[發(fā)明專利]一種基于云邊端架構(gòu)模式的監(jiān)控平臺

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• 申請日: 2022-05-17
• 公開（公告）號: CN114827224A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉利達;趙程
• 申請（專利權(quán)）人: 山東潤一智能科技有限公司
• 主分類號: H04L67/125
• 分類號: H04L67/125;H04L67/10;H04N7/18;G16H40/20;G07C9/38;G06N20/00;G06N3/04;G06F16/26
• 代理公司: 山東恒果知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37347
• 代理人: 楊光

本發(fā)明公開了一種基于云邊端架構(gòu)模式的監(jiān)控平臺，包括應(yīng)用層、服務(wù)層、數(shù)據(jù)層、私有云、局域網(wǎng)、感知層，所述應(yīng)用層、服務(wù)層、數(shù)據(jù)層、私有云、局域網(wǎng)、感知層依次連接；所述應(yīng)用層包括數(shù)據(jù)大屏、安全監(jiān)控平臺、PC管理端、能耗分析平臺、APP管理端、綜合服務(wù)平臺；所述服務(wù)層包括精準預(yù)警模塊、能效分析模塊、智能診斷模塊、一鍵報修模塊、風(fēng)險預(yù)測模塊、智能派工模塊、有效干預(yù)模塊、績效管理模塊；所述數(shù)據(jù)層包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、診斷數(shù)據(jù)庫、預(yù)測知識庫、預(yù)警知識庫、干預(yù)知識庫。本發(fā)明采用了“云+邊+端”的管理和解決方案，實現(xiàn)了“預(yù)警、預(yù)測及智能干預(yù)”的整體解決方案，形成了預(yù)防安全隱患，杜絕安全事故發(fā)生的事前大閉環(huán)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及監(jiān)控平臺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于云邊端架構(gòu)模式的監(jiān)控平臺。

背景技術(shù)

在面對醫(yī)院后勤大集成項目時，因涉及到的子系統(tǒng)繁多，實現(xiàn)方式各異，不同的系統(tǒng)部署和設(shè)計方案會對集成項目在可行性、成本控制、可擴展性、安全性及實用性上產(chǎn)生差異，對應(yīng)對差異化對系統(tǒng)集成造成的影響，針對上述問題，我們提出一種基于云邊端架構(gòu)模式的監(jiān)控平臺。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，而提出的一種基于云邊端架構(gòu)模式的監(jiān)控平臺。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

一種基于云邊端架構(gòu)模式的監(jiān)控平臺，包括應(yīng)用層、服務(wù)層、數(shù)據(jù)層、私有云、局域網(wǎng)、感知層，所述應(yīng)用層、服務(wù)層、數(shù)據(jù)層、私有云、局域網(wǎng)、感知層依次連接；

所述應(yīng)用層包括數(shù)據(jù)大屏、安全監(jiān)控平臺、PC管理端、能耗分析平臺、APP管理端、綜合服務(wù)平臺；

所述服務(wù)層包括精準預(yù)警模塊、能效分析模塊、智能診斷模塊、一鍵報修模塊、風(fēng)險預(yù)測模塊、智能派工模塊、有效干預(yù)模塊、績效管理模塊；

所述數(shù)據(jù)層包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、診斷數(shù)據(jù)庫、預(yù)測知識庫、預(yù)警知識庫、干預(yù)知識庫；

所述感知層包括智能網(wǎng)關(guān)、邊緣計算模塊、本地聯(lián)控模塊、傳感器、第三方、視頻監(jiān)控、門禁、PLC控制器。

優(yōu)選的，所述邊緣計算模塊通過第一交換機分別與第三方和智能網(wǎng)關(guān)連接。

優(yōu)選的，所述本地聯(lián)控模塊通過第二交換機分別與視頻監(jiān)控、門禁、PLC控制器連接。

優(yōu)選的，所述本地聯(lián)控模塊與PC管理端連接。

優(yōu)選的，所述服務(wù)層采用分布式應(yīng)用程序服務(wù)接口，提供包括精準預(yù)警、智能診斷、風(fēng)險預(yù)測、有效干預(yù)、能效分析、一鍵報修、智能派工、績效管理等服務(wù)。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)層采用人工智能和大數(shù)據(jù)計算分析框架和算法進行數(shù)據(jù)的存儲和處理，并進行機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)，為應(yīng)用層提供分析、預(yù)測及決策依據(jù)等。

優(yōu)選的，所述感知層對于智能網(wǎng)關(guān)的數(shù)據(jù)實時采集存儲，對視頻監(jiān)控和門禁實時聯(lián)動控制，并與第三方對接數(shù)據(jù)等進行實時的邊緣計算和處理。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明中采用了“云+邊+端”的管理和解決方案，實現(xiàn)了“預(yù)警、預(yù)測及智能干預(yù)”的整體解決方案，形成了預(yù)防安全隱患，杜絕安全事故發(fā)生的事前大閉環(huán)；云可實現(xiàn)智能診斷、精準預(yù)測、3D可視、隱患可知；邊可實現(xiàn)立體監(jiān)測、聯(lián)動控制、智能干預(yù)、隱患可消、端可實現(xiàn)全面感知、實時采集、安全傳輸、智能接入；充分考慮業(yè)務(wù)的實際場景及應(yīng)用價值、數(shù)據(jù)的存儲及計算、高可擴展，將云端和本地的優(yōu)勢進行互補，彌補了云端和局域網(wǎng)實現(xiàn)模式的單一性和不足。

附圖說明

圖1為本發(fā)明提出的一種基于云邊端架構(gòu)模式的監(jiān)控平臺的邏輯框圖；

圖2為圖1的局部邏輯框圖。