CN110750291A - 边缘设备算法更新方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种边缘设备算法更新方法、系统、设备及存储介质，所述边缘设备算法更新方法包括：接收到算法更新文件；从所述算法更新文件中提取算法动态库；将所述算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录，所述边缘设备配置为运行时通过调用所述算法动态库的算法接口运行更新的算法。通过采用本发明，在更新边缘设备算法时，只需要将算法动态库存储于对应的目录并对边缘设备进行配置即可，而无需变更边缘设备的大软件版本，边缘设备在后续运行时不依赖具体算法，而只依赖算法动态库的算法接口，实现方便及时地更新终端设备算法。

Description

边缘设备算法更新方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及算法更新技术领域，尤其涉及一种边缘设备算法更新方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

在基于视频流或图片流的智能运用系统中，边缘计算得到了越来越广泛地应用。边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，以达到对云计算的有力补充。基于此，基于视频流或图片流的智能运用系统一般分前端的边缘设备端和后端的云端。例如，可以将识别模型的构建和训练等工作放在云端进行，而将训练完成的模型算法给到边缘设备端，由边缘设备端采用模型算法执行具体的识别工作。其中，一般智能运用系统中，要实现某智能功能，一般都牵涉到云边协同工作，边缘设备对数据进行采集分析，将分析结果上报云端处理。

在现有技术中，对于边缘智能设备，同类算法，不同厂家实现方式是千差万别的，从接口、框架到最终效果都是不同的，要做到云边协同工作，如牵涉到非结构化信息协同处理(如人脸特征值)，有时必须要求云端算法识别该非结构化信息，也即会要求云端的算法提供方为同一方。另外，随着技术的进步或不断优化，算法本身也在不断更新。目前，边缘设备算法都是和设备大软件版本固定不可分离的，如边缘设备算法有更新必须与设备大软件版本一起更新，如更换其他第三方算法，工作量也将巨大，甚至不可能。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种边缘设备算法更新方法、系统、设备及存储介质，在无需变更边缘设备大软件版本的前提下，方便及时地更新终端设备算法。

本发明实施例提供一种边缘设备算法更新方法，包括如下步骤：

接收到算法更新文件；

从所述算法更新文件中提取算法动态库；

将所述算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录，以使得所述边缘设备运行时通过调用所述算法动态库的算法接口运行更新的算法。

可选地，所述从所述算法更新文件中提取算法动态库之后，还包括如下步骤：

判断所述算法动态库的算法接口是否为预设标准化接口；

如果是，则将所述算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录。

可选地，所述判断所述算法动态库的算法接口是否为预设标准化接口之后，还包括如下步骤：

如果所述算法动态库的算法接口不是预设标准化接口，则对所述算法动态库中的算法进行重新封装，得到具有预设标准化接口的算法动态库；

将重新封装的算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录。

可选地，所述接收到算法更新文件之后，还包括从所述算法更新文件中提取算法要求信息，并将所述算法要求信息存储于所述边缘设备的算法指定目录；

将所述算法要求信息存储于所述边缘设备的算法指定目录之后，还包括如下步骤：

判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息；

如果是，则算法更新成功，否则，算法更新失败。

可选地，所述算法要求信息包括算法类别要求，判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息，包括判断所述边缘设备的处理类别是否与所述算法类别要求相匹配，如果是，则所述边缘设备满足所述算法类别要求。

可选地，所述算法要求信息包括设备资源要求，判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息，包括判断所述边缘设备的设备性能是否满足所述设备资源要求，如果是，则所述边缘设备满足所述设备资源要求。

可选地，所述将所述算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录之后，还包括如下步骤：

判断所述算法动态库是否包括非结构化信息处理算法的更新；

如果是，则查找所述边缘设备中存储的非结构化信息对应的资源数据，采用更新的非结构化信息处理算法对所述资源数据进行处理，得到更新的非结构化信息。

本发明实施例还提供一种边缘设备算法更新系统，应用于所述的边缘设备算法更新方法，所述系统包括：

更新文件接收模块，用于接收算法更新文件；

动态库提取模块，用于从所述算法更新文件中提取算法动态库；

更新文件存储模块，用于将所述算法更新文件存储于所述边缘设备的指定存储目录，以使得所述边缘设备运行时通过调用所述算法动态库的算法接口运行更新的算法。

本发明实施例还提供一种边缘设备算法更新设备，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的边缘设备算法更新方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现所述的边缘设备算法更新方法的步骤。

