CN107797867A - 一种增强边缘侧智能计算能力的方法及装置 - Google Patents

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孙善宝
张爱成
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Abstract

本发明公开了一种增强边缘侧智能计算能力的方法及装置，涉及通信技术领域，具体方法为根据云端服务器智能计算能力，按照实际需求生成训练模型；将训练模型下发到边缘侧服务器；边缘侧服务器根据下发的训练模型进行智能计算；实时采集边缘侧服务器的智能计算数据；将采集的数据实时反馈到云端服务器；云端服务器根据反馈数据对训练模型进行更新。本发明的一种增强边缘侧智能计算能力的方法及装置与现有技术相比，增强了边缘侧的智能计算能力。

Description

一种增强边缘侧智能计算能力的方法及装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体地说是一种增强边缘侧智能计算能力的方法及装置。
背景技术
智慧城市的发展需要大量部署传感设备，包括摄像头、传感器等等。随着信息科技发展，物联网、大数据和云计算发展迅速，随着大量设备终端接入，对边缘侧要求能力越来越高。
边缘计算是最近发展出的一种技术，它在位置上是云网融合的边缘，更靠近用户、数据和业务，能智能感知并就近处理业务和数据。其应用在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
但是，存在的弊端如下：
1、大量传感设备功能单一，需要发送到云端进行大数据处理及分析反馈，处理的数据量大从而不能实现数据实时性；
2、边缘侧缺乏智能计算能力。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种增强边缘侧智能计算能力的方法及装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种增强边缘侧智能计算能力的方法，具体方法如下：根据云端服务器智能计算能力，按照实际需求生成训练模型；将训练模型下发到边缘侧服务器；边缘侧服务器根据下发的训练模型进行智能计算；实时采集边缘侧服务器的智能计算数据；将采集的数据实时反馈到云端服务器；云端服务器根据反馈数据对训练模型进行更新。
一种增强边缘侧智能计算能力的装置，包括云端服务器、边缘服务器、训练模型生成单元、训练模型更新单元和数据采集单元；所述的训练模型生成单元，用于生成训练模型；所述的数据采集单元，用于采集边缘侧服务器的智能计算数据；所述的训练模型更新单元，用于根据采集的收据更新训练模型。
进一步的，优选的结构为，所述云端服务器包括：数据接收单元，用于接收边缘侧服务器发送的数据；数据下发单元，用于将数据下发给边缘侧服务器。
进一步的，优选的结构为，所述的边缘侧服务器包括：
信号广播模块，用于向云端服务器反馈信号；
信号获取模块，用于接收云端服务器的信号。
本发明的一种增强边缘侧智能计算能力的方法及装置和现有技术相比，有益效果如下：
1、边缘侧具备智能计算能力，适应对数据实时性、解决能力要求比较高的场景；
2、云端向边缘侧下发统一模型，每个边缘侧经过智能计算能力完善的模型，上传云端进行云端模型完善，使云端智能计算能力更强大；
3、边缘侧和云端具有的智能能力使模型丰富，云端基本模型与边缘侧实际模型，相互补充，相互完善。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步说明。
附图1为一种增强边缘侧智能计算能力的方法的原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
本发明为一种增强边缘侧智能计算能力的方法及装置，来解决大数据传输以及不能实时处理的问题，特别是赋予边缘侧智能计算的能力。在云端利用人工智能技术进行训练，训练出来的模型，下发到边缘侧，利用训练出来的模型，在边缘侧进行智能计算，使边缘侧也具备人工智能的能力，边缘侧也具备学习能力，丰富训练模型，边缘侧向云端上传数据以及训练模型，云端进一步丰富，在进一步下发边缘侧，使边缘侧和云端都有AI能力。
实施例1：
一种基于边缘侧AI和云端AI的混合方法特征在于云端具有AI能力，训练模型，能自我学习能力。云端下发训练的基本模型到边缘侧，边缘侧具备智能计算能力，根据训练模型进行计算和反馈，并学习自我丰富训练模型，后续数据和模型上传到云端进一步处理。边缘侧具有的智能计算能力使实时性高，快速处理的要求得到很好的解决。
一种增强边缘侧智能计算能力的方法，具体方法如下：根据云端服务器智能计算能力，按照实际需求生成训练模型；将训练模型下发到边缘侧服务器；边缘侧服务器根据下发的训练模型进行智能计算；实时采集边缘侧服务器的智能计算数据；将采集的数据实时反馈到云端服务器；云端服务器根据反馈数据对训练模型进行更新。
一种增强边缘侧智能计算能力的装置，包括云端服务器、边缘服务器、训练模型生成单元、训练模型更新单元和数据采集单元；所述的训练模型生成单元，用于生成训练模型；所述的数据采集单元，用于采集边缘侧服务器的智能计算数据；所述的训练模型更新单元，用于根据采集的收据更新训练模型。所述云端服务器包括：数据接收单元，用于接收边缘侧服务器发送的数据；数据下发单元，用于将数据下发给边缘侧服务器。优选的结构为，所述的边缘侧服务器包括：信号广播模块，用于向云端服务器反馈信号；信号获取模块，用于接收云端服务器的信号。
通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的几种具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。

Claims (4)

1.一种增强边缘侧智能计算能力的方法，其特征在于，具体方法如下：
根据云端服务器智能计算能力，按照实际需求生成训练模型；
将训练模型下发到边缘侧服务器；
边缘侧服务器根据下发的训练模型进行智能计算；
实时采集边缘侧服务器的智能计算数据；
将采集的数据实时反馈到云端服务器；
云端服务器根据反馈数据对训练模型进行更新。
2.一种增强边缘侧智能计算能力的装置，其特征在于，包括云端服务器、边缘服务器、训练模型生成单元、训练模型更新单元和数据采集单元；
所述的训练模型生成单元，用于生成训练模型；所述的数据采集单元，用于采集边缘侧服务器的智能计算数据；所述的训练模型更新单元，用于根据采集的收据更新训练模型。
3.根据权利要求2所述的一种增强边缘侧智能计算能力的装置，其特征在于，所述云端服务器包括：
数据接收单元，用于接收边缘侧服务器发送的数据；
数据下发单元，用于将数据下发给边缘侧服务器。
4.根据权利要求2中所述的一种增强边缘侧智能计算能力的装置，其特征在于， 所述的边缘侧服务器包括：
信号广播模块，用于向云端服务器反馈信号；
信号获取模块，用于接收云端服务器的信号。
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