一种智能识别算法模型边端融合型部署方法

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一种智能识别算法模型边端融合型部署方法
申请号:CN202411907053
申请日期:2024-12-23
公开号:CN119865501A
公开日期:2025-04-22
类型:发明专利
摘要
本发明涉及边缘计算领域,且公开了一种智能识别算法模型边端融合型部署方法,包括收集来自不同传感器的原始数据,边缘设备实时获取来自各类传感器的数据,对数据进行初步处理和筛选;边缘设备运行轻量级的智能识别算法,对数据进行实时处理并做出初步判断;设计一个智能任务调度系统,实时评估每个任务的处理需求;当边缘设备无法单独完成计算任务时,数据将被传输到云端,云端利用强大的计算资源对复杂的智能识别任务进行处理,生成高层次的推理结果;云端将优化后的模型或处理结果回传至边缘设备,边缘设备根据云端的反馈进行自适应调整,优化本地处理能力。本发明具备提升响应速度和计算能力的优点。
技术关键词
智能识别算法 云端 任务调度系统 分布式存储系统 模式识别算法 数据传输协议 环境光传感器 高层次 多模态信息 机器学习算法 容错机制 温湿度传感器 智能算法 资源分配 数据存储 动态地
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数据处理方法 数据优化技术 决策支持系统 操作系统 数据可视化
非易失性存储介质 数据 云端 机器学习模型 预测电力设备
防御系统 云端服务器 内容更新方法 解密密钥 加密数据
延迟优化方法 云端 资源配置参数 云桌面 复杂度
投票方法 云端服务器 多模态生物识别 身份验证 终端设备