目錄
一、項目背景與目標
二、系統架構概述
總體架構圖
三、ER 圖（核心數據庫設計）
實體關系圖簡述
數據表設計（簡要）
四、模型結構圖（邊緣+云端AI推理架構）
邊緣模型（YOLOv5-tiny/PP-YOLOE）
云端模型（ReID/人臉識別/動作識別）
五、通信時序圖
六、融合策略建議
七、安全與隱私
八、部署建議
九、未來擴展方向
一、項目背景與目標
在智能園區、零售安防、智慧交通等場景中，需要處理大量攝像頭產生的視頻流。為提高響應速度、降低帶寬、保護隱私，同時保持高精度識別能力，本系統采用“邊緣+云端”協同的架構，實現視頻數據的本地初步分析與云端深度處理。
二、系統架構概述
總體架構圖
攝像頭 (邊緣端)
│
├─[邊緣算法處理模塊]
│ ├─目標檢測（人/車/異常）
│ ├─結構化提取（屬性識別、人臉抓拍）
│ └─事件觸發器（越界、聚集）
│
▼
邊緣網關/NVR（事件緩沖 + 加密 + 上傳）
▼
云端平臺
│ ├─視頻流接入服務（RTSP/RTMP/WebRTC）
│ ├─高精度AI推理引擎（人臉識別/行為分析）
│ ├─數據中心（結構化信息存儲）
│ └─可視化平臺與業務系統對接三、ER 圖（核心數據庫設計）
實體關系圖簡述
-
Camera：攝像頭設備信息 -
Event：檢測事件記錄（人、車、異常行為） -
Snapshot：抓拍圖信息 -
PersonFeature：結構化人物特征 -
FaceMatch：人臉比對記錄
數據表設計（簡要）
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、模型結構圖（邊緣+云端AI推理架構）
邊緣模型（YOLOv5-tiny/PP-YOLOE）
輸入：視頻幀圖像（分辨率：720p）
↓
圖像預處理（縮放/歸一化）
↓
CNN 特征提取層（Backbone）
↓
特征融合 + 多尺度輸出（Neck）
↓
分類 + 邊框回歸輸出（Head）
↓
輸出：目標框 + 標簽 + 置信度云端模型（ReID/人臉識別/動作識別）
輸入：抓拍圖 or 視頻片段
↓
高級特征提取（ResNet-101 / Swin Transformer）
↓
行人重識別 / 人臉特征提取 / 動作分類器
↓
輸出：匹配特征向量 / 分類標簽 / 相似度分值五、通信時序圖
sequenceDiagram
participant EdgeCam as 邊緣攝像頭
participant Gateway as 邊緣網關
participant Cloud as 云端平臺
participant DB as 數據中心EdgeCam->>Gateway: 視頻幀推送 + 邊緣檢測結果
Gateway-->>EdgeCam: 接收確認 / 采集狀態
Gateway->>Cloud: 上報結構化元數據（MQTT/HTTPS）
Cloud->>DB: 存儲抓拍圖+事件
Cloud->>Cloud: 云端AI模型分析（人臉、ReID）
Cloud->>Gateway: 分析結果反饋 / 聯動指令（WebSocket）
Gateway->>EdgeCam: 控制指令（報警、打碼等）六、融合策略建議
-
邊緣預判 + 云端復核：低置信度事件上報云端確認。
-
高頻事件本地處理，如周界入侵、聚集檢測，節省云計算資源。
-
模型下發機制：云端支持在線 OTA 模型更新推送至邊緣設備。
-
聯動與控制閉環：通過邊云協同形成實時控制動作（如報警聯動、門禁控制）。
七、安全與隱私
-
邊緣設備本地加密抓拍圖（AES）
-
云端接口采用雙向 TLS
-
用戶/權限/設備多級認證機制（Token + HMAC + ACL）
-
結構化數據與視頻數據分離存儲，支持脫敏調閱
八、部署建議
-
邊緣設備：選用 RK3588 / Jetson Nano/Xavier / 海思 NPU 型 IPC
-
傳輸協議：結構化數據走 MQTT，視頻走 RTSP + HLS 或 WebRTC
-
云平臺選型：支持 GPU 推理 + Kafka + MySQL/ClickHouse + MinIO
九、未來擴展方向
-
引入聯邦學習進行邊緣模型本地適配
-
多模態數據融合（視頻 + 聲音 + 雷達）
-
支持邊緣側增量學習，提升模型泛化能力
-
對接大模型（如文生圖、跨模態問答）實現智能安防助理
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