基于邊緣容器的水利智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)構(gòu)建方案及應用

周嘉偉，陳亮雄

(廣東省水利水電科學研究院，廣州 510635)

1 概述

現(xiàn)代水利行業(yè)需要終端控制設(shè)備對各種儀器采集的視頻、圖像、水文數(shù)據(jù)進行匯總、上傳、監(jiān)控，以達到水文遙測、水情監(jiān)測、水庫自動化監(jiān)測、水資源監(jiān)控等目的[1-2]，對終端設(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，遠程終端控制系統(tǒng))，另一種是邊緣計算網(wǎng)關(guān)[3]。

遠程終端單元(RTU，Remote Terminal Unit)是一種自動化系統(tǒng)中常用的設(shè)備，用于監(jiān)控、控制和數(shù)據(jù)采集。RTU通常安裝在遠程或分布式位置，用于監(jiān)測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、遠程控制和通信，通常具有高可靠性和抗干擾能力，以適應復雜的工業(yè)環(huán)境。它們經(jīng)常使用標準的通信協(xié)議與控制中心進行通信，例如Modbus、DNP3、IEC 60870-5等[5-6]。

RTU的缺點：一是缺少邊緣計算的能力，無法實現(xiàn)復雜的業(yè)務邏輯，只能采集數(shù)據(jù)，計算、處理、識別依賴云端，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，對網(wǎng)絡的依賴比較大，而網(wǎng)絡資源的成本通常是比較高昂的[8]，且RTU設(shè)備不能長期在線；三是RTU缺乏拓展性，其功能在整個生命周期中都是固定的，難以升級、變更。

邊緣計算網(wǎng)關(guān)(Edge Computing Gateway)是一種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)遠傳終端，通過串口或者以太網(wǎng)連接現(xiàn)場設(shè)備、儀表等，將數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)、5G、4G、3G、WIFI、ZigBee等方式，走MQTT、HTTP等協(xié)議傳輸?shù)竭h端的服務器中，完成數(shù)據(jù)監(jiān)控、本地邏輯控制、遠程升級、故障報警等功能。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)絡帶寬利用率和增強隱私安全性[11]。邊緣計算網(wǎng)關(guān)已廣泛應用于智慧城市、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，選擇功能強大、穩(wěn)定可靠、易于擴展的物聯(lián)網(wǎng)關(guān)是物聯(lián)網(wǎng)項目實施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。

通常情況下邊緣計算網(wǎng)關(guān)是非容器化部署的，主要存在的缺點首先是邊緣設(shè)備中需要運行多種應用，在集群規(guī)模擴大以后，邊緣節(jié)點的管控、部署、升級難度變大；其次是對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，無法快速部署、升級、擴縮容、遷移以及異?；謴蚚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)水利遙感遙測系統(tǒng)中終端的可擴展性和可用性缺陷。

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層級組成。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)，并利用邊緣容器將設(shè)備虛擬化為多個獨立的容器。這些容器內(nèi)部部署了不同的應用，例如AI計算框架、圖像識別應用、數(shù)據(jù)采集上報和遠程控制。通過這種方式，不同的服務可以在獨立的環(huán)境中運行，與底層硬件架構(gòu)解耦。同時，集群組件提供一致性和高可用性，邊緣安全組件提供權(quán)限管理和訪問控制能力。

圖1 總體架構(gòu)示意

在云端，管控平臺負責管理和調(diào)度業(yè)務現(xiàn)場的設(shè)備、容器集群以及部署在容器中的應用。數(shù)據(jù)采集和管控數(shù)據(jù)存儲在云數(shù)據(jù)庫中，并通過數(shù)據(jù)展示平臺展示相關(guān)信息。

這一架構(gòu)實現(xiàn)了邊緣端的智能處理和決策能力，同時利用云端資源和管理平臺提供全局監(jiān)控和管控能力。通過分層架構(gòu)，系統(tǒng)具備靈活性和高效性，并能夠應對復雜的水利系統(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、實時處理和遠程控制等功能。這對于提高智慧水利系統(tǒng)的智能化水平和實現(xiàn)有效的水資源管理具有重要意義。

