1.一种基于环境边缘计算的交通灯控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，数据中心部分通过接入点定期广播嵌入请求服务的WiFi信标，通过服务管理器发现能够作为边缘服务器的移动设备；

步骤S2：摄像头开始采集视频帧，每个帧会通过两条路径传送；一条用于数据中心部分的本地检测器进行本地检测，另一条用于边缘计算部分的远程检测；

步骤S3：数据中心部分在本地检测器运行YOLOv5s网络检测模型，在资源有限的本地执行视频帧的分析，进行初始目标检测即目标定位和分类；对视频帧划分边界线，根据检测到的目标的坐标位置信息，提取出跨越边界线的目标，将其所在帧的索引和目标检测结果发送到整合管理器；

步骤S4：数据中心部分的裁剪管理器根据边界线将每个视频帧裁剪成若干个主片；随后，用周围的填充片填充每个主片，以创建新的视频子帧；然后编码成可用于传输的字节流；

步骤S5：数据中心部分的卸载管理器根据服务管理器传入的关于各个边缘服务器的CPU负载、RSSI信息，通过冗余服务器选择机制为每个视频子帧分配对应的边缘服务器；并将边缘服务器对应的IP、端口和编码后的视频子帧组装成传输数据存储到发送队列中，等待发送到选定的边缘服务器；

步骤S6：边缘计算部分的边缘服务器接收数据中心部分发送的传输数据，对接收队列中的传输数据进行解码，并通过远程检测器的Nanodet‑Plus目标检测模型执行目标检测，并将目标检测得到的当前视频子帧索引和目标检测结果发送到数据中心部分；

步骤S7：数据中心部分的整合管理器对本地检测得到的目标检测结果和边缘服务器远程检测得到的目标检测结果进行整合，得出最终目标检测结果，根据最终目标检测结果控制交通灯；

步骤S5中，数据中心部分的卸载管理器用于加速检测流程以完成实时任务；冗余服务器选择机制通过如下方式实现：对于每个子任务/视频子帧，根据端到端延迟和支付估算每个边缘服务器的成本；然后，选择成本最低且满足截止时间要求的边缘服务器；如果没有边缘服务器满足截止时间要求，则选择端到端延迟最小的边缘服务器，以确保当前子任务不被遗漏；在为每个子任务选择第一个最优边缘服务器后，根据当前子任务的可靠性决定是否继续选择更多的边缘服务器；

每当产生一个视频帧时，将其分成   个视频子帧，视频子帧集合为 

；有   个可提供服务的边缘服务器连接到数据中心部分，其集合

为  ；用   表示视频子帧   是否分配给边缘服务器  ；

视频子帧   在边缘服务器   上的计算时间为：

其中，  为解码所需的CPU周期数；  为检测所需的CPU周期数； 表示边缘服务器   的CPU负载；  是一个关于   的计算时间函数； 为边缘服务器   的CPU频率；

数据中心部分到边缘服务器   的通信时间为：

其中，  表示输入数据的大小； 为数据中心部分到边缘服务器   的数据传输速率，  表示边缘服务器   到数据中心部分的检测结果数据下载时间；

视频子帧   在边缘服务器   上的处理延迟计算为：

。

2.根据权利要求1所述的基于环境边缘计算的交通灯控制方法，其特征在于，步骤S1中，数据中心部分在信标中嵌入服务信息让数据中心部分发现可提供请求服务的移动设备；附近的移动设备通过解析信标信息进行服务查询；如果移动设备可以提供数据中心部分所请求的服务，则会主动与数据中心部分建立 WiFi 连接，成为边缘服务器。

3.根据权利要求2所述的基于环境边缘计算的交通灯控制方法，其特征在于，数据中心部分有一个布隆过滤器，并且提供一个请求服务的列表；每个边缘设备都有一个布隆过滤器，并且提供一个可提供服务的列表；在数据中心部分的服务映射中，位数组   最初被设置为一个全为0的数组；然后数据中心部分对请求服务的列表中每个请求服务的名称进行哈希处理，通过多个哈希函数映射到对应的位置，将位数组   中这些位置对应的位设为1；

