SaaS层 subgraph 应用SaaS层 direction LR G1[航次管理] --> G11[航程优化<br/>(多因素智能航线规划)] G1 --> G12[航次监控<br/>(全过程可视化+预警)] G2[船体性能管理] --> G21[性能监测<br/>(实时状态监控)] G2 --> G22[性能分析<br/>(趋势/衰减预测)] G2 --> G23[维护建议<br/>(预防性维护计划)] G3[碳排放合规管理] --> G31[数据采集<br/>(碳排放数据自动采集)] G3 --> G32[计算分析<br/>(IMO标准碳排放计算)] G3 --> G33[合规报告<br/>(报告生成+历史追溯)] G4[调度管理] --> G41[船舶调度<br/>(智能调度算法)] G4 --> G42[任务跟踪<br/>(调度任务全流程跟踪)] G4 --> G43[资源优化<br/>(船队全局配置)] G5[配货管理] --> G51[配载优化<br/>(智能配载方案)] G5 --> G52[货物监控<br/>(在途状态+异常预警)] G5 --> G53[空间利用<br/>(货舱利用率分析)] G6[数据分析与决策] --> G61[运营分析<br/>(多维度统计分析)] G6 --> G62[决策支持<br/>(数据驱动运营建议)] G6 --> G63[可视化驾驶舱<br/>(多业务指标全局洞察)] end %% 层级连接关系 终端层 -->|数据采集| 边缘计算层 边缘计算层 -->|预处理后数据| 网络接入与传输层 网络接入与传输层 -->|加密压缩数据| IaaS层 IaaS层 -->|资源支撑| 通用PaaS层 通用PaaS层 -->|平台能力支撑| 应用PaaS层 应用PaaS层 -->|场景化能力支撑| 应用SaaS层 %% 样式优化（可选，增强可读性） classDef terminal fill:#f9d6d6,stroke:#f00,stroke-width:1px classDef edge fill:#d6f9d6,stroke:#0a0,stroke-width:1px classDef network fill:#d6d6f9,stroke:#00f,stroke-width:1px classDef iaas fill:#f9f9d6,stroke:#aa0,stroke-width:1px classDef gpaas fill:#d6f9f9,stroke:#0aa,stroke-width:1px classDef apaas fill:#f9d6f9,stroke:#a0a,stroke-width:1px classDef saas fill:#f9b6d6,stroke:#f5a,stroke-width:1px class A1,A2 terminal; class B1,B2 edge; class C1,C2 network; class D1,D2 iaas; class E1,E2,E3 gpaas; class F1,F2 apaas; class G1,G2,G3,G4,G5,G6 saas;
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10-17
<think>我们之前已经详细描述了云帆智航工业互联网SaaS产品的七层架构，现在用户希望用流程图展示其架构和层级连接关系。由于文本对话无法直接绘制流程图，我将采用以下方式： 1. 用文字描述流程图的结构和连接关系 2. 使用mermaid语法描述流程图（用户可复制到支持mermaid的编辑器查看） 3. 补充说明各层在流程中的交互 ### 流程图设计思路 - **方向**：垂直分层，从上到下（或从下到上）表示数据流和依赖关系 - **层级关系**：终端层->边缘计算层->网络层->IaaS层->通用PaaS层->应用PaaS层->应用SaaS层 - **关键连接**： - 终端层采集的数据流向边缘计算层 - 边缘计算层处理后的数据经网络层传输到云平台（IaaS层） - 云平台资源支撑上层PaaS和SaaS运行 - 应用SaaS层向用户提供界面，同时可向边缘层下发控制指令（形成闭环） ### 流程图（mermaid语法） ```mermaid flowchart TD A[终端层\n船舶感知终端\n业务执行终端] -->|原始数据采集| B[边缘计算层\n数据预处理\n实时监控\n本地决策] B -->|处理后的数据| C[网络接入与传输层\n船端网络\n船岸传输\n传输优化] C -->|安全传输的数据| D[IaaS层\n云基础设施\n资源管理] D -->|提供资源| E[通用PaaS层\n物联网平台\n大数据与AI平台\n集成平台] E -->|平台服务| F[应用PaaS层\n行业机理模型\n场景化套件] F -->|业务组件| G[应用SaaS层\n航次管理\n船体性能管理\n碳排放合规管理等] G -->|控制指令| A G -->|用户交互| H[终端用户\n管理层/船员] H -->|操作指令| G ``` ### 各层功能及连接关系详解 1. **终端层**（数据源与控制执行端） - 功能：采集船舶航行数据（GPS、AIS等）、船体性能数据（应力传感器等）、动力数据（主机油耗等）、环境数据（气象传感器等），并执行业务指令（如配货调整）。 - 连接：数据输出到边缘层（上行），接收SaaS层的控制指令（下行）。 2. **边缘计算层**（船端实时处理） - 功能：数据清洗、本地预警（如船体性能异常）、紧急决策（如航线微调）。 - 连接：接收终端层数据（上行），将处理后的数据压缩传输至网络层（上行）。 3. **网络接入与传输层**（数据传输通道） - 功能：通过船载网络（OT/IT网）和船岸通信（4G/5G/卫星）传输数据。 - 连接：接收边缘层数据（上行），传输至云端IaaS层；同时将云端指令传回边缘层（下行）。 4. **IaaS层**（基础设施支撑） - 功能：提供虚拟机、存储、网络等资源（基于华为云、阿里云等[^1]）。 - 连接：接收网络层数据，为上层PaaS提供运行环境。 5. **通用PaaS层**（通用技术平台） - 功能：物联网设备管理、大数据处理（数据湖、流计算）、AI模型训练、API集成。 - 连接：调用IaaS资源，输出通用服务（如设备数据分析）到应用PaaS层。 6. **应用PaaS层**（行业专用组件） - 功能：提供航运领域的算法库（航线优化、碳排放计算）、场景化套件（航次管理套件等）。 - 连接：基于通用PaaS构建，为SaaS层提供可配置的业务模块。 7. **应用SaaS层**（用户应用界面） - 功能：最终业务功能实现，如航程优化、船体性能分析、碳排放报告生成[^2]。 - 连接： - 输入：接收应用PaaS层的业务组件。 - 输出：向终端用户（船员/管理层）提供操作界面，并向终端层/边缘层下发控制指令（形成闭环）。 ### 架构特点 - **云边协同**：边缘层处理实时性要求高的任务（如预警），云端处理复杂分析（如AI航线优化）。 - **数据闭环**：从终端采集到SaaS决策再回传控制指令，实现“感知-分析-执行”闭环。 - **模块化设计**：应用PaaS层的场景化套件支持快速组合功能（如引用华为云的模块化解决方案[^1]）。 §§相关问题§§ 1. 边缘计算层如何保障船舶在断网情况下的基础功能运行？ 2. 云帆智航的SaaS层如何利用华为云的技术优势（如AI平台）？ 3. 船岸数据传输中如何平衡实时性和带宽成本？ </think>### 云帆智航工业互联网SaaS七层架构流程图分析 以下是基于分层架构的流程图描述及功能详解（采用**mermaid语法**，可直接复制到支持渲染的编辑器中查看）： ```mermaid flowchart TD %% 定义七层节点 A[终端层\n船端感知与执行] --> B[边缘计算层\n船端边缘处理] B --> C[网络接入与传输层] C --> D[IaaS层\n云基础设施] D --> E[通用PaaS层\n物联网/大数据/AI平台] E --> F[应用PaaS层\n行业机理模型与算法] F --> G[应用SaaS层\n业务功能模块] %% 层级功能与连接关系 subgraph 船端 A -->|原始数据流| B end subgraph 岸端 C -->|加密数据传输| D D -->|资源供给| E E -->|平台服务支撑| F F -->|业务组件| G end %% 双向交互 G -->|控制指令| A G -->|数据分析反馈| F E -.->|AI模型训练| F ``` #### 各层功能及层级连接详解 1. **终端层**（船端感知与执行） - **功能**：部署传感器（GPS、结构应力传感器、气象仪等）和执行终端（配货/调度设备），采集航行数据、船体状态、环境参数 - **连接关系**：原始数据直输边缘层（箭头 `A-->B`），接收SaaS层下发指令（箭头 `G-->A`） 2. **边缘计算层**（船端边缘处理） - **功能**： - **数据预处理**：清洗/过滤无效数据（如噪声干扰） - **本地决策**：紧急规则响应（如航线微调） - **数据缓存**：存储近7天核心数据 - **连接关系**：处理后的结构化数据经网络层上传（`B-->C`） 3. **网络接入与传输层** - **功能**： - 近海：通过4G/5G高带宽传输 - 远海：VSAT卫星通信（支持断点续传） - **安全机制**：TLS/HTTPS加密 + CDN加速（优化传输成本）[^2] - **连接关系**：加密数据输入IaaS层（`C-->D`） 4. **IaaS层**（基础设施即服务） - **功能**： - **混合云架构**：公有云（弹性资源） + 私有云（敏感数据隔离） - **资源调度**：容器集群自动扩缩容（如华为云容器引擎）[^1] - **连接关系**：为PaaS层提供算力/存储资源（`D-->E`） 5. **通用PaaS层**（gPaaS） - **功能**： - **物联网平台**：船舶设备统一接入（支持MQTT/Modbus） - **大数据平台**：流处理引擎（实时分析航速/油耗） - **AI平台**：训练航线优化模型（如TensorFlow集成） - **连接关系**：输出标准服务至应用PaaS层（`E-->F`） 6. **应用PaaS层**（aPaaS） - **功能**： - **航运算法库**：航线优化$f(x)=\min \sum_{i=1}^{n} (燃油成本_i + 时间成本_i)$ - **数据治理**：质量监控 + 血缘分析 - **场景套件**：预置碳排放合规模型（IMO标准适配） - **连接关系**：组件化输出至SaaS层（`F-->G`），接收AI模型反馈（`G-->F`） 7. **应用SaaS层** - **核心模块**： | 功能模块 | 关键技术支撑 | |----------------|----------------------------------| | 航程优化 | 多目标规划算法 + 实时气象数据 | | 船体性能管理 | 振动分析模型 + 结构应力预测 | | 碳排放合规 | IMO公式计算$C_{emission}=k \cdot \int P \cdot SF \, dt$ | - **连接关系**：用户操作入口，生成控制指令回传船端（`G-->A`） --- ### 架构协同与优势 - **数据闭环**： $$ \text{船端感知} \xrightarrow{\text{边缘预处理}} \text{云端分析} \xrightarrow{\text{SaaS决策}} \text{船端执行} $$ - **关键技术集成**： - 边缘层降低响应延迟（<100ms） - 华为云AI平台提升航线规划精度[^1] - CDN网络优化远洋传输成本（带宽阶梯计价）[^2][^3] - **行业适配**： - 复用云帆加速“直播+解决方案”模块化能力[^2]，快速扩展至工业培训场景
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