2.2 容器內(nèi)應用的部署和退出流程

參照圖2，云端下發(fā)應用部署請求至網(wǎng)關(guān)后，網(wǎng)關(guān)根據(jù)應用部署請求啟動容器；響應于容器啟動完成，設(shè)備掛載模塊進行終端設(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)啟動目標應用，返回給管控平臺目標應用的啟動狀態(tài)消息，如反饋目標應用啟動成功。云端包括管控模塊和展示模塊，其中，管控模塊根據(jù)應用部署操作生成應用部署請求，并將應用部署請求下發(fā)至網(wǎng)關(guān)，管控模塊還用于接收處理結(jié)果并存儲，展示平臺展示處理結(jié)果。

圖2 容器內(nèi)應用啟動和退出流程示意

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

根據(jù)應用退出請求退出目標應用，設(shè)備卸載模塊卸載對應的終端設(shè)備；終端設(shè)備卸載完成后釋放容器；向云平臺反饋所述目標應用的退出狀態(tài)。管控模塊將處理結(jié)果存儲至云數(shù)據(jù)庫。

2.3 數(shù)據(jù)采集和計算

從傳感器和攝像頭采集到原始數(shù)據(jù)，經(jīng)過設(shè)備驅(qū)動被圖像識別應用讀取，對于視頻碼流，需進行解碼，取關(guān)鍵幀，編碼為應用指定的圖片格式，并進行降噪、摳圖、縮放等處理；對預處理完成的圖像，加載并輸入預先訓練好的模型文件，調(diào)用深度學習計算框架完成推理操作；分別得到推理結(jié)果后，再對推理結(jié)果進行處理，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識，返回給管控平臺。管控平臺存儲在云數(shù)據(jù)庫中，由運維人員在展示平臺進行查詢和分析。

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)對原始數(shù)據(jù)進行處理的過程具體包括：

圖3 數(shù)據(jù)采集和計算流程示意

1)通過數(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)的預處理：對視頻/圖像數(shù)據(jù)中的視頻碼流進行解碼，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)編碼為目標應用指定的圖片格式，對編碼得到的圖片進行降噪、摳圖和縮放處理，得到目標圖像。

3)加載目標圖像，并將目標圖像輸入預先訓練好的模型文件，調(diào)用深度學習計算框架進行模型推理，輸出推理結(jié)果。

4)對推理結(jié)果進行數(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 升級流程

本文的智慧水利終端設(shè)備管控系統(tǒng)通過對邊緣端的網(wǎng)關(guān)進行容器化部署，基于獨立的容器和容器內(nèi)部署的應用，降低了邊緣端各節(jié)點的管控、部署和升級難度。如圖4所示，網(wǎng)關(guān)的升級流程具體包括：

圖4 升級流程示意

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

2) 網(wǎng)關(guān)根據(jù)升級命令退出需要升級的應用的進程，并修改配置文件，拉取新安裝包進行應用升級。

3)應用升級完成后，重啟應用的進程，并向云端的管控平臺反饋應用升級完成。

2.5 故障恢復流程

網(wǎng)關(guān)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)采集模塊和容器內(nèi)應用的運行狀態(tài)，以此實現(xiàn)故障恢復。參照圖5，網(wǎng)關(guān)的故障恢復流程具體包括：

圖5 故障恢復流程示意

1)當數(shù)據(jù)采集模塊故障或者容器內(nèi)應用的運行狀態(tài)異常(如應用異常退出)時，網(wǎng)關(guān)向云端的管控平臺上報故障服務/異常服務所在的容器。

2) 管控平臺控制故障服務/異常服務所在的容器退出，通過網(wǎng)關(guān)重啟故障服務/異常服務所在的容器，并啟動故障服務/異常服務所在的容器內(nèi)的應用。

3)若故障服務/異常服務所在的容器內(nèi)的應用啟動成功，通過網(wǎng)關(guān)向云端的管控模塊反饋應用啟動成功；若故障服務/異常服務所在的容器內(nèi)的應用啟動失敗，通過網(wǎng)關(guān)向云端的管控模塊反饋應用啟動失敗，并通過管控平臺生成故障告警信息。

3 技術(shù)應用

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)備及配套軟件平臺研制項目中得到應用，并在北江大堤蘆苞試驗段部署測試。部署的邊緣計算網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品內(nèi)置華為Atlas 200處理器以及昇騰310 NPU芯片，人工智能推理計算能力最高可達22TOPs(如圖6所示)。

