视觉端边云融合架构：面向超级智慧城市群演进的关键技术

学术 2024-12-28 08:01 北京

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纪雯, 杨哲铭, 王智, 郭斌, 沈博. 视觉端边云融合架构: 面向超级智慧城市群演进的关键技术. 中国科学：信息科学, 2024, 54(11): 2518-2532, doi: 10.1360/SSI-2023-0397

研究意义

智慧城市的发展深受信息科技的影响，经历了大致每5年更新一代的快速发展阶段，如图1所示。新的智慧城市4.0体系将不局限于个别城市的智能程度提升，更侧重城市群体网络体系的智能水平提升。但是区域发展不平衡给城市群的建设带来了重大挑战。

首先，由于发展水平的不平衡，不同城市间在资源分配、技术能力、基础设施等方面存在差异，这导致资源难以在城市之间高效协调。其次，城市之间缺乏有效的协同联动机制，这阻碍了跨区域的合作和信息共享，影响了城市群体网络体系的智能水平提升。而且城市群体网络体系需要一个能够适应不断变化环境的演化机制，但目前这种机制并不完善，难以应对快速变化的社会和技术需求。如果无法有效解决这些挑战，城市群体网络体系的发展可能会滞后，无法充分发挥智慧城市4.0的潜力，不利于可持续发展。城市间的发展不平衡还可能加剧社会分化，影响社会和谐和稳定。

图1 智慧城市演进过程中核心科技驱动的变化

本文工作

为了应对上述问题和挑战，本文提出了一个创新性的面向智慧城市群的视觉端边云融合架构，以更好地满足未来城市发展的需求。这一架构包括城市内部的视觉端边云架构和城市间的视觉端边云架构。城市内端边云架构与城市间端边云架构共同构成了智慧城市群建设的核心技术支撑，它们之间的关系密切且互补。

城市内端边云架构侧重于单一城市范围内的数据处理、资源管理和智能服务。城市内视觉端边云架构致力于在单个城市范围内构建智能系统，其核心在于整合终端、边缘和云端的各类资源，以实现高效的视觉数据处理和智能分析。该架构包括终端层、边缘层和云层，如图2所示。

图2 城市内端边云自主架构

城市间端边云架构则旨在实现不同城市之间的资源共享、信息互通和协同工作，通过构建跨城市的通信网络和数据交换平台，促进城市群内部的互联互通和一体化发展，如图3所示。

图3 城市间端边云自主架构

这两种架构的集成，形成了一个多层次的智慧城市群管理和服务系统。城市内端边云架构作为基础层，为城市间端边云架构提供支撑，确保各城市内部的智能化管理和服务能够高效运行。同时，城市间端边云架构则在此基础上，通过统一的标准和接口，实现城市间数据和服务的无缝对接，促进城市群层面的协同优化和智能决策。

实验结果

为了评估上述方法的性能，我们在不同的任务请求速率下测试了它们的性能表现。各方案的任务处理时延和能耗的变化情况如图4所示。

图4 不同任务请求速率下各方案的性能评估

从图4可以看出，基于云计算的方法有较高的时延和能耗。因为所有任务都必须传输到云服务器，而云服务器的处理时间以及数据传输时延都会对总体时延产生影响，云服务的高功率也导致了高能耗。相对于云端处理，基于边缘服务器的方法有更低的处理时延和能耗。这是因为数据不需要跨越长距离传输，且边缘服务器运行时的功率更低。在基于边云协同的方法中，由于边缘服务器可以处理一部分任务，而剩余的任务可以同时传输到云服务器并行处理，因此在时延方面比前面两种方法更低。在能耗方面，尽管相比于完全传输到云端处理的能耗有所降低，但是由于云服务器的高功率导致比基于边缘服务器的方法的能耗更高。整体上，随着任务请求速率的增加，本文提出的方案在时延和能耗方面均优于其他方法，并且随着任务请求速率的不断增加，优势变得越来越明显。这是因为不同城市之间的资源协调机制导致的。这说明视觉端边云融合架构可以有效提升智慧城市群中的任务处理效率。

接下来，为了进一步验证本文方案的有效性，我们测试了不同城市之间的资源利用率最大方差。方差越小，说明各个城市之间的资源协调结果越好。不同的任务请求率可能对整体系统性能产生重要的影响，任务请求率与每秒生成任务的频率有关。为了模拟现实世界的情况，我们将任务传输到服务器的请求速率分别设置为20、30和40次/秒。我们在图5中展示了资源利用率方差的实验结果。

图5 不同方案下的资源利用率方差对比

图5(a)显示了稳定带宽情况下的比较结果。图5(b)是波动带宽情况下的结果，其中波动带宽被设置为在20%的范围内动态变化。结果表明，视觉端边云融合架构可以有效改进各个城市之间的资源协调情况，尤其是在动态场景下。总体而言，通过城市内和城市间的融合优化，我们提出的方案可以有效促进智慧城市群场景中各个城市之间资源协调并提高任务处理效率。

中国科学杂志社

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