基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法和系统

摘要

本发明提供了基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法和系统，其通过分布式设置的若干监控器来产生关于监控区域的图像、时间和地理位置的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合保存到监控器对应的服务器中，并通过该服务器对该多维监控数据集合进行预处理而得到若干加密多维数据包，最后根据目标终端的数据接收忙闲状态，将若干加密多维数据包从服务器发送至目标终端，这样能够充分利用多节点边缘计算模式对监控区域进行全面的和实时的监控，并且还能够最大限度地保证目标终端及时地接收与处理多维监控数据，从而提高对多维监控数据处理的及时性和可靠性。

说明书

技术领域

本发明涉及计算机数据处理的技术领域，特别涉及基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法和系统。

背景技术

分布式监控系统通过在不同监控区域分别设置监控器来获得相应的监控信息，再对监控信息进行分析处理后，通过该监控器对应的服务器将处理后的监控信息发送至目标终端。该分布式监控系统将分布在不同监控区域的监控器与服务器共同组成一个计算节点，其能够大大地提高分布式监控系统的监控全面性和实时性。但是，由于多个计算节点均需要将自身对应的多维监控数据发送至目标终端中并且目标终端的数据接收能力有限，这容易导致多维监控数据传输时间过长以及不利于对多维监控数据进行及时的处理，从而严重地降低对多维监控数据处理的及时性和可靠性。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法和系统，其通过获取若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合传送至该监控器各自对的服务器进行保存，并指示所述服务器对该多维监控数据集合进行数据预处理，以此将该多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包，再确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据该数据接收忙闲状态，将若干该加密多维数据包从该服务器发送至该目标终端；可见，该基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法和系统通过分布式设置的若干监控器来产生关于监控区域的图像、时间和地理位置的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合保存到监控器对应的服务器中，并通过该服务器对该多维监控数据集合进行预处理而得到若干加密多维数据包，最后根据目标终端的数据接收忙闲状态，将若干加密多维数据包从服务器发送至目标终端，这样能够充分利用多节点边缘计算模式对监控区域进行全面的和实时的监控，并且还能够最大限度地保证目标终端及时地接收与处理多维监控数据，从而提高对多维监控数据处理的及时性和可靠性。

本发明提供基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法，其特征在于，其包括如下步骤：

步骤S1，获取若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合，并将所述多维监控数据集合传送至所述监控器各自对的服务器进行保存；

步骤S2，指示所述服务器对所述多维监控数据集合进行数据预处理，以此将所述多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包；

步骤S3，确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据所述数据接收忙闲状态，将若干所述加密多维数据包从所述服务器发送至所述目标终端；

进一步，在所述步骤S1中，获取若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合，并将所述多维监控数据集合传送至所述监控器各自对的服务器进行保存具体包括：

步骤S101，指示若干所述监控器在自身对应的监控区域产生的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据，以此将上述三种子数据共同组成所述多维监控数据集合；

步骤S102，按照上述三种子数据对应的监控时间轴，将所述监控图像子数据、所述监控时间子数据和所述监控地理位置子数据分别依次切分为若干子数据流，并对所述子数据流进行压缩处理；

步骤S103，按照所述监控时间轴，将经过所述压缩处理后的所述子数据流依次发送至所述监控器各自对应的服务器进行保存，同时还经过所述压缩处理后的所述子数据流标识其对应的监控时间点信息；

进一步，在所述步骤S2中，指示所述服务器对所述多维监控数据集合进行数据预处理，以此将所述多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包具体包括：

步骤S201，根据所述监控时间点信息，对所述服务器保存的所有子数据流依次进行解压处理，从而还原得到对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据；

步骤S202，将所有服务器各自对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据进行数据去重处理、数据降噪处理和数据整合加密处理，以此剔除所有服务器各自对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据中相互重复的数据部分以及数据噪声成分，再将所述监控图像子数据、所述监控时间子数据和所述监控地理位置子数据加密转换为若干加密多维数据包；

进一步，在所述步骤S3中，确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据所述数据接收忙闲状态，将若干所述加密多维数据包从所述服务器发送至所述目标终端具体包括：

步骤S301，获取所述目标终端当前的接收数据包对应的接收频率状态信息和接收数据量状态信息，并根据所述接收频率状态信息和所述接收数据量状态信息，确定所述目标终端的数据接收忙闲状态；

步骤S302，若确定所述目标终端当前处于数据接收空闲状态，则减小任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔，从而将所述加密多维数据包发送至所述目标终端；

