基于云边端的车辆防盗系统及方法与流程

技术特征：
1.一种基于云边端的车辆防盗系统，其特征在于，包括车辆设备端以及与所述车辆设备端通信连接的边缘端和云端；所述车辆设备端，用于获取车辆的目标状态数据，并将所述目标状态数据实时发送至所述边缘端，所述目标状态数据包括车辆传感器数据和车辆视频流数据；所述边缘端，用于接收所述车辆设备端发送的所述目标状态数据，并利用预设的人工智能算法，对所述车辆传感器数据和车辆视频流数据进行数据分析，得到目标行为数据，在所述目标行为数据为预设行为数据时，向所述车辆设备端反馈用于切断所述车辆的电源和启动所述车辆的报警器的控制信号，以及将所述目标行为数据发送至所述云端；所述云端，用于将所述目标行为数据反馈至目标用户终端进行展示；所述车辆设备端，还用于接收所述边缘端反馈的所述控制信号，并根据所述控制信号，切断所述车辆的电源和启动所述车辆的报警器。2.如权利要求1所述的车辆防盗系统，其特征在于，所述车辆设备端，具体用于：获取所述车辆的原始状态数据；对所述原始状态数据进行格式转换，得到数据格式为预设数据格式的所述目标状态数据；将所述目标状态数据实时发送至所述边缘端。3.如权利要求1所述的车辆防盗系统，其特征在于，所述车辆设备端包括车辆和/或路边摄像头，所述车辆设有车辆传感器和车载摄像头。4.如权利要求1所述的车辆防盗系统，其特征在于，所述车辆传感器数据包括温度数据、烟雾数据、gps定位数据和/或电源电压数据。5.如权利要求1所述的车辆防盗系统，其特征在于，所述边缘端包括边缘网关和边缘计算盒子，所述边缘计算盒子集成有多个高算力人工智能处理模块；所述边缘网关，用于接收所述车辆设备端发送的所述目标状态数据，并将所述目标状态数据传输至所述边缘计算盒子；所述边缘计算盒子，用于通过所述高算力人工智能处理模块调取所述人工智能算法，对所述车辆传感器数据和车辆视频流数据进行数据分析，得到目标行为数据，在所述目标行为数据为预设行为数据时，向所述车辆设备端反馈用于切断所述车辆的电源和启动所述车辆的报警器的控制信号，以及将所述目标行为数据发送至所述云端。6.如权利要求5所述的车辆防盗系统，其特征在于，所述边缘计算盒子，具体用于：通过所述高算力人工智能处理模块调取所述人工智能算法，所述人工智能算法包括人脸识别算法、目标检测跟踪识别算法、行为分析算法和车辆状态识别算法；基于所述人脸识别算法、所述目标检测跟踪识别算法和所述行为分析算法，对所述车辆视频流数据进行数据分析，得到用户行为数据，以及基于所述车辆状态识别算法，对所述车辆传感器数据进行数据识别，得到车辆行为数据，所述目标行为数据包括所述用户行为数据和所述车辆行为数据；若所述用户行为数据或所述车辆行为数据符合预设行为数据时，向所述车辆设备端反馈用于切断所述车辆的电源和启动所述车辆的报警器的控制信号，以及将所述目标行为数据发送至所述云端。7.如权利要求5所述的车辆防盗系统，其特征在于，所述边缘计算盒子采用tpu芯片。
8.如权利要求1所述的车辆防盗系统，其特征在于，所述云端，具体用于：将所述目标行为数据以及所述车辆视频流数据反馈至目标用户终端，所述车辆视频流数据的数据格式包括rtsp、rtsm、flv或hls。9.一种车辆防盗方法，其特征在于，应用于边缘端，所述方法包括：接收车辆设备端发送的目标状态数据，所述目标状态数据包括车辆传感器数据和/或车辆视频流数据；利用预设的人工智能算法，对所述车辆传感器数据和车辆视频流数据进行数据分析，得到目标行为数据；在所述目标行为数据为预设行为数据时，向所述车辆设备端反馈用于切断所述车辆的电源和启动所述车辆的报警器的控制信号，以及将所述目标行为数据发送至云端。10.如权利要求9所述的车辆防盗方法，其特征在于，所述利用预设的人工智能算法，对所述车辆传感器数据和车辆视频流数据进行数据分析，得到目标行为数据，包括：通过高算力人工智能处理模块调取所述人工智能算法，所述人工智能算法包括人脸识别算法、目标检测跟踪识别算法、行为分析算法和车辆状态识别算法；基于所述人脸识别算法、所述目标检测跟踪识别算法和所述行为分析算法，对所述车辆视频流数据进行数据分析，得到用户行为数据，以及基于所述车辆状态识别算法，对所述车辆传感器数据进行数据识别，得到车辆行为数据，所述目标行为数据包括所述用户行为数据和所述车辆行为数据。

技术总结
本申请公开了一种基于云边端的车辆防盗系统及方法，系统包括车辆设备端以及与车辆设备端通信连接的边缘端和云端；车辆设备端用于获取车辆的目标状态数据，并将目标状态数据实时发送至边缘端；边缘端用于利用预设的人工智能算法，对目标状态数据进行数据分析，得到目标行为数据，在目标行为数据为预设行为数据时，向车辆设备端反馈控制信号，以及将目标行为数据发送至云端；云端用于将目标行为数据反馈至目标用户终端进行展示；车辆设备端还用于根据控制信号，切断车辆的电源和启动车辆的报警器。本实施例充分利用云边端资源,提高数据处理效率，实现对电动车的实时自动化数据收集和安全监控，预防安全事故或车辆被盗事件的发生。生。生。


技术研发人员：刘志徽 郑鹏 陈权棠
受保护的技术使用者：广西中科曙光云计算有限公司
技术研发日：2021.10.22
技术公布日：2022/1/6