一种基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统，涉及钢铁生产领域，包括烧结现场、云平台中心、烧结现场主控室，其中，烧结现场包括视频采集传输系统、多设备边缘管理系统。视频采集传输系统对视频信息采集后，通过智能集线箱将信息输入到多设备边缘管理系统；云平台中心基于B/S架构，包括云基础设施和微服务模块，云基础设施包括微服务集群和网关，微服务模块提供基础服务和功能服务；烧结现场主控室设有基于C/S架构的平台，与云平台服务可协同并均可提供网页页面访问功能。本发明专利技术能够对烧结流程现场多源数据进行实时的采集和分析，并考虑现场因素，采用云边协同方式，在保证系统稳定性和鲁棒性的情况下，实现对烧结过程的质量预测控制。对烧结过程的质量预测控制。对烧结过程的质量预测控制。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统


[0001]本专利技术涉及钢铁生产领域，尤其涉及一种基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统。

技术介绍

[0002]钢铁产业中，烧结过程是一个重要的铁前工艺过程。由于烧结产品质量与高炉产品质量息息相关，因此需要对其过程进行多方位的视频监测、分析和反馈。在烧结一混流程处，需要视频实时对图像形态和深度信息进行监测，从而优化流程操作；在烧结台车前端，需要实时的视频信息反映烧结布料的情况，从而指导相关布料机械参数的调整；在烧结台车尾部，实时的视频信息可以辅助进行烧结产品质量的预测。
[0003]然而，目前在烧结现场，对于视频信息的传输和处理，缺乏合理的规划。在传输方面，存在多个设备之间协议不兼容、确定性调度难、时钟不同步等情况；在处理方面，由于多采用单独的C/S架构，对现场硬件要求高。另外还存在运维复杂、资源扩展难、协同工作难等问题。
[0004]中国专利公开号为：CN105276988A，名称为：一种烧结矿机尾断面FeO含量的控制方法。具体做法为：使用双CCD图像监测系统，对可见光图像和红外图像进行特征提取后，将其输入到模糊聚类系统中，经过训练，得到FeO含量等级，最后将得到的FeO含量等级信息输入到终端，进行生产参数的控制。但是其基于C/S架构，对现场计算机硬件性能要求高，缺乏对资源的合理规划，运维困难。另外，其模型缺乏更新功能，只能单向的输入，不能得到现场反馈后进行模型更新。
[0005]中国专利公开号为：CN113128781A，名称为：一种自动构建智能化模型与算法的分布式工业能源运行优化平台。具体做法为：该平台分为建模端、服务端与运行端三部分。建模端通过模块拖拽的方式实现算法的搭建；服务端负责构建并存储训练样本与生产计划、制造信号等信息，运行端进行界面展示，并通过人机互动将信息反馈至云端，触发边缘端的模型更新。但是该平台由于全部基于B/S架构，未考虑到与现场大量存在的C/S架构系统的兼容以及从C/S架构向B/S架构转化中的系统和生产稳定性。另外，其在人机交互时并未对信息进行门限管控，即，得到正向反馈时再生成模型更新指令，其直接生成指令的方式可能会对生产造成重大影响。另外，其计算均利用边缘计算节点，针对普通工况信息和视频信息采用同样的处理方式，容易造成系统计算性能的瘫痪，也不能很好的利用云端的计算性能。
[0006]文献《基于机尾断面形态及过程参数多参量分析的烧结矿质量在线判定系统的研发》(张乐文，安徽大学，20170815)中的2.1、7.1节及图2.1、7.1、7.2所展示的具体做法为：基于C/S架构，在现场部署软件，并通过页面实现交互，展示预测结果，穿过防火墙后，可以实现网页的互联网访问。但系统缺乏对不同类型设备协议、流量等统一管理的边缘端，也只有预测结果的展示部分，未涉及预测结果的反馈和相应的控制部分。另外，相比于本方案的B/S架构系统，基于C/S架构的网页服务难以保证服务的动态可靠性和即时可扩展性等，也不能实现协同工作。
[0007]综上所述，现有技术有以下缺点：缺乏对不同类型设备、协议、流量的统一管理；预测方面，只能进行单向预测，缺乏现场反馈部分；单基于C/S架构的系统，存在资源的合理规划难、服务的动态可靠性和即时可扩展性难保证、协同工作难等问题。
[0008]因此，本领域的技术人员致力于开发一种基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统，在云端，基于B/S架构和C/S架构进行系统构建，B/S架构的系统能够在保证服务的动态可靠性和即时可扩展性的同时还可以进行各部门的协同工作，C/S架构的系统可以在一定的时间段内提高系统生态的稳定性和鲁棒性；在边缘端，能够通过边缘设备，对不同类型设备的协议、流量等进行统一管理。此外，除了进行预测和控制，还可以通过预测结果的反馈对模型进行更新。