步骤S303，若确定所述目标终端当前处于数据接收繁忙状态，则增加任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔，从而将所述加密多维数据包发送至所述目标终端；

进一步，在所述步骤S3中，确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据所述数据接收忙闲状态，将若干所述加密多维数据包从所述服务器发送至所述目标终端具体包括利用所述目标终端当前的接收数据包计算出所述接收数据包对应的接收频率；从而根据所述接收频率以及所述接收数据量判断所述目标终端的数据接收忙闲状态；并根据所述目标终端的数据接收忙闲状态计算出对应任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔的增加量或减小量；进而保证所述目标终端的数据接收可以始终以合适的频率来接收数据，其具体为：

第一、利用下面公式(1)，根据所述目标终端当前的接收数据包计算出所述接收数据包对应的接收频率f，

在上述公式(1)中，t

第二、利用下面公式(2)，根据所述接收数据包对应的接收频率以及所述接收数据包的接收数据量判断所述目标终端的数据接收忙闲状态，

在上述公式(2)中，η表示所述目标终端的数据接收忙闲状态的判定值，S

当η＞0时，表示所述目标终端的数据接收忙闲状态处于忙状态，则需要增加对应任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔；

当η＜0时，表示所述目标终端的数据接收忙闲状态处于闲状态，则需要减小对应任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔；

当η＝0时，表示所述目标终端接收数据的频率刚好满足对数据的接收，则不需要改变对应任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔；

第三、利用下面公式(3)，根据所述目标终端的数据接收忙闲状态得到对应任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔的增加量或减小量，

在上述公式(3)中，t表示对应任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔的增加量或减小量，当t＞0时表示对应任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔需要增加|t|，当t＞0时表示对应任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔需要减小|t|)；

所述t值对对应任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔进行修改，从而保证所述目标终端的数据接收可以始终以合适的频率来接收数据。

本发明还提供基于多节点边缘计算设备的多维数据处理系统，其特征在于，其包括多维监控数据集合形成模块、多维监控数据集合保存模块、多维监控数据集合预处理模块和多维监控数据发送模块；其中，

所述多维监控数据集合形成模块用于形成若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合；

所述多维监控数据集合保存模块用于将所述多维监控数据集合传送至所述监控器各自对的服务器进行保存；

所述多维监控数据集合预处理模块用于指示所述服务器对所述多维监控数据集合进行数据预处理，以此将所述多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包；

所述多维监控数据发送模块用于确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据所述数据接收忙闲状态，将若干所述加密多维数据包从所述服务器发送至所述目标终端；

进一步，所述多维监控数据集合形成模块形成若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合具体包括：

指示若干所述监控器在自身对应的监控区域产生的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据，以此将上述三种子数据共同组成所述多维监控数据集合；

以及，

所述多维监控数据集合保存模块将所述多维监控数据集合传送至所述监控器各自对的服务器进行保存具体包括：

按照上述三种子数据对应的监控时间轴，将所述监控图像子数据、所述监控时间子数据和所述监控地理位置子数据分别依次切分为若干子数据流，并对所述子数据流进行压缩处理；

并按照所述监控时间轴，将经过所述压缩处理后的所述子数据流依次发送至所述监控器各自对应的服务器进行保存，同时还经过所述压缩处理后的所述子数据流标识其对应的监控时间点信息；

进一步，所述多维监控数据集合预处理模块指示所述服务器对所述多维监控数据集合进行数据预处理，以此将所述多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包具体包括：

根据所述监控时间点信息，对所述服务器保存的所有子数据流依次进行解压处理，从而还原得到对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据；

并将所有服务器各自对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据进行数据去重处理、数据降噪处理和数据整合加密处理，以此剔除所有服务器各自对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据中相互重复的数据部分以及数据噪声成分，再将所述监控图像子数据、所述监控时间子数据和所述监控地理位置子数据加密转换为若干加密多维数据包；

进一步，所述多维监控数据发送模块确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据所述数据接收忙闲状态，将若干所述加密多维数据包从所述服务器发送至所述目标终端具体包括

获取所述目标终端当前的接收数据包对应的接收频率状态信息和接收数据量状态信息，并根据所述接收频率状态信息和所述接收数据量状态信息，确定所述目标终端的数据接收忙闲状态；

若确定所述目标终端当前处于数据接收空闲状态，则减小任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔，从而将所述加密多维数据包发送至所述目标终端；

