基于边缘计算的铁路无人值守站监测应用研究

刘晏伊，臧永立，朱超平

(中国铁道科学研究院集团有限公司，北京 100081)

1 引言

自2005年始，铁路行业的视频监控系统逐步从硬盘摄像机发展到服务器存储[1]。随着铁路信息化发展，铁路视频监控的应用需求大幅增加，成果显著。针对入侵人员隐患，监控位图分析可以有效触发报警[2]。北京交通大学与兰州铁路局也联合完成视频入侵检测报警专利发明[3]。随着铁路云平台架构被搭建[4]，视频监控应用借助与云计算的融合更有效的发挥作用。例如，针对“行人非法上道、沿线非法施工损坏铁路设备设施、上跨桥及公铁并行区段机动车肇事侵入线路”的安全隐患，铁路利用热成像原理成功研发了安全视频监控和智能分析系统[5]。

由于铁路行业每天所产生的数据均以T计，因此铁路云平台在数据存储及计算方面的负荷极重，云计算传统的结构正在变慢，视频监测应用更多及普遍的搭载将给云平台产生更大的压力。基于以上情况，为减轻云平台压力、优化传统云平台结构，本文将以铁路无人值守站视频监测分析的云计算应用需求为例，引入边缘计算，搭建基于“云-边-端”协同的边缘计算架构，实现无人值守站监测应用。与传统的人员入侵视频监测应用所不同的是，本文将聚焦于设备安全监测，使视频监测更适合应用于无人值守站需求。

2 功能分析

2.1 视频本地处理

各无人值守站视频流的生成、采集、分析、管理等主要在本地无人值守站进行，跨区情况少。……