技术领域
[0001] 本发明涉及应急监测领域，尤其涉及一种用于应急监测的北斗AI边缘计算网关。
相关背景技术
[0002] 在应急监测领域，目前广泛使用北斗接收机终端和北斗短报文通信终端，相关数据传输至后端平台进行集中计算和处理；但是，相关终端在可操作性和数据综合计算处理方便存在显著不足，后端平台统一进行海量数据处理，导致后端平台的资源压力过大，应急响应效率下降，无法迅速响应各类环境动态变化的需求。同时终端和后端平台间的数据传输存在时延，也导致数据处理效率进一步降低。因此，如何解决该问题是目前需要考虑的。
具体实施方式
[0013] 为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下结合附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的保护范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本发明做进一步的描述。
[0014] 如图1所示，本发明具体涉及一种用于应急监测的北斗AI边缘计算网关，其包括通用传感器信号处理单元、北斗定位单元、视觉信号处理单元、CPU处理单元、AI核心处理单元（NPU处理单元）、数据存储单元、数据传输单元和北斗短报文通信单元。
[0015] 进一步地，通用传感器信号处理单元包括接收某种雷达发送信号的雷达信号处理单元；用于接收并处理边坡位移监测雷达所采集的原始数据，通过一系列预处理步骤，确保数据的准确性和可靠性。这些预处理步骤包括数据清洗、滤波、去噪等，以去除可能影响数据质量的干扰因素。处理完成后，将这些数据转换成易于理解和分析的空间数据信息，以便进一步分析和应用。这些空间数据信息可以用于评估边坡的稳定性，预测潜在的滑坡风险，并为相关的地质灾害预警系统提供重要支持。在预处理阶段之后，输出的空间数据信息会被导入到专业的地理信息系统（GIS）或相关的数据分析软件中，进行更深入的挖掘和分析。这些系统能够利用先进的算法和模型，对空间数据进行多维度、多尺度的解析，揭示出边坡位移的复杂规律和潜在的风险因素。
[0016] 例如，通过对空间数据信息进行时间序列分析，可以识别出边坡位移的变化趋势和速率，进而判断边坡的稳定性状态。同时，结合地质、气象、水文等多源数据，可以构建出更为精确的边坡稳定性评估模型，为滑坡预警和灾害防治提供科学依据。
[0017] 此外，空间数据信息还可以被用于生成边坡的三维可视化模型，通过直观的图形展示，帮助研究人员和决策者更清晰地了解边坡的形态特征和结构特点。这些模型不仅有助于深入理解边坡的变形机制，还可以为边坡治理工程的设计和施工提供重要参考。因此，接收并处理边坡位移监测雷达的原始数据，通过预处理和深入分析，输出的空间数据信息在边坡稳定性评估、滑坡预警和地质灾害防治等方面具有广泛的应用价值。
[0018] 进一步地，通用传感器处理单元接收的信号也可以是温度传感器发送的温度信号，以用于火灾的预警，或者水文信号以用于水位预警等等。
[0019] 北斗定位单元：通过接收来自北斗卫星系统的信号，并利用边缘计算网关中的北斗定位单元进行处理，我们可以获得精确的空间位置信息。这个过程涉及到将接收到的卫星信号进行解码和计算，以确定设备在地球上的具体位置。边缘计算网关作为一个关键设备，能够实时处理这些信号，并将处理后的数据转换为可用的空间位置信息。这种技术在导航、地理信息系统、智能交通和许多其他领域都有广泛的应用。具体来说，北斗卫星系统发射的信号包含了丰富的导航和定位信息，这些信息通过电磁波传播到地面，被边缘计算网关中的天线与接收机接收到这些信号，北斗定位单元便开始工作，对信号进行一系列复杂的处理。北斗定位单元会对接收到的信号进行滤波和放大，以消除干扰和增强信号质量。随后，利用内置的算法和模型，对信号进行解码和解析，以提取出其中的导航电文。这些导航电文中包含了卫星的轨道参数、时间信息等关键数据，是计算空间位置的基础。
[0020] 在获取到导航电文后，北斗定位单元会结合自身的时钟和存储的星历数据，进行一系列的数学运算。这些运算包括计算卫星与接收设备之间的伪距、多普勒频移等参数，并利用这些参数和卫星的轨道参数，通过特定的算法（如最小二乘法等）求解出接收设备的三维坐标和时间信息。最终，经过边缘计算网关中的北斗定位单元处理后的空间位置信息，会以数字或图形等形式输出给用户。这些信息可以用于导航、定位、跟踪等多种应用场景，为人们的日常生活和工作带来便利。
[0021] 视觉信号处理单元（ISP图像信号处理器）：主要任务是接收来自摄像头的视频流图像数据。为了确保图像质量，ISP首先会对这些视频流图像进行防抖处理，以消除由于摄像头抖动或其他因素引起的图像模糊和不稳定现象。接着，它会对光线强度进行调整，确保在不同光照条件下都能获得清晰、明亮的图像。经过这些处理步骤后，ISP会输出符合标准的视频流数据，以便于后续的处理和分析。通过这种方式，北斗边缘计算网关能够提供高质量的视频流图像，为各种应用场景提供可靠的支持。作为经过ISP精心处理的视频流数据，不仅提高了图像的清晰度和稳定性，还优化了数据格式以适配不同的应用需求。这些数据随后会通过北斗边缘计算网关内部的高效数据传输系统，快速、准确地传送到需要的地方。