若确定所述目标终端当前处于数据接收繁忙状态，则增加任意相邻两个所述加密多维数据包之间向所述目标终端的发送时间间隔，从而将所述加密多维数据包发送至所述目标终端。

相比于现有技术，该基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法和系统通过获取若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合传送至该监控器各自对的服务器进行保存，并指示所述服务器对该多维监控数据集合进行数据预处理，以此将该多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包，再确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据该数据接收忙闲状态，将若干该加密多维数据包从该服务器发送至该目标终端；可见，该基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法和系统通过分布式设置的若干监控器来产生关于监控区域的图像、时间和地理位置的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合保存到监控器对应的服务器中，并通过该服务器对该多维监控数据集合进行预处理而得到若干加密多维数据包，最后根据目标终端的数据接收忙闲状态，将若干加密多维数据包从服务器发送至目标终端，这样能够充分利用多节点边缘计算模式对监控区域进行全面的和实时的监控，并且还能够最大限度地保证目标终端及时地接收与处理多维监控数据，从而提高对多维监控数据处理的及时性和可靠性。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法的流程示意图。

图2为本发明提供的基于多节点边缘计算设备的多维数据处理系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参阅图1，为本发明实施例提供的基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法的流程示意图。该基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法包括如下步骤：

步骤S1，获取若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合传送至该监控器各自对的服务器进行保存；

步骤S2，指示该服务器对该多维监控数据集合进行数据预处理，以此将该多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包；

步骤S3，确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据该数据接收忙闲状态，将若干该加密多维数据包从该服务器发送至该目标终端。

上述技术方案的有益效果为：该基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法通过分布式设置的若干监控器来产生关于监控区域的图像、时间和地理位置的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合保存到监控器对应的服务器中，并通过该服务器对该多维监控数据集合进行预处理而得到若干加密多维数据包，最后根据目标终端的数据接收忙闲状态，将若干加密多维数据包从服务器发送至目标终端，这样能够充分利用多节点边缘计算模式对监控区域进行全面的和实时的监控，并且还能够最大限度地保证目标终端及时地接收与处理多维监控数据，从而提高对多维监控数据处理的及时性和可靠性。

优选地，在该步骤S1中，获取若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合传送至该监控器各自对的服务器进行保存具体包括：

步骤S101，指示若干该监控器在自身对应的监控区域产生的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据，以此将上述三种子数据共同组成该多维监控数据集合；

步骤S102，按照上述三种子数据对应的监控时间轴，将该监控图像子数据、该监控时间子数据和该监控地理位置子数据分别依次切分为若干子数据流，并对该子数据流进行压缩处理；

步骤S103，按照该监控时间轴，将经过该压缩处理后的该子数据流依次发送至该监控器各自对应的服务器进行保存，同时还经过该压缩处理后的该子数据流标识其对应的监控时间点信息。

上述技术方案的有益效果为：由于若干监控器是以分布式的形式设置在不同监控区域，通过将对某一监控区域产生的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据共同组成多维监控数据集合，能够对该监控图像子数据进行时间和地理位置的标识，以此保证该多维监控数据集合的时间和地理位置独特性，而按照该监控时间轴将该多维监控数据集合切分与压缩行程若干子数据流，能够最大限度地提高服务器对多维监控数据集合的存储数据量以及改善多维监控数据集合的存储/读取便捷性。

优选地，在该步骤S2中，指示该服务器对该多维监控数据集合进行数据预处理，以此将该多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包具体包括：

步骤S201，根据该监控时间点信息，对该服务器保存的所有子数据流依次进行解压处理，从而还原得到对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据；

步骤S202，将所有服务器各自对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据进行数据去重处理、数据降噪处理和数据整合加密处理，以此剔除所有服务器各自对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据中相互重复的数据部分以及数据噪声成分，再将该监控图像子数据、该监控时间子数据和该监控地理位置子数据加密转换为若干加密多维数据包。

上述技术方案的有益效果为：通过对监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据进行数据去重处理、数据降噪处理和数据整合加密处理，能够提高监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据的有效性和可靠性，从而便于后续对上述三种子数据进行准确的和有针对性的计算分析以及降低计算分析的工作量。

优选地，在该步骤S3中，确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据该数据接收忙闲状态，将若干该加密多维数据包从该服务器发送至该目标终端具体包括：

步骤S301，获取该目标终端当前的接收数据包对应的接收频率状态信息和接收数据量状态信息，并根据该接收频率状态信息和该接收数据量状态信息，确定该目标终端的数据接收忙闲状态；

步骤S302，若确定该目标终端当前处于数据接收空闲状态，则减小任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔，从而将该加密多维数据包发送至该目标终端；

