基于KubeEdge的智能监控方案

挑战​

保障工业生产安全是瑞斯康达制造工厂的重要需求，传统工人的生产安全检测方式采用人工方式，速度慢、效率低，工人不遵守安全要求的情况仍时有发生，且容易被忽视，具有很大的安全隐患，影响工厂的生产效率。

解决方案​

开发基于人工智能算法的工业智能监控应用，以取代人工监控。但仅有智能监控应用是不够的，智能边缘应用的部署和管理、云端训练与边缘推理的协同等新问题也随之出现，成为该解决方案在工业生产环境中大规模应用的瓶颈。

中国电信研究院将KubeEdge作为智能监控方案实施的重要组成部分，帮助瑞斯康达科技解决该问题。中国电信研究院架构师Xiaohou Shi完成了该方案的设计。该案例通过工业视觉应用，结合深度学习算法，实时监控工厂工人的安全状态。引入KubeEdge作为边缘计算平台，用于管理边缘设备和智能监控应用的运行环境。通过KubeEdge，可以在云端对监控模型进行训练，并自动部署到边缘节点进行推理执行，提高运营效率，降低运维成本。

优势​

在此应用场景中，KubeEdge完成了边缘应用的统一管理，同时KubeEdge还可以充分利用云边协同的优势，借助KubeEdge作为边缘计算平台，有效完成了对工厂安全的AI监控，减少了安全事故的发生，提高了工厂的生产效率。

基于此成功案例，未来将在KubeEdge上部署更多深度学习算法，解决边缘计算方面的问题，未来也将与KubeEdge开展更多场景化工业智能应用的合作。