周嘉偉，陳亮雄

(廣東省水利水電科學(xué)研究院，廣州 510635)

1 概述

現(xiàn)代水利行業(yè)需要終端控制設(shè)備對(duì)各種儀器采集的視頻、圖像、水文數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、上傳、監(jiān)控，以達(dá)到水文遙測(cè)、水情監(jiān)測(cè)、水庫(kù)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)、水資源監(jiān)控等目的[1-2]，對(duì)終端設(shè)備的要求既需要穩(wěn)定、高可用，也要具有一定的智能化能力。目前常見的終端設(shè)備方案有兩種，一是RTU(Remote Terminal Unit，遠(yuǎn)程終端控制系統(tǒng))，另一種是邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)[3]。

遠(yuǎn)程終端單元(RTU，Remote Terminal Unit)是一種自動(dòng)化系統(tǒng)中常用的設(shè)備，用于監(jiān)控、控制和數(shù)據(jù)采集。RTU通常安裝在遠(yuǎn)程或分布式位置，用于監(jiān)測(cè)和控制不同類型的設(shè)備，例如變電站、配電網(wǎng)、管道、水泵站等[4]。RTU的主要功能包括數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制和通信，通常具有高可靠性和抗干擾能力，以適應(yīng)復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境。它們經(jīng)常使用標(biāo)準(zhǔn)的通信協(xié)議與控制中心進(jìn)行通信，例如Modbus、DNP3、IEC 60870-5等[5-6]。

RTU的缺點(diǎn)：一是缺少邊緣計(jì)算的能力，無(wú)法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，只能采集數(shù)據(jù)，計(jì)算、處理、識(shí)別依賴云端，且并發(fā)處理能力較弱[7]；二是在數(shù)據(jù)吞吐量較大的情況下，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴比較大，而網(wǎng)絡(luò)資源的成本通常是比較高昂的[8]，且RTU設(shè)備不能長(zhǎng)期在線；三是RTU缺乏拓展性，其功能在整個(gè)生命周期中都是固定的，難以升級(jí)、變更。

邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)(Edge Computing Gateway)是一種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)傳終端，通過(guò)串口或者以太網(wǎng)連接現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備、儀表等，將數(shù)據(jù)通過(guò)以太網(wǎng)、5G、4G、3G、WIFI、ZigBee等方式，走M(jìn)QTT、HTTP等協(xié)議傳輸?shù)竭h(yuǎn)端的服務(wù)器中，完成數(shù)據(jù)監(jiān)控、本地邏輯控制、遠(yuǎn)程升級(jí)、故障報(bào)警等功能。它提供了一種在邊緣端處理和分析數(shù)據(jù)的能力[9-10]，以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲、提高網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率和增強(qiáng)隱私安全性[11]。邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)已廣泛應(yīng)用于智慧城市、電力、光伏、智能制造、智慧農(nóng)業(yè)等各種智慧建設(shè)中。智能物聯(lián)網(wǎng)關(guān)是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)核心入口，選擇功能強(qiáng)大、穩(wěn)定可靠、易于擴(kuò)展的物聯(lián)網(wǎng)關(guān)是物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目實(shí)施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。

通常情況下邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)是非容器化部署的，主要存在的缺點(diǎn)首先是邊緣設(shè)備中需要運(yùn)行多種應(yīng)用，在集群規(guī)模擴(kuò)大以后，邊緣節(jié)點(diǎn)的管控、部署、升級(jí)難度變大；其次是對(duì)于底層硬件需要逐一適配；另外軟硬件緊耦合、邊緣設(shè)備異構(gòu)的情況下，無(wú)法快速部署、升級(jí)、擴(kuò)縮容、遷移以及異?；謴?fù)[12]。

為此，本文提出一種基于邊緣容器的水利智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)構(gòu)建方案，旨在解決傳統(tǒng)水利遙感遙測(cè)系統(tǒng)中終端的可擴(kuò)展性和可用性缺陷。

2 智能網(wǎng)關(guān)構(gòu)建方案

2.1 總體架構(gòu)