本发明所提供的边缘设备算法更新方法、系统、设备及存储介质具有下列优点：

通过采用本发明，通过将边缘设备算法编译成算法动态库，并提供相应调用接口，在更新边缘设备算法时，只需要将算法动态库存储于对应的目录并对边缘设备进行配置即可，而无需变更边缘设备的大软件版本，边缘设备在后续运行时不依赖具体算法，而只依赖算法动态库的算法接口，从而解决了现有技术中边缘设备算法更新或替换不方便的技术问题，实现方便及时地更新终端设备算法。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。

图1是本发明一实施例的边缘设备算法更新方法的流程图；

图2是本发明一具体实例的边缘设备算法更新方法中步骤S200和S300之间增加接口判断的流程图；

图3是本发明一具体实例的边缘设备算法更新方法中步骤S400之后增加能力判断的流程图；

图4是本发明一实施例的边缘设备中数据流的流向示意图；

图5是本发明一实施例的边缘设备算法更新系统的结构示意图；

图6是本发明一实施例的边缘设备算法更新设备的结构示意图；

图7是本发明一实施例的计算机存储介质的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。

为了解决现有技术的技术问题，本发明实施例提供一种边缘设备算法更新方法，其中，所述边缘设备配置为通过调用指定存储目录下的算法动态库的算法接口来运行所述算法动态库中包含的算法。

如图1所示，所述边缘设备算法更新方法包括如下步骤：

S100：接收到算法更新文件；

S200：从所述算法更新文件中提取算法动态库；

S300：将所述算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录，以使得所述边缘设备运行时通过调用所述算法动态库的算法接口运行更新的算法。

本发明的边缘设备算法更新方法中，通过预先将边缘设备算法编译成算法动态库，并提供相应调用接口，在更新边缘设备算法时，接收到算法更新文件之后，只需要通过步骤S300将算法动态库存储于对应的目录即可，而无需变更边缘设备的大软件版本，从而实现了方便及时地更新终端设备算法。本发明的边缘设备算法更新方法可以设置于边缘设备的管理客户端APP中，也可以设置于边缘设备的控制芯片中，或者设备在管理边缘设备的远程服务器中，均能够实现自动快速更新的目的。

本发明中的大软件版本指的是边缘设备的主运行程序版本，即边缘设备从启动后开始运行的主程序，其通过主程序来实现数据流的采集、数据流的流转，并可以调用具体算法来对数据流进行处理，然后将处理结果发送到云端服务器。本发明中的算法指的是具体处理数据流的智能算法，例如，人脸识别算法、车牌识别算法、人员考勤管理算法等等。本发明通过将具体的智能算法编译成算法动态库，边缘设备的主程序运行时，只需要关心算法动态库的算法接口，而无需关注具体算法实现方式或算法由谁实现。算法作为独立APP在边缘设备中动态加载运行。这样也就给算法更新带来了便利，具体体现在算法进行变更时，无需对边缘设备的主程序进行变更，也无需要求算法都是由同一个第三方编写的。

如图2和图3所示，示出了本发明一具体实例的边缘设备算法更新方法的流程图，下面结合该流程图对各个步骤进行详细介绍。

如图2所示，在该实施例中，所述步骤S200：从所述算法更新文件中提取算法动态库之后，还包括如下步骤：

S210：判断所述算法动态库的算法接口是否为预设标准化接口，如果是，则继续步骤S220，如果否，则继续步骤S230；

此处判断所述算法动态库的算法接口是否为预设标准化接口，可以是提供一份标准化接口以及所对应的数据接口的标准列表，由边缘设备管理人员对比算法提供接口和上述标准列表，包括接口名称和接口含义的对比，以及数据结构是否完全一致，如果均一致，则说明是预设标准化接口，如果不一致，则说明不是预设标准化接口。

在其他可选的实施方式中，也可以将所述算法动态库的算法接口是否为预设标准化接口的判断方式进行自动化，采用自动化判断脚本执行实现，即自动化判断脚本执行时，获取算法提供接口的名称和接口含义以及数据结构，与包括标准化接口以及所对应的数据接口的标准列表进行对比，如果一致，则输出是标准化接口的判断结果，否则，输出不是标准化接口的判断结果。

S220：将所述算法动态库打包压缩，并继续步骤S300：将所述算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录；

S230：按照标准接口封装算法对所述算法动态库中的算法进行重新封装，得到具有预设标准化接口的算法动态库；

此处对算法动态库中的算法进行重新封装，可以采用由算法提供方或者边缘设备提供方或管理方提供的封装算法，只要满足将算法的接口按照标准化的接口进行映射的要求即可。这样重新封装后的算法的对外接口就是标准化接口，然后将这部分重新编译成一个动态库供边缘设备调用。封装的目的就是要求算法的对外接口必须为标准化接口，以满足编译设备只识别标准化接口的要求。

