移動邊緣計算下礦山安全監控視頻數據流自適應傳輸

鄭萬波，李 磊

（1.昆明理工大學理學院，云南 昆明 650500；2.昆明理工大學數據科學研究中心，云南 昆明 650500）

0 引 言

礦山開采過程中，作業環境具有高風險性[1]，需要實時監控礦井內部的氣體濃度、溫度、濕度等數據。但由于地下礦井的網絡環境復雜，存在大量隨機干擾源，如巖石、土壤等，導致數據傳輸質量下降，視頻數據丟失或延遲增加[2]。因此，為了提高礦山開采的可靠性和實時性，監控視頻數據流的處理與傳輸成為了研究熱點。

研究者開始關注如何實現視頻數據傳輸。王騰等人針對視頻數據傳輸的安全性問題，采用多維數據流隱私保護實時發布機制對視頻數據實施加密處理[3]。常會麗等人針對數據傳輸過程中的存儲空間問題，采用MVC 架構對視頻數據實施壓縮處理[4]。蘭誠棟等人針對傳輸網絡帶寬問題，通過強化學習算法實現視頻傳輸過程中的帶寬預測[5]。

上述方法在研究過程中均存在對網絡帶寬需求大、用戶體驗質量較差的問題。針對這一問題，本文提出一種移動邊緣計算下礦山安全監控視頻數據流自適應傳輸方法，將部分或全部監控視頻數據傳輸任務轉移至礦山現場的移動邊緣設備上，提升礦山安全監控視頻數據流傳輸的效率與精度。

1 視頻數據流自適應傳輸方法

1.1 傳輸問題分析

地下礦井通常具有有限的網絡帶寬，且網絡連接可能不穩定或中斷；而礦山安全監控視頻數據流通常具有較大的帶寬需求，通過采用移動邊緣計算可以在邊緣節點上進行數據預處理、壓縮和優化，并且可以進行緩存數據、斷點續傳等操作，從而節約網絡帶寬資源，保證數據傳輸的可靠性。基于此，本文設計移動邊緣計算的傳輸系統，其中主要包含配有邊緣服務器的基站、礦山內各類設備以及安全監控機器人。基站的主要功能為通過邊緣服務器的計算服務實現無線接入功能[6]。該系統中包含若干個正交子信道{c1,c2,…,cn,…,cN}，通過bn能夠描述不同子信道的帶寬。

為簡化分析過程，假設在單一時隙內信道狀態信息與安全監控機器人位置均保持不變，采用xn,t∈{ 0,1} 表示安全監控機器人礦山安全監控視頻數據流自適應傳輸的信道選擇策略，其值為1 時表示在第t個時隙內，安全監控機器人選擇cn實施礦山安全監控視頻數據流卸載；其值為0 代表安全監控機器人處于休眠狀態。由此實現傳輸問題的分析，為自適應傳輸提供依據。

1.2 視頻數據流傳輸卸載決策生成

考慮到礦山環境的特殊性，為了減少視頻數據的傳輸量，優化網絡資源利用，需要獲取視頻數據流傳輸卸載決策，將一部分視頻數據處理或存儲在本地。因此，依照安全監控機器人卸載環境感知結果，劃分基于邊緣計算的自適應傳輸任務[7]，通過整體考慮不同影響因素，從而生成礦山安全監控視頻數據流卸載決策，由此保障礦山安全監控視頻數據流卸載決策的科學性。

1.2.1 決策生成目標函數構建

礦山安全監控視頻數據流存在多個優化指標，如卸載任務時延、帶寬利用率、能源消耗等。通過構建目標函數將多個優化指標融合在一起，綜合考慮不同的指標與關聯性，令基于移動邊緣計算的傳輸系統整體能耗最小[8]，以生成卸載決策。目標函數Y公式如下：

式中：si和分別表示礦山安全監控視頻數據流卸載決策向量與本地執行任務的能耗；k和分別表示礦山安全監控視頻數據流卸載任務整體數量和移動邊緣計算服務器上執行任務的能耗；ni和mi分別表示子載波的分配向量和移動邊緣計算服務器計算資源的分類比例向量。其中，當任務卸載至移動邊緣服務器執行時，si= 1；當任務在移動設備本地執行時，si= 0。

1.2.2 約束條件設定

約束條件可以確保系統在進行數據傳輸時不超過設定的限制范圍，避免資源的過度占用或系統的過載。安全監控機器人礦山安全監控視頻數據流自適應傳輸任務卸載的約束條件設定如下：

1）子載波是將總帶寬劃分為多個頻段進行數據傳輸的基本單位。過度劃分子載波會導致資源過度消耗，影響到視頻數據的傳輸質量和實時性。因此，需確保分類的子載波數量小于或等于其整體數量N，公式描述如下：

2）為了避免對服務器過多的計算負載，需保證計算性能和負載平衡，避免服務器的過載和資源浪費，確保計算資源的分配小于或等于移動邊緣計算服務器的整體計算資源，公式描述如下：

3）為使在傳輸延遲上限約束下，可以針對不同優先級的任務進行資源分配和調度，保證重要任務的實時性和質量，需確保不同傳輸任務均在其實驗上限約束內獲取計算結果，公式描述如下：

式中：ti和τi分別表示傳輸任務Ti的實際時延與Ti所允許的時延上限。

1.2.3 目標函數求解

視頻數據流傳輸卸載決策生成目標函數涉及到多個變量、多個約束條件和多個優化目標的復雜優化問題。遺傳算法[9]作為一種全局優化算法，具有較強的搜索和優化能力，能夠應對復雜的優化問題，并找到近似最優的解。求解目標函數公式為：