本文采用了一種基于邊緣容器的智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)架構(gòu)(如圖1所示)，該架構(gòu)由云端和邊緣端兩個(gè)層級(jí)組成。在邊緣端，智能網(wǎng)關(guān)起到核心作用，連接各種傳感器(如攝像頭和水位計(jì))，并利用邊緣容器將設(shè)備虛擬化為多個(gè)獨(dú)立的容器。這些容器內(nèi)部部署了不同的應(yīng)用，例如AI計(jì)算框架、圖像識(shí)別應(yīng)用、數(shù)據(jù)采集上報(bào)和遠(yuǎn)程控制。通過(guò)這種方式，不同的服務(wù)可以在獨(dú)立的環(huán)境中運(yùn)行，與底層硬件架構(gòu)解耦。同時(shí)，集群組件提供一致性和高可用性，邊緣安全組件提供權(quán)限管理和訪問(wèn)控制能力。

圖1 總體架構(gòu)示意

在云端，管控平臺(tái)負(fù)責(zé)管理和調(diào)度業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備、容器集群以及部署在容器中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集和管控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)庫(kù)中，并通過(guò)數(shù)據(jù)展示平臺(tái)展示相關(guān)信息。

這一架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了邊緣端的智能處理和決策能力，同時(shí)利用云端資源和管理平臺(tái)提供全局監(jiān)控和管控能力。通過(guò)分層架構(gòu)，系統(tǒng)具備靈活性和高效性，并能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜的水利系統(tǒng)需求。

本文提出的基于邊緣容器的智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)架構(gòu)為水利設(shè)施管理和水資源利用提供了可靠的數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)處理和遠(yuǎn)程控制等功能。這對(duì)于提高智慧水利系統(tǒng)的智能化水平和實(shí)現(xiàn)有效的水資源管理具有重要意義。

2.2 容器內(nèi)應(yīng)用的部署和退出流程

參照?qǐng)D2，云端下發(fā)應(yīng)用部署請(qǐng)求至網(wǎng)關(guān)后，網(wǎng)關(guān)根據(jù)應(yīng)用部署請(qǐng)求啟動(dòng)容器；響應(yīng)于容器啟動(dòng)完成，設(shè)備掛載模塊進(jìn)行終端設(shè)備的掛載和初始化；終端設(shè)備掛載和初始化完成后網(wǎng)關(guān)啟動(dòng)目標(biāo)應(yīng)用，返回給管控平臺(tái)目標(biāo)應(yīng)用的啟動(dòng)狀態(tài)消息，如反饋目標(biāo)應(yīng)用啟動(dòng)成功。云端包括管控模塊和展示模塊，其中，管控模塊根據(jù)應(yīng)用部署操作生成應(yīng)用部署請(qǐng)求，并將應(yīng)用部署請(qǐng)求下發(fā)至網(wǎng)關(guān)，管控模塊還用于接收處理結(jié)果并存儲(chǔ)，展示平臺(tái)展示處理結(jié)果。

圖2 容器內(nèi)應(yīng)用啟動(dòng)和退出流程示意

管控模塊還用于根據(jù)應(yīng)用退出操作生成應(yīng)用退出請(qǐng)求，并將應(yīng)用退出請(qǐng)求下發(fā)至所述網(wǎng)關(guān)，邊緣容器服務(wù)模塊還包括應(yīng)用退出模塊、設(shè)備卸載模塊、容器釋放模塊和返回模塊。

根據(jù)應(yīng)用退出請(qǐng)求退出目標(biāo)應(yīng)用，設(shè)備卸載模塊卸載對(duì)應(yīng)的終端設(shè)備；終端設(shè)備卸載完成后釋放容器；向云平臺(tái)反饋所述目標(biāo)應(yīng)用的退出狀態(tài)。管控模塊將處理結(jié)果存儲(chǔ)至云數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.3 數(shù)據(jù)采集和計(jì)算