接着将位数组   嵌入信标中，定期广播信标；在边缘计算部分的服务查询中，每个边缘设备在接收到信标后进行解析以获得位数组  ，并查询自身可提供服务的列表；边缘设备对自身可提供的每个服务的名称进行哈希映射，映射结果与接收位数组   比较，映射结果为

1的位在位数组   中相应位都是1时，边缘设备才拥有数据部分中心所请求的服务；如果边缘设备至少有一个可提供的服务满足要求，即边缘设备可提供的服务至少有一个与数据中心部分请求的服务匹配，则该边缘设备连接到数据中心部分的无线网络，成为边缘服务器。

4.根据权利要求3所述的基于环境边缘计算的交通灯控制方法，其特征在于，边缘服务器向数据中心部分发送网络连接请求，连接成功后，边缘服务器向数据中心部分注册设备状态和服务信息；数据中心部分根据边缘卸载需要向边缘计算部分发起服务请求，边缘计算部分对请求进行处理并返回结果。

5.根据权利要求1所述的基于环境边缘计算的交通灯控制方法，其特征在于，数据中心部分将每个视频帧裁剪成若干个主片之前，预先确定填充尺寸；将要检测的目标类别记为，包括人、自行车、汽车、摩托车、公共汽车和卡车；对于每个类别 ，本地检测器可以检测到的最小宽度和最小高度记为 ，其中 表示类别 的最小宽度，表示类别的最小高度， 表示所有类别的最小宽度和最小高度的集合， 表示所有类别的最小宽度， 表示所有类别的最小高度；通过选择所有类别中最小宽度和最小高度乘积的最大值来确定小型目标的宽度阈值和高度阈值，记为，其中 表示最小可检测的目标宽度， 表示最小可检测

目标高度；然后，通过将小型目标的宽度阈值和高度阈值减半来确定填充宽度 和填充高度 ，即 ；

数据中心部分根据可用边缘服务器将完整视频帧均匀分成多个主片，每个主片的宽度和高度记为   和  ，即  ；其中   表示每个主片的索引， 表示边缘服务器的数量，  和   表示完整视频帧的宽度和高度；此外，每个主片将在填充后其大小相应地被调整，形成视频子帧。

6.根据权利要求5所述的基于环境边缘计算的交通灯控制方法，其特征在于，每个主片的填充规则如下：每个主片包含两条宽度的边缘线和两条高度的边缘线，若其边缘线与完整帧边缘线非重合，则对该边缘线进行填充；若对某个主片在宽度方向上填充一次，则调整后的宽度为： ，同理，若在高度方向上填充一次，则调整后的高度为：。

7.根据权利要求1所述的基于环境边缘计算的交通灯控制方法，其特征在于，视频子帧   在边缘服务器   的支付   计算为：其中， 表示单位支付；

在边缘服务器   上的成本   计算为：

其中，   和   分别是支付和延迟的加权系数；

当前帧的总成本   可以计算为：

。

8.根据权利要求7所述的基于环境边缘计算的交通灯控制方法，其特征在于，在为每个子任务选择第一个最优边缘服务器后，根据当前子任务的可靠性决定是否继续选择更多的边缘服务器通过如下方式实现：如果子任务的可靠性低于任务可靠性阈值，则逐一选择冗余边缘服务器，直到满足可靠性要求；接着边缘服务器集合排除已选的边缘服务器，按成本升序排列，以选择子任务的冗余边缘服务器；每当决定是否选择边缘服务器时，边缘服务器可靠性必须大于最小阈值，以避免选择过多的冗余边缘服务器；同时，必须满足截止时间要求；且为了避免队列延迟，每个边缘服务器不能在一组视频子帧中被选择两次。