步骤S303，若确定该目标终端当前处于数据接收繁忙状态，则增加任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔，从而将该加密多维数据包发送至该目标终端。

上述技术方案的有益效果为：由于目标终端是与若干服务器相互通信连接的，该目标终端会接收来自不同服务器的数据，若目标终端当前的接收数据包对应的接收频率过高和/或接收数据量过大，即表明该目标终端当前处于数据接收繁忙状态，相应地该目标终端的数据接收速度和效率也会有所下降，这样根据该接收频率状态信息和该接收数据量状态信息，确定该目标终端的数据接收忙闲状态，并在该目标终端当前处于数据接收空闲状态时，减小任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔，以及在确定该目标终端当前处于数据接收繁忙状态时，增加任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔，能够最大限度地提高目标终端的数据接收效率，从而保证来自所有服务器的数据均能够被目标终端全面接收。

优选地，在该步骤S3中，确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据该数据接收忙闲状态，将若干该加密多维数据包从该服务器发送至该目标终端具体包括利用该目标终端当前的接收数据包计算出该接收数据包对应的接收频率；从而根据该接收频率以及该接收数据量判断该目标终端的数据接收忙闲状态；并根据该目标终端的数据接收忙闲状态计算出对应任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔的增加量或减小量；进而保证该目标终端的数据接收可以始终以合适的频率来接收数据，其具体为：

第一、利用下面公式(1)，根据该目标终端当前的接收数据包计算出该接收数据包对应的接收频率f，

在上述公式(1)中，t

第二、利用下面公式(2)，根据该接收数据包对应的接收频率以及该接收数据包的接收数据量判断该目标终端的数据接收忙闲状态，

在上述公式(2)中，η表示该目标终端的数据接收忙闲状态的判定值，S

当η＞0时，表示该目标终端的数据接收忙闲状态处于忙状态，则需要增加对应任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔；

当η＜0时，表示该目标终端的数据接收忙闲状态处于闲状态，则需要减小对应任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔；

当η＝0时，表示该目标终端接收数据的频率刚好满足对数据的接收，则不需要改变对应任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔；

第三、利用下面公式(3)，根据该目标终端的数据接收忙闲状态得到对应任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔的增加量或减小量，

在上述公式(3)中，t表示对应任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔的增加量或减小量，当t＞0时表示对应任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔需要增加|t|，当t＞0时表示对应任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔需要减小|t|)；

该t值对对应任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔进行修改，从而保证该目标终端的数据接收可以始终以合适的频率来接收数据。

上述技术方案的有益效果为：利用公式(1)确定接收数据包对应的接收频率，从而根据当前接收数据包情况计算出当前的接收频率，然后利用公式(2)判断目标终端的数据接收忙闲状态，从而根据目标终端的数据接收忙闲状态对对应任意相邻两个加密多维数据包之间向目标终端的发送时间间隔进行控制，最后利用公式(3)得到对应任意相邻两个加密多维数据包之间向目标终端的发送时间间隔的增加/减小量从而完成对对应任意相邻两个加密多维数据包之间向目标终端的发送时间间隔进行修改，保证系统的可靠性，稳定性以及自适应性。

参阅图2，为本发明实施例提供的基于多节点边缘计算设备的多维数据处理系统的结构示意图。该基于多节点边缘计算设备的多维数据处理系统包括多维监控数据集合形成模块、多维监控数据集合保存模块、多维监控数据集合预处理模块和多维监控数据发送模块；其中，

该多维监控数据集合形成模块用于形成若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合；

该多维监控数据集合保存模块用于将该多维监控数据集合传送至该监控器各自对的服务器进行保存；

该多维监控数据集合预处理模块用于指示该服务器对该多维监控数据集合进行数据预处理，以此将该多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包；

该多维监控数据发送模块用于确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据该数据接收忙闲状态，将若干该加密多维数据包从该服务器发送至该目标终端。

上述技术方案的有益效果为：该基于多节点边缘计算设备的多维数据处理系统通过分布式设置的若干监控器来产生关于监控区域的图像、时间和地理位置的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合保存到监控器对应的服务器中，并通过该服务器对该多维监控数据集合进行预处理而得到若干加密多维数据包，最后根据目标终端的数据接收忙闲状态，将若干加密多维数据包从服务器发送至目标终端，这样能够充分利用多节点边缘计算模式对监控区域进行全面的和实时的监控，并且还能够最大限度地保证目标终端及时地接收与处理多维监控数据，从而提高对多维监控数据处理的及时性和可靠性。