從傳感器和攝像頭采集到原始數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)設(shè)備驅(qū)動(dòng)被圖像識(shí)別應(yīng)用讀取，對(duì)于視頻碼流，需進(jìn)行解碼，取關(guān)鍵幀，編碼為應(yīng)用指定的圖片格式，并進(jìn)行降噪、摳圖、縮放等處理；對(duì)預(yù)處理完成的圖像，加載并輸入預(yù)先訓(xùn)練好的模型文件，調(diào)用深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架完成推理操作；分別得到推理結(jié)果后，再對(duì)推理結(jié)果進(jìn)行處理，主要包括數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換、釋放內(nèi)存資源、輸出指定置信度的類別標(biāo)識(shí)，返回給管控平臺(tái)。管控平臺(tái)存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)庫(kù)中，由運(yùn)維人員在展示平臺(tái)進(jìn)行查詢和分析。

如圖3所示，以原始數(shù)據(jù)為視頻/圖像數(shù)據(jù)為例，邊緣端的網(wǎng)關(guān)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程具體包括：

圖3 數(shù)據(jù)采集和計(jì)算流程示意

1)通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊采集視頻/圖像數(shù)據(jù)。

2)視頻/圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理：對(duì)視頻/圖像數(shù)據(jù)中的視頻碼流進(jìn)行解碼，提取關(guān)鍵幀，并將關(guān)鍵幀以及視頻/圖像數(shù)據(jù)中的圖像數(shù)據(jù)編碼為目標(biāo)應(yīng)用指定的圖片格式，對(duì)編碼得到的圖片進(jìn)行降噪、摳圖和縮放處理，得到目標(biāo)圖像。

3)加載目標(biāo)圖像，并將目標(biāo)圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練好的模型文件，調(diào)用深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架進(jìn)行模型推理，輸出推理結(jié)果。

4)對(duì)推理結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，并釋放內(nèi)存資源，輸出指定置信度的類別標(biāo)志，生成處理結(jié)果，并將處理結(jié)果發(fā)送給云端。

2.4 升級(jí)流程

本文的智慧水利終端設(shè)備管控系統(tǒng)通過(guò)對(duì)邊緣端的網(wǎng)關(guān)進(jìn)行容器化部署，基于獨(dú)立的容器和容器內(nèi)部署的應(yīng)用，降低了邊緣端各節(jié)點(diǎn)的管控、部署和升級(jí)難度。如圖4所示，網(wǎng)關(guān)的升級(jí)流程具體包括：

圖4 升級(jí)流程示意

1)云端根據(jù)升級(jí)操作生成升級(jí)命令，并將升級(jí)命令下發(fā)至網(wǎng)關(guān)。

2) 網(wǎng)關(guān)根據(jù)升級(jí)命令退出需要升級(jí)的應(yīng)用的進(jìn)程，并修改配置文件，拉取新安裝包進(jìn)行應(yīng)用升級(jí)。

3)應(yīng)用升級(jí)完成后，重啟應(yīng)用的進(jìn)程，并向云端的管控平臺(tái)反饋應(yīng)用升級(jí)完成。

2.5 故障恢復(fù)流程

網(wǎng)關(guān)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集模塊和容器內(nèi)應(yīng)用的運(yùn)行狀態(tài)，以此實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)。參照?qǐng)D5，網(wǎng)關(guān)的故障恢復(fù)流程具體包括：

圖5 故障恢復(fù)流程示意

1)當(dāng)數(shù)據(jù)采集模塊故障或者容器內(nèi)應(yīng)用的運(yùn)行狀態(tài)異常(如應(yīng)用異常退出)時(shí)，網(wǎng)關(guān)向云端的管控平臺(tái)上報(bào)故障服務(wù)/異常服務(wù)所在的容器。

2) 管控平臺(tái)控制故障服務(wù)/異常服務(wù)所在的容器退出，通過(guò)網(wǎng)關(guān)重啟故障服務(wù)/異常服務(wù)所在的容器，并啟動(dòng)故障服務(wù)/異常服務(wù)所在的容器內(nèi)的應(yīng)用。

