须啸海 赵林 于慧

【摘  要】基于当前物联网技术的应用趋势，论文研究了一种基于边缘计算的视频背景重建的方法，结合城市道路交通车流量实时监测的应用需求，通过实际的车流量视频数据进行算法的验证。同时，论文基于OpenCV构建边缘计算机器视觉应用引擎，将基于视频背景重建的算法向嵌入式实时处理系统移植，从而探索出通用机器视觉算法在边缘计算侧实现功能应用的方法，使得以模块化、软硬件系统低耦合度思想研发机器视觉应用成为可能。

【Abstract】Based on the current application trend of internet of things technology， this paper studies a method of video background reconstruction based on edge computing. Combined with the application requirements of urban road traffic flow real-time monitoring， the paper verifies the algorithm through actual video data of traffic flow. At the same time， this paper constructs the edge computing machine vision application engine based on OpenCV， transplants the algorithm based on video background reconstruction to the embedded real-time processing system， and explores the method of realizing the functional application of general machine vision algorithm in the edge computing side， which makes it possible to study and develop machine vision applications with the idea of modularization and low coupling of software and hardware systems.

【關键词】物联网;边缘计算;机器视觉;嵌入式系统;OpenCV

【Keywords】internet of things; edge computing; machine vision; embedded system; OpenCV

【中图分类号】TP391.4;TP312                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2021）01-0155-05

1 引言

城市交通信号灯控制是智能交通、智慧公路中一个非常重要的组成部分，目前存在的现象是路口的交通信号灯在固定的时间间隔进行切换，这个时间间隔往往是管理中心根据经过统计或经验进行设定，存在时间控制精度的缺陷，尤其在夜间存在交通信号灯按设定时间控制，但几乎没有车辆通过的现象，势必造成道路资源的浪费和造成更多的机动车尾气排放，为了解决这个现象，同时，结合物联网技术，研究一套基于边缘计算的机器视觉车流量计数系统，从而智能动态地控制交通信号灯系统，将能有效地解决存在的问题。本次研究中针对车流量的智能技术采用的是机器视觉背景差方法，其实现原理需要重建无车流的视频背景图像，本文就实现机器视觉的道路视频背景重建的算法进行探讨，以及通过边缘计算方法实现研究系统的移植是本次研究的主要目标，同时，可以找到其他智能型算法在边缘计算模式中的应用模式，对物联网系统边缘计算终端系统的开发具有重要的意义。……