目录

一、项目背景与目标

二、系统架构概述

总体架构图

三、ER 图（核心数据库设计）

实体关系图简述

数据表设计（简要）

四、模型结构图（边缘+云端AI推理架构）

边缘模型（YOLOv5-tiny/PP-YOLOE）

云端模型（ReID/人脸识别/动作识别）

五、通信时序图

六、融合策略建议

七、安全与隐私

八、部署建议

九、未来扩展方向

一、项目背景与目标

在智能园区、零售安防、智慧交通等场景中，需要处理大量摄像头产生的视频流。为提高响应速度、降低带宽、保护隐私，同时保持高精度识别能力，本系统采用“边缘+云端”协同的架构，实现视频数据的本地初步分析与云端深度处理。

二、系统架构概述

总体架构图

摄像头 (边缘端)
│
├─[边缘算法处理模块]
│     ├─目标检测（人/车/异常）
│     ├─结构化提取（属性识别、人脸抓拍）
│     └─事件触发器（越界、聚集）
│
▼
边缘网关/NVR（事件缓冲 + 加密 + 上传）
▼
云端平台
│     ├─视频流接入服务（RTSP/RTMP/WebRTC）
│     ├─高精度AI推理引擎（人脸识别/行为分析）
│     ├─数据中心（结构化信息存储）
│     └─可视化平台与业务系统对接

三、ER 图（核心数据库设计）

实体关系图简述

  1. Camera：摄像头设备信息

  2. Event：检测事件记录（人、车、异常行为）

  3. Snapshot：抓拍图信息

  4. PersonFeature：结构化人物特征

  5. FaceMatch：人脸比对记录

数据表设计（简要）

CREATE TABLE Camera (id BIGINT PRIMARY KEY,device_id VARCHAR(64),location VARCHAR(128),online_status BOOLEAN,edge_model_version VARCHAR(32)
);CREATE TABLE Event (id BIGINT PRIMARY KEY,camera_id BIGINT,event_type VARCHAR(32),timestamp DATETIME,snapshot_id BIGINT,FOREIGN KEY(camera_id) REFERENCES Camera(id)
);CREATE TABLE Snapshot (id BIGINT PRIMARY KEY,image_url TEXT,target_type VARCHAR(32),target_box JSON,extracted_features JSON
);CREATE TABLE FaceMatch (id BIGINT PRIMARY KEY,snapshot_id BIGINT,matched_person_id BIGINT,score FLOAT,FOREIGN KEY(snapshot_id) REFERENCES Snapshot(id)
);

四、模型结构图（边缘+云端AI推理架构）

边缘模型（YOLOv5-tiny/PP-YOLOE）

输入：视频帧图像（分辨率：720p）
↓
图像预处理（缩放/归一化）
↓
CNN 特征提取层（Backbone）
↓
特征融合 + 多尺度输出（Neck）
↓
分类 + 边框回归输出（Head）
↓
输出：目标框 + 标签 + 置信度

云端模型（ReID/人脸识别/动作识别）

输入：抓拍图 or 视频片段
↓
高级特征提取（ResNet-101 / Swin Transformer）
↓
行人重识别 / 人脸特征提取 / 动作分类器
↓
输出：匹配特征向量 / 分类标签 / 相似度分值

五、通信时序图

sequenceDiagram
participant EdgeCam as 边缘摄像头
participant Gateway as 边缘网关
participant Cloud as 云端平台
participant DB as 数据中心EdgeCam->>Gateway: 视频帧推送 + 边缘检测结果
Gateway-->>EdgeCam: 接收确认 / 采集状态
Gateway->>Cloud: 上报结构化元数据（MQTT/HTTPS）
Cloud->>DB: 存储抓拍图+事件
Cloud->>Cloud: 云端AI模型分析（人脸、ReID）
Cloud->>Gateway: 分析结果反馈 / 联动指令（WebSocket）
Gateway->>EdgeCam: 控制指令（报警、打码等）

六、融合策略建议

  1. 边缘预判 + 云端复核：低置信度事件上报云端确认。

  2. 高频事件本地处理，如周界入侵、聚集检测，节省云计算资源。

  3. 模型下发机制：云端支持在线 OTA 模型更新推送至边缘设备。

  4. 联动与控制闭环：通过边云协同形成实时控制动作（如报警联动、门禁控制）。

七、安全与隐私

  • 边缘设备本地加密抓拍图（AES）

  • 云端接口采用双向 TLS

  • 用户/权限/设备多级认证机制（Token + HMAC + ACL）

  • 结构化数据与视频数据分离存储，支持脱敏调阅

八、部署建议

  • 边缘设备：选用 RK3588 / Jetson Nano/Xavier / 海思 NPU 型 IPC

  • 传输协议：结构化数据走 MQTT，视频走 RTSP + HLS 或 WebRTC

  • 云平台选型：支持 GPU 推理 + Kafka + MySQL/ClickHouse + MinIO

九、未来扩展方向

  • 引入联邦学习进行边缘模型本地适配

  • 多模态数据融合（视频 + 声音 + 雷达）

  • 支持边缘侧增量学习，提升模型泛化能力

  • 对接大模型（如文生图、跨模态问答）实现智能安防助理

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