王云峰，黎作鹏

1.河北工程大学 信息与电气工程学院，河北 邯郸056038

2.河北工程大学 河北省城市公共安全信息感知与处理重点实验室，河北 邯郸056038

物联网技术的快速发展实现了对人们生产生活中无处不在的信息数据的获取，云计算与大数据技术则为物联网产生的海量信息数据的精确处理提供了计算资源[1]。“物联网+云计算”构成了一种能够实现普适多媒体服务[2]理念的计算系统架构。但随着安防网络规模的不断扩大，采集和传输的数据量激增，这种媒体数据处理模式面临重大的挑战：（1）海量数据传输使网络带宽资源不足；（2）海量数据处理使云端计算资源面临挑战，且难以满足安防信息处理的实时性需求；（3）海量数据存在的价值密度低但整体蕴藏的价值高，高价值数据难以获取。

为了满足公共安全行业对媒体数据处理的需求变化，需要对“物联网+云计算”的数据处理体系架构进行必要的改进，提高数据处理的实时性，缓解云中心的计算压力。此外，为使数据利益最大化，需要从大量的低价值密度的数据中准确高效地获取到高价值的数据信息。

边缘计算[3]作为一种分布式计算模式，通过充分利用边缘网络的计算和存储资源，能够极大地降低海量数据传输对网络带宽资源的需求，并满足安防对媒体数据处理的实时性需求。而基于深度学习的目标检测[4]是计算机视觉领域的一个重要技术，它可以快速对视频或图像中的物体进行分类识别，对于准确提取高价值的数据信息有重要意义。……