边缘计算与智能视觉应用8.4健康防疫系统应用开发讲课人：XXX时间：20XX年12月30日延时符

AboutUs目录系统分析与功能设计01结果与应用验证03开发流程与算法交互02

系统分析与功能设计01

系统分析与功能设计健康防疫系统是一套典型的边缘应用场景，包含了硬件层、边缘层、应用层。（1）硬件层：由无线节点和Sensor-A采集类传感器、Sensor-B控制类传感器、Sensor-C安防类传感器来完成一套完整的健康防疫系统硬件部分，通过人体红外感应监测是否有人出现等AI智能交互操作。（2）边缘层：边缘计算网关内置IoT网关服务和AiCam计算引擎。IoT网关服务负责接收/下发无线节点的数据，发送给应用端或者将数据发给云端的物联网智云平台。AiCam计算引擎内置算法、模型、视频推流等服务，支持应用层的边缘计算推理任务。（3）应用层：应用层通过智云接口与IoT硬件层交互（默认与云端的物联网智云平台接口交互），通过AiCam的RESTful接口与算法层交互。

系统分析与功能设计健康防疫系统主要功能框图

开发流程与算法交互02

开发流程与算法交互摄像头websocketAiCam框架http://gwip:4001/stream/algorithm_name?camera_id=0视频流：返回base64编码的图片和结果数据视频推流算法调度边缘推理Flask服务json数据返回交互：ajax(/file/algorithm_name,POST,jsondata)应用物联网云平台ZCloudAPI物联网硬件设备基于AiCam健康防疫系统框架

开发流程与算法交互开发流程如下：（1）项目配置，在AiCam工程的配置文件添加摄像头（config\app.json）。（2）添加模型，健康防疫项目中用到了口罩检测深度学习模型，需要在工程添加对应的口罩检测模型模型文件：models\mask_detection\yolov3-tiny-face_mask-opt.bin、yolov3-tiny-face_mask-opt.param；（3）添加算法，健康防疫项目中用到了二维码识别、百度语音合成、口罩检测算法，需要在工程添加这些算法文件：image_qrcode_recognition\image_qrcode_recognition.py二维码识别算法文件；baidu_speech_synthesis\baidu_speech_synthesis.py百度语音合成算法文件；mask_detection\mask_detection.py口罩检测算法。（4）添加应用，在AiCam工程添加算法实验前端应用static\edge_antiepidemic。

开发流程与算法交互算法交互（1）轮循控制设备，实时监控、并根据val进行不同检测功能的切换。（2）根据用户的不同状况及行为进行智能语音合成提示和相应反馈。参数语音合成url/file/baidu_speech_synthesismethodPOSTprocessDatafalsecontentTypefalsedataTypejsondataletconfig=configDataletformData=newFormData();formData.append(file_name,blob,text.txt);formData.append(param_data,JSON.stringify({APP_ID:config.user.baidu_id,API_KEY:config.user.baidu_apikey,SECRET_KEY:config.user.baidu_secretkey}));successfunction(res){}内容：return_result={code:200,msg:None,origin_image:None,result_image:None,result_data:None}示例：code/msg：200/语音合成成功、500/语音合成失败result_data：算法返回的语音合成的文字内容

结果与应用验证03

结果与应用验证1.硬件部署边缘硬件部署

结果与应用验证2.工程部署（1）运行MobaXterm工具，通过SSH登录到边缘计算网关。（2）在SSH终端创建实验工作目录：$mkdir-p~/aiedge-exp（3）通过SSH将本实验工程代码和aicam工程包上传到~/aiedge-exp目录下。（4）在SSH终端输入以下命令解压缩实验工程$cd~/aiedge-exp$unzipedge_a