3)若故障服務(wù)/異常服務(wù)所在的容器內(nèi)的應(yīng)用啟動(dòng)成功，通過(guò)網(wǎng)關(guān)向云端的管控模塊反饋應(yīng)用啟動(dòng)成功；若故障服務(wù)/異常服務(wù)所在的容器內(nèi)的應(yīng)用啟動(dòng)失敗，通過(guò)網(wǎng)關(guān)向云端的管控模塊反饋應(yīng)用啟動(dòng)失敗，并通過(guò)管控平臺(tái)生成故障告警信息。

3 技術(shù)應(yīng)用

本文提出的基于邊緣容器的水利智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)構(gòu)建方案，在廣東省智慧水文桿一體化設(shè)備及配套軟件平臺(tái)研制項(xiàng)目中得到應(yīng)用，并在北江大堤蘆苞試驗(yàn)段部署測(cè)試。部署的邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品內(nèi)置華為Atlas 200處理器以及昇騰310 NPU芯片，人工智能推理計(jì)算能力最高可達(dá)22TOPs(如圖6所示)。

圖6 邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)示意

通過(guò)GPRS網(wǎng)絡(luò)/北斗衛(wèi)星傳輸數(shù)據(jù)，終端具有長(zhǎng)期在線、即時(shí)通訊特點(diǎn)；功耗低，可控制外設(shè)開關(guān)，支持設(shè)定監(jiān)控?cái)z像頭常閉狀態(tài)，在不使用攝像頭期間，攝像頭為關(guān)機(jī)狀態(tài)，需要采集現(xiàn)場(chǎng)圖片時(shí)，自動(dòng)打開攝像頭電源；或需要查看攝像頭現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)畫面時(shí)，下發(fā)指令打開攝像頭，待攝像頭自動(dòng)登錄國(guó)標(biāo)視頻平臺(tái)。

采集、通訊、存儲(chǔ)模塊等實(shí)現(xiàn)集成一體化設(shè)計(jì)，便于設(shè)備的測(cè)試與維護(hù)，提高了設(shè)備的抗干擾接口多樣化，支持各種量的輸入，支持多路RS485設(shè)備接入通信；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備循環(huán)存儲(chǔ)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，掉電不丟失；

該系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集水位值、閘位值、雨量、流量，并可進(jìn)行水位高程設(shè)定，水位單位設(shè)定，閘位單位設(shè)定；支持采集接觸式或非接觸式水位計(jì)水位值，可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)具體安裝情況設(shè)定；實(shí)時(shí)采集降雨強(qiáng)度、小時(shí)雨量、24 h降雨量，并可設(shè)置雨量計(jì)分辨率等信息?？芍苯硬杉髁坑?jì)數(shù)據(jù)，或可通過(guò)水位值和閘位值估算流量值。傳感器狀態(tài)監(jiān)測(cè)界面如圖7所示。

圖7 傳感器狀態(tài)界面示意

傳感器采集的雨量、水位、水質(zhì)、流量、視頻等各項(xiàng)監(jiān)測(cè)要素，通過(guò)邊緣計(jì)算模塊在同一界面統(tǒng)一展示和分析。監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)展示，接入水利監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，并在統(tǒng)一界面進(jìn)行展示。支持主動(dòng)上報(bào)主動(dòng)定時(shí)上報(bào)，監(jiān)測(cè)點(diǎn)測(cè)控終端主動(dòng)向平臺(tái)中心站發(fā)送監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)或照片以及平臺(tái)下發(fā)招測(cè)命令召測(cè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)水位、雨量、閘位、流量或照片；可遠(yuǎn)程設(shè)參，支持遠(yuǎn)程設(shè)置水位計(jì)閘位計(jì)流量計(jì)攝像頭參數(shù)，配置界面如圖8所示。