优选地，该多维监控数据集合形成模块形成若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合具体包括：

指示若干该监控器在自身对应的监控区域产生的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据，以此将上述三种子数据共同组成该多维监控数据集合；

以及，

该多维监控数据集合保存模块将该多维监控数据集合传送至该监控器各自对的服务器进行保存具体包括：

按照上述三种子数据对应的监控时间轴，将该监控图像子数据、该监控时间子数据和该监控地理位置子数据分别依次切分为若干子数据流，并对该子数据流进行压缩处理；

并按照该监控时间轴，将经过该压缩处理后的该子数据流依次发送至该监控器各自对应的服务器进行保存，同时还经过该压缩处理后的该子数据流标识其对应的监控时间点信息。

上述技术方案的有益效果为：由于若干监控器是以分布式的形式设置在不同监控区域，通过将对某一监控区域产生的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据共同组成多维监控数据集合，能够对该监控图像子数据进行时间和地理位置的标识，以此保证该多维监控数据集合的时间和地理位置独特性，而按照该监控时间轴将该多维监控数据集合切分与压缩行程若干子数据流，能够最大限度地提高服务器对多维监控数据集合的存储数据量以及改善多维监控数据集合的存储/读取便捷性。

优选地，该多维监控数据集合预处理模块指示该服务器对该多维监控数据集合进行数据预处理，以此将该多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包具体包括：

根据该监控时间点信息，对该服务器保存的所有子数据流依次进行解压处理，从而还原得到对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据；

并将所有服务器各自对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据进行数据去重处理、数据降噪处理和数据整合加密处理，以此剔除所有服务器各自对应的监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据中相互重复的数据部分以及数据噪声成分，再将该监控图像子数据、该监控时间子数据和该监控地理位置子数据加密转换为若干加密多维数据包。

上述技术方案的有益效果为：通过对监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据进行数据去重处理、数据降噪处理和数据整合加密处理，能够提高监控图像子数据、监控时间子数据和监控地理位置子数据的有效性和可靠性，从而便于后续对上述三种子数据进行准确的和有针对性的计算分析以及降低计算分析的工作量。

优选地，该多维监控数据发送模块确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据该数据接收忙闲状态，将若干该加密多维数据包从该服务器发送至该目标终端具体包括

获取该目标终端当前的接收数据包对应的接收频率状态信息和接收数据量状态信息，并根据该接收频率状态信息和该接收数据量状态信息，确定该目标终端的数据接收忙闲状态；

若确定该目标终端当前处于数据接收空闲状态，则减小任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔，从而将该加密多维数据包发送至该目标终端；

若确定该目标终端当前处于数据接收繁忙状态，则增加任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔，从而将该加密多维数据包发送至该目标终端。

上述技术方案的有益效果为：由于目标终端是与若干服务器相互通信连接的，该目标终端会接收来自不同服务器的数据，若目标终端当前的接收数据包对应的接收频率过高和/或接收数据量过大，即表明该目标终端当前处于数据接收繁忙状态，相应地该目标终端的数据接收速度和效率也会有所下降，这样根据该接收频率状态信息和该接收数据量状态信息，确定该目标终端的数据接收忙闲状态，并在该目标终端当前处于数据接收空闲状态时，减小任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔，以及在确定该目标终端当前处于数据接收繁忙状态时，增加任意相邻两个该加密多维数据包之间向该目标终端的发送时间间隔，能够最大限度地提高目标终端的数据接收效率，从而保证来自所有服务器的数据均能够被目标终端全面接收。

从上述实施例的内容可知，该基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法和系统通过获取若干监控器在各自对应的监控区域产生的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合传送至该监控器各自对的服务器进行保存，并指示所述服务器对该多维监控数据集合进行数据预处理，以此将该多维监控数据集合转换为若干加密多维数据包，再确定目标终端的数据接收忙闲状态，并根据该数据接收忙闲状态，将若干该加密多维数据包从该服务器发送至该目标终端；可见，该基于多节点边缘计算设备的多维数据处理方法和系统通过分布式设置的若干监控器来产生关于监控区域的图像、时间和地理位置的多维监控数据集合，并将该多维监控数据集合保存到监控器对应的服务器中，并通过该服务器对该多维监控数据集合进行预处理而得到若干加密多维数据包，最后根据目标终端的数据接收忙闲状态，将若干加密多维数据包从服务器发送至目标终端，这样能够充分利用多节点边缘计算模式对监控区域进行全面的和实时的监控，并且还能够最大限度地保证目标终端及时地接收与处理多维监控数据，从而提高对多维监控数据处理的及时性和可靠性。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。