技术实现思路

[0009]有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是如何搭建资源合理分配、服务稳定可扩展的系统，如何在多个摄像头采集的情况下，对不同设备的协议、流量进行统一管理，以及如何实现模型的双向更新。
[0010]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统，其特征在于，包括烧结现场、云平台中心、烧结现场主控室，其中，所述烧结现场包括视频采集传输系统、工况信息采集系统、多设备边缘管理系统，所述视频采集传输系统、所述工况信息采集系统对视频信息和工况信息采集后，通过智能集线箱将采集的信息输入到所述多设备边缘管理系统；
[0011]所述云平台中心基于B/S架构，包括云基础设施和微服务模块，所述云基础设施构成所述云平台中心所需的硬件环境，所述微服务模块提供基础服务和功能服务；
[0012]所述烧结现场主控室设有基于C/S架构的平台，所述烧结现场主控室包括现场管控反馈系统，所述现场管控反馈系统分别与现场PLC、所述云平台中心、所述多设备边缘管理系统连接。
[0013]进一步地，所述视频采集传输系统分布于烧结一混流程处、烧结台车前端、烧结台车尾端处，包括可见光摄像机、红外摄像机、高速摄像机、深度摄像机、雷达。
[0014]进一步地，所述智能集线箱中安装无线温度传感器和风扇，所述无线温度传感器用于实时回传温度信息至网页页面，并进行预警报警。
[0015]进一步地，所述多设备边缘管理系统包括边缘计算节点，用于多设备的协议转换、流量管控、时钟同步；所述边缘计算节点包括针对视频采集传输系统的边缘计算节点和针对工况信息采集系统的边缘计算节点。
[0016]进一步地，所述针对视频采集传输系统的边缘计算节点负责流量调度和时钟同步，视频信息的计算和存储由所述云平台中心完成；所述针对工况信息采集系统的边缘计算节点负责工况信息的计算及存储。
[0017]进一步地，所述云基础设施包括可扩展的服务器集群和相应的网关；所述服务器集群使用VMware进行集群构建和管理，通过网关进行集群内不同设备的通信和协同。
[0018]进一步地，所述基础服务包括计算服务、存储服务、数据库服务；所述功能服务包括预测控制服务、异常监测服务、前端页面服务。
[0019]进一步地，所述现场管控反馈系统通过网页页面的形式展示所述云平台中心的视
频数据处理结果、预测控制模型预测结果和控制建议；所述现场管控反馈系统通过网页页面的形式展示所述多设备边缘管理系统获得的各设备流量信息以及状态。
[0020]进一步地，所述现场管控反馈系统根据所述云平台中心的视频数据处理结果、预测控制模型预测结果和控制建议为现场提供操作指导，通过网页发送调节指令至所述云平台中心，之后再发送至所述现场PLC，当得到正向反馈时，将调节记录返回所述云平台中心的预测控制模型中，进行模型更新。
[0021]进一步地，所述调节指令使用C/S架构平台向所述现场PLC发送。
[0022]与现有技术相比，本专利技术至少具有如下有益的技术效果：
[0023]1、使用基于云边协同的方式，实现了对现场多个设备的信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统，其特征在于，包括烧结现场、云平台中心、烧结现场主控室，其中，所述烧结现场包括视频采集传输系统、工况信息采集系统、多设备边缘管理系统，所述视频采集传输系统、所述工况信息采集系统对视频信息和工况信息采集后，通过智能集线箱将采集的信息输入到所述多设备边缘管理系统；所述云平台中心基于B/S架构，包括云基础设施和微服务模块，所述云基础设施构成所述云平台中心所需的硬件环境，所述微服务模块提供基础服务和功能服务；所述烧结现场主控室设有基于C/S架构的平台，所述烧结现场主控室包括现场管控反馈系统，所述现场管控反馈系统分别与现场PLC、所述云平台中心、所述多设备边缘管理系统连接。2.如权利要求1所述的基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统，其特征在于，所述视频采集传输系统分布于烧结一混流程处、烧结台车前端、烧结台车尾端处，包括可见光摄像机、红外摄像机、高速摄像机、深度摄像机、雷达。3.如权利要求1所述的基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统，其特征在于，所述智能集线箱中安装无线温度传感器和风扇，所述无线温度传感器用于实时回传温度信息至网页页面，并进行预警报警。4.如权利要求1所述的基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统，其特征在于，所述多设备边缘管理系统包括边缘计算节点，用于多设备的协议转换、流量管控、时钟同步；所述边缘计算节点包括针对视频采集传输系统的边缘计算节点和针对工况信息采集系统的边缘计算节点。5.如权利要求4所述的基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：白雪含，陈彩莲，张宝聪，刘伟，关新平，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：