圖8 水利監(jiān)測(cè)設(shè)備配置示意

該系統(tǒng)的安全性和可靠性也得到了充分考慮。通過(guò)多級(jí)隔離和吸收措施，系統(tǒng)實(shí)施了避雷保護(hù)，對(duì)所有輸入輸出引線(如電源線、傳感器引線、通信線等)進(jìn)行保護(hù)，最大限度地防止雷擊等過(guò)電壓過(guò)電流對(duì)系統(tǒng)造成損害。此外，系統(tǒng)具有故障恢復(fù)功能，看門狗可保證死機(jī)自動(dòng)復(fù)位，在邊緣計(jì)算模塊出現(xiàn)故障時(shí)迅速切換到備用軟硬件，確保系統(tǒng)的連續(xù)性和可靠性?？蛇h(yuǎn)程對(duì)邊緣計(jì)算模塊進(jìn)行系統(tǒng)升級(jí)，減少系統(tǒng)升級(jí)過(guò)程中的停機(jī)時(shí)間和影響。

本文實(shí)現(xiàn)的邊緣計(jì)算模塊針對(duì)智慧水利場(chǎng)景設(shè)計(jì)，滿足智慧水利物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)需求；使用嵌入式架構(gòu)，低功耗、高性能，適應(yīng)各種工作環(huán)境；多種智能感知設(shè)備接口，匯聚各類水利專業(yè)傳感器；各種網(wǎng)絡(luò)接口，包括：以太網(wǎng)、4G、WiFi、Lora、北斗等?；谶吘売?jì)算模塊，研發(fā)了適配的軟件功能，實(shí)現(xiàn)了以下功能。

1)多數(shù)據(jù)融合與聯(lián)動(dòng)，邊緣端通過(guò)邊緣計(jì)算模塊統(tǒng)一接入傳感器設(shè)備、圖像視頻設(shè)備、專業(yè)監(jiān)測(cè)設(shè)備(如GNSS、全站儀等)，同時(shí)，利用邊緣計(jì)算模塊的本地算力，進(jìn)行感知信息解算、AI識(shí)別，并從多種角度獲得數(shù)據(jù)在邊緣端進(jìn)行交叉驗(yàn)證，大幅度降低單一數(shù)據(jù)來(lái)源造成的數(shù)據(jù)誤報(bào)；

2)高擴(kuò)展性容器部署，通過(guò)邊緣容器技術(shù)，支持業(yè)務(wù)應(yīng)用、AI模型以容器方式下發(fā)、運(yùn)行。業(yè)務(wù)應(yīng)用容器可根據(jù)預(yù)置邏輯，調(diào)用本地設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、信息反饋，形成邊緣自治系統(tǒng)，邊緣容器的使用，也為系統(tǒng)提供廣闊的擴(kuò)展空間，避免邊緣端系統(tǒng)的重復(fù)建設(shè)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文介紹了一種基于邊緣容器的水利智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)各類水利場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控和水文圖像識(shí)別等功能。該系統(tǒng)由云端的設(shè)備管理、集群管理和應(yīng)用管理模塊以及邊緣端的水利傳感器、邊緣容器服務(wù)和各類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用組成。通過(guò)邊緣容器與硬件架構(gòu)的松耦合，系統(tǒng)能夠在極端野外環(huán)境和惡劣的網(wǎng)絡(luò)條件下，實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備和應(yīng)用的穩(wěn)定性和高可用性，確保數(shù)據(jù)不丟失、不錯(cuò)誤。

與現(xiàn)有的技術(shù)相比，本系統(tǒng)通過(guò)基于容器的部署和調(diào)度方式帶來(lái)了諸多優(yōu)勢(shì)。其中包括更好的可擴(kuò)展性和可用性，能夠高效地進(jìn)行管控和運(yùn)維工作，并為水利傳感器快速解算應(yīng)用提供更好的性能和準(zhǔn)確的結(jié)果。同時(shí)，在故障場(chǎng)景下能夠快速恢復(fù)，提高了系統(tǒng)的可用性，避免了單點(diǎn)故障的影響范圍擴(kuò)大。此外，與底層硬件解耦的優(yōu)勢(shì)使得應(yīng)用的升級(jí)和變配更加靈活，具備更強(qiáng)的擴(kuò)展性。