圖6 邊緣計算網(wǎng)關(guān)示意

通過GPRS網(wǎng)絡/北斗衛(wèi)星傳輸數(shù)據(jù)，終端具有長期在線、即時通訊特點；功耗低，可控制外設(shè)開關(guān)，支持設(shè)定監(jiān)控攝像頭常閉狀態(tài)，在不使用攝像頭期間，攝像頭為關(guān)機狀態(tài)，需要采集現(xiàn)場圖片時，自動打開攝像頭電源；或需要查看攝像頭現(xiàn)場實時畫面時，下發(fā)指令打開攝像頭，待攝像頭自動登錄國標視頻平臺。

采集、通訊、存儲模塊等實現(xiàn)集成一體化設(shè)計，便于設(shè)備的測試與維護，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)存儲設(shè)備循環(huán)存儲監(jiān)測數(shù)據(jù)，掉電不丟失；

該系統(tǒng)實時采集水位值、閘位值、雨量、流量，并可進行水位高程設(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水位值，可根據(jù)現(xiàn)場具體安裝情況設(shè)定；實時采集降雨強度、小時雨量、24 h降雨量，并可設(shè)置雨量計分辨率等信息?？芍苯硬杉髁坑嫈?shù)據(jù)，或可通過水位值和閘位值估算流量值。傳感器狀態(tài)監(jiān)測界面如圖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、視頻等各項監(jiān)測要素，通過邊緣計算模塊在同一界面統(tǒng)一展示和分析。監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)展示，接入水利監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，并在統(tǒng)一界面進行展示。支持主動上報主動定時上報，監(jiān)測點測控終端主動向平臺中心站發(fā)送監(jiān)測點數(shù)據(jù)或照片以及平臺下發(fā)招測命令召測監(jiān)測點水位、雨量、閘位、流量或照片；可遠程設(shè)參，支持遠程設(shè)置水位計閘位計流量計攝像頭參數(shù)，配置界面如圖8所示。

圖8 水利監(jiān)測設(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。通過多級隔離和吸收措施，系統(tǒng)實施了避雷保護，對所有輸入輸出引線(如電源線、傳感器引線、通信線等)進行保護，最大限度地防止雷擊等過電壓過電流對系統(tǒng)造成損害。此外，系統(tǒng)具有故障恢復功能，看門狗可保證死機自動復位，在邊緣計算模塊出現(xiàn)故障時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程對邊緣計算模塊進行系統(tǒng)升級，減少系統(tǒng)升級過程中的停機時間和影響。

本文實現(xiàn)的邊緣計算模塊針對智慧水利場景設(shè)計，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)絡接口，包括：以太網(wǎng)、4G、WiFi、Lora、北斗等?；谶吘売嬎隳K，研發(fā)了適配的軟件功能，實現(xiàn)了以下功能。

1)多數(shù)據(jù)融合與聯(lián)動，邊緣端通過邊緣計算模塊統(tǒng)一接入傳感器設(shè)備、圖像視頻設(shè)備、專業(yè)監(jiān)測設(shè)備(如GNSS、全站儀等)，同時，利用邊緣計算模塊的本地算力，進行感知信息解算、AI識別，并從多種角度獲得數(shù)據(jù)在邊緣端進行交叉驗證，大幅度降低單一數(shù)據(jù)來源造成的數(shù)據(jù)誤報；

2)高擴展性容器部署，通過邊緣容器技術(shù)，支持業(yè)務應用、AI模型以容器方式下發(fā)、運行。業(yè)務應用容器可根據(jù)預置邏輯，調(diào)用本地設(shè)備進行數(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)提供廣闊的擴展空間，避免邊緣端系統(tǒng)的重復建設(shè)。

4 結(jié)語

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)，旨在實現(xiàn)對各類水利場景下的數(shù)據(jù)采集、監(jiān)控和水文圖像識別等功能。該系統(tǒng)由云端的設(shè)備管理、集群管理和應用管理模塊以及邊緣端的水利傳感器、邊緣容器服務和各類深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用組成。通過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)絡條件下，實現(xiàn)邊緣設(shè)備和應用的穩(wěn)定性和高可用性，確保數(shù)據(jù)不丟失、不錯誤。

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