式中：hi表示特性函數；φ表示遺傳算子。

1.3 自適應比特率傳輸算法

通過獲取視頻數據流傳輸卸載決策，提高視頻數據傳輸的效率和質量，以滿足礦山監控系統對實時性、可靠性和帶寬利用率等方面的要求。

在確定礦山安全監控視頻數據流卸載決策后，為避免緩沖區產生欠載的現象，提出自適應比特率算法，實現礦山安全監控視頻數據流傳輸。該算法最關鍵的兩個部分分別是客戶端視頻比特率選擇與可用帶寬估計[10]。客戶端視頻比特率[11]以客戶端緩沖區緩存的礦山安全監控視頻長度確定后續礦山安全監控視頻的視頻比特率，并根據所得結果確定后續下載的礦山安全監控視頻數據流塊的視頻比特率[12]。依照可獲取的比特率級別，通過啟發式算法將緩沖區[13]劃分為8 個有所差異的級別，以 ||R表示升序排序集合R內元素的數量，依據緩沖區級別，獲取礦山安全監控視頻數據流比特率，公式描述如下：

式中eq表示集合R內第q個比特率級別。

礦山數據傳輸的實時性要求較高，基于速率的自適應算法可以根據實時傳輸需求，及時調整傳輸速率，以滿足實時性要求并盡量減少傳輸延遲。

采用基于速率的自適應算法估計可用帶寬過程中，客戶端將確定的最后不間斷m個礦山安全監控視頻數據塊的移動平均下載速率作為估計的吞吐量，確定后續即將下載礦山安全監控視頻數據塊的比特率，以及時調整傳輸速率[14]。

針對礦山安全監控視頻數據塊i＞m，得到礦山安全監控視頻自適應比特率傳輸結果為：

式中：rj表示第j個監控視頻數據塊的傳輸速率；S表示監控視頻數據塊總數。

2 實驗結果

為驗證本文方法的實際應用性能，選取某礦山為研究對象，該研究對象生產過程中所使用的相關設備包括挖掘機、礦車與傳輸線等。

為保障研究對象生產安全，采用安全監控機器人對研究對象內部環境與相關設備進行安全監控。搭建基于移動邊緣計算的傳輸系統，系統中所使用的移動邊緣服務器相關參數如表1 所示。

表1 移動邊緣服務器相關參數

在上述設定條件下，采用本文方法對研究對象內監控視頻數據流進行傳輸測試。由于礦山環境復雜，其通信網絡環境具有不穩定性，因此后續實驗分析過程中，需分析不同網絡環境下本文方法的各項性能。

2.1 傳輸能耗分析

當礦山安全監控視頻數據流傳輸卸載決策生成時，在不同礦山安全監控視頻數據流卸載任務時延約束條件下，選取傳輸能耗作為實驗指標，以基于移動邊緣計算的傳輸系統整體能耗最小為目標，分析本文方法在不同視頻傳輸數據量應用過程中的視頻傳輸能耗，結果如表2 所示。

表2 傳輸能耗分析

分析表2 得到，采用本文方法生成礦山安全監控視頻數據流傳輸卸載決策時，在網絡穩定條件下與網絡不穩定條件下的視頻傳輸所消耗的能量均低于采用本文方法前。由此說明，采用本文方法能夠顯著減少研究對象安全監控視頻數據流傳輸過程中所消耗的能量。

2.2 帶寬估計結果

在移動邊緣服務器中部署本文方法，采用本文方法進行帶寬估計，選取下行帶寬作為實驗指標，分析方法的靈敏性。不同網絡環境下本文方法帶寬估計結果如圖1 所示。

圖1 不同網絡環境下本文方法帶寬估計結果

采用本文方法前，研究對象監控視頻數據流傳輸過程中帶寬主要以前幾段視頻下載的均值為基礎進行估計，該方法是以不同視頻段的帶寬均值為基礎二次實施平均處理。而本文方法則是以基站為基礎獲取實時下行帶寬。分析圖1 得到，采用本文方法后對于研究對象的感知顯著優于采用本文方法前，無論是網絡帶寬的提升還是下降均具有更高的靈敏性。

2.3 體驗質量

提升用戶體驗質量是本文方法研究的主要目的之一。用戶體驗質量的計算具有顯著復雜性，并非通過結構相似性這一簡單的指標能夠描述清楚的。因此實驗研究過程中采用如下公式對本文方法的用戶體驗質量進行計算：

式中：QoE 和F分別表示用戶體驗質量與視頻卡頓；NS和qi分別表示全部監控視頻數量和實際請求的視頻比特率；qmax和qmin分別表示視頻比特率的上限與下限；VN和VD分別表示監控視頻抖動的次數與抖動深度均值。

表3 所示為不同網絡環境條件下本文方法使用前后，研究對象監控視頻數據流傳輸的用戶體驗質量對比結果。

表3 用戶體驗質量分析結果

分析表3 得到，采用本文方法進行監控視頻數據流傳輸后，網絡環境穩定條件下，用戶體驗提升幅度達到20.82%；網絡環境不穩定條件下，用戶體驗提升幅度達到42.42%。

由此可知，采用本文方法進行監控視頻數據流傳輸能夠顯著提升用戶體驗質量。

3 結 論

移動邊緣計算下礦山安全監控視頻數據流自適應傳輸研究的目的和意義主要體現在提高礦山安全監控視頻數據的處理效率和精度、加強數據隱私保護、優化數據傳輸效率、實現視頻數據的智能分析和提供實時預警功能等方面，對于提高礦山安全生產水平具有重要意義。