[0022] CPU处理单元：接收来自雷达信号处理单元和北斗定位单元的输出信号，并严格按照既定的标准格式将这些信号传递给神经网络处理单元（NPU）。在接收过程中，首先会对雷达信号处理单元输出的信号进行解析，提取出目标的位置、速度、方向等关键信息，确保这些信息的准确性和完整性。同时，对北斗定位单元提供的定位数据进行校验，确认其精度和时效性，以满足后续处理的需求。
[0023] 接下来，根据预设的数据转换规则，将解析后的雷达信号和校验后的北斗定位数据按照特定的标准格式进行编码。这一步骤至关重要，因为它确保了数据的一致性和可读性，便于NPU进行高效、准确的处理；编码完成后，通过高效、稳定的数据传输通道，将格式化的数据发送给NPU。在传输过程中，还会采取必要的措施来保护数据的完整性和安全性，防止数据在传输过程中被篡改或泄露。
[0024] NPU在接收到这些数据后，会利用自身强大的计算能力进行进一步的分析和处理。它可以根据预先训练好的模型和算法，对雷达信号和定位数据进行深度融合和智能分析，从而实现对目标的精准识别和跟踪。这一过程不仅提高了系统的自动化和智能化水平，还大大增强了系统的实时性和准确性。
[0025] 最终，经过NPU处理后的结果会以更加直观、易于理解的形式输出给用户或后续的处理系统。这样，用户就可以根据这些结果来做出更加准确、及时的决策和判断，从而满足各种应用场景的需求。
[0026] AI核心处理单元（NPU处理单元）：该单元配置运行有各种不同的神经网络，这些神经网络对雷达处理单元、北斗定位单元和视觉信号处理单元输出的数据进行AI运算，从而形成实时且规范的空间数据信息；同时，对海量的历史数据进行深度挖掘与训练，这些历史数据包括雷达数据、北斗定位数据以及视觉信号数据。通过对这些数据的分析，NPU能够提取出其中的规律，并利用这些规律快速生成准确的未来趋势预报数据信息。
[0027] 在智慧城市的建设中，NPU能够实时处理来自城市各个角落的数据，包括交通流量、环境监测、公共安全等，通过AI运算生成精准的空间数据信息，帮助城市管理者做出科学决策。同时，对于城市中的海量历史数据，如历年的交通流量变化、气候数据等，NPU也能进行深度挖掘，发现数据背后的规律，为城市规划提供有力的数据支持。
[0028] 在自动驾驶领域，NPU能够实时处理来自车辆传感器（如雷达、摄像头等）的数据，以及结合北斗定位数据，对车辆周围环境进行精准感知。通过深度学习算法，NPU能够识别出行人、车辆、道路标志等，为自动驾驶系统提供决策依据。同时，通过对海量历史驾驶数据的挖掘与训练，NPU能够不断优化自身的预测能力，提高自动驾驶系统的安全性和稳定性。
[0029] 数据存储单元：用于AI核心处理单元输出的各类数据的本地存储，以备未来进行边缘计算时作为宝贵的数据资源使用。
[0030] 数据传输单元：通过各种通信方式，如4G、Lora等，将数据传输给本地用户，以便他们能够及时了解现场情况，并对相关紧急情况进行有效的管理和应对，同时也通过各种通信方式将数据传输到后端的云服务器进行进一步的处理和分析。在数据传输的过程中，为了确保数据的安全性和完整性，采用了先进的加密技术，对数据进行加密处理，以防止数据在传输过程中被非法截获或篡改。同时，还设置了数据校验机制，以确保接收到的数据与原始数据完全一致，从而避免了因数据错误而导致的决策失误。
[0031] 北斗短报文通信单元：与CPU处理单元连接，提供一种独立于地面网络之外的通信手段，在数据传输单元传输受限时将数据通过北斗短报文形式发送给本地用户，以及传输到后端的云服务器进行进一步的处理和分析，同时接收本地用户和云服务器发送的数据。
[0032] 后端云服务器作为整个系统的中央管理平台，负责接收和处理来自各个边缘节点的各类空间位置信息以及告警和预警信息。这些信息经过传输到达中央管理平台后，平台会进行详细的分析和处理，确保每一个信息都能得到及时且准确的响应。通过这种方式，中央管理平台能够有效地监控和管理整个系统的运行状态，确保系统的稳定性和安全性。
[0033] 本发明的AI核心处理单元、数据传输单元、后端云平台以及本地用户界面构建了一个高效、可扩展的数据处理系统，能够快速地接收、处理并存储来自AI核心和本地用户的数据。这些数据将被用于进一步的分析和挖掘，以提取出有价值的信息，为企业的决策提供有力的支持。此外，为了提高数据的利用效率，还引入了智能推荐系统。该系统能够根据用户的历史行为和当前需求，智能地推荐相关的数据和信息，帮助用户更快地找到所需的内容，提高工作效率。
[0034] 对于本地用户，提供了直观、易用的数据展示界面，使得用户能够轻松地查看和管理现场数据。同时，还提供了丰富的数据分析工具，帮助用户深入了解数据的内涵和规律，为现场管理和决策提供科学依据。
[0035] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和完善，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