S240：采用重新封装后的算法动态库更新所述算法更新文件，并继续上述步骤S220。

此处，预设标准化接口指的是满足人工智能团体标准中接口标准的接口。2018年由中国电子技术标准化研究院编写了《人工智能标准化白皮书》。其中公开了人工智能相关应用程序需要满足标准：ISO/IEC19784-1:2006《信息技术生物特征识别应用程序接口第1部分：BioAPI规范》的要求。

因此，本发明中接收到的算法动态库的接口需要为标准化接口，如果算法动态库的接口为非标准化接口，则需要将接口封装为标准化接口，从而方便边缘设备的主程序在运行过程中的调用，算法动态库与边缘设备其他程序没有依赖关系，独立运行。边缘设备的主程序不依赖具体算法内容，只依赖算法接口指针(也即函数指针)进行编程，完成智能功能逻辑处理，即没有算法，边缘设备也能正常运行工作，只是算法对应的智能功能失效。

在该实施例中，所述算法更新文件还包括算法要求信息，即边缘设备要运行该算法更新文件中算法动态库的算法需要预先满足的条件。在步骤S300中，可以将算法动态库与算法要求信息一起打包存储到边缘设备指定的存储目录下。为了保证算法在边缘设备的正常运行，还需要预先判断边缘设备是否能够满足所述算法要求信息。

如图3所示，在所述步骤S300：将所述算法更新文件上传至所述边缘设备的算法指定目录之后，还包括如下步骤：

S410：判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息；

S420：如果是，则算法更新成功，后续边缘设备可以正常使用该算法动态库中的算法实现其对应的智能功能，例如人脸识别、车牌识别等等；

S430：否则，算法更新失败，边缘算法更新方法的流程结束，此时可以将新的算法动态库文件删除，仍然保留在更新之前的原算法动态库，并可提醒边缘设备管理人员和提供算法动态库的第三方算法更新失败。

在该实施例中，所述算法要求信息包括算法类别要求，判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息，包括判断所述边缘设备的处理类别是否与所述算法类别要求相匹配，如果是，则所述边缘设备满足所述算法类别要求。具体地，算法类别可以包括人脸识别类别、车牌识别类别、考勤管理类别等不同的类别，由于每个边缘设备具有特定的智能功能，需要算法类别与边缘设备的处理类别相一致。

在该实施例中，所述算法要求信息包括设备资源要求，判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息，包括判断所述边缘设备的设备性能是否满足所述设备资源要求，如果是，则所述边缘设备满足所述设备资源要求。所述设备资源要求可以包括算法运行时对设备内存的要求、对设备CPU的要求、算法运行所需算力的要求等等。此处算力指的是边缘设备计算哈希率，每秒运算次数能力，由于特定边缘设备的芯片能力最大算力是固定的，如果算法要求算力超过芯片能力，导致算法效果不佳或不能正常工作，因此要求算法所需算力必须小于芯片所能支持的算力。边缘设备需要能够满足设备资源要求，才能保证算法在该边缘设备中正常运行。

在一种优选的实施方式中，所述算法要求信息同时包括所述算法类别要求和设备资源要求。所述步骤S410：判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息，需要判断所述边缘设备是否同时满足所述算法类别要求和设备资源要求，如果所述边缘设备同时满足所述算法类别要求和设备资源要求，则继续步骤S420：更新成功，如果算法类别要求和设备资源要求有一个没有满足，则继续步骤S430：更新失败。

进一步地，如图3所示，在该实施例中，将所述算法更新文件上传至所述边缘设备的算法指定目录之后，在步骤S420之后，还包括如下步骤：

S440：判断所述算法动态库是否包括非结构化信息处理算法的更新；

如果是，即算法类型涉及到非结构化信息，并且导致其有变化，不可兼容，则继续步骤S450；此处包括非结构化信息处理算法的更新包括但不限于算法本身的变化、算法中参数的变化等，例如人脸识别模型的更新，人脸识别模型参数的变更等等；

此处判断算法动态库是否包括非结构化信息处理算法的更新可以由边缘设备自动判断。当判断所述算法动态库与所述边缘设备存储的算法是同一个第三方提供的算法时，是算法内部的更新，通过获取算法能力接口来判断是否包括非结构化信息处理算法的更新。如果所述算法动态库是来自另外的第三方的算法，则认为是算法替换，则认为必然包括非结构化信息处理算法的更新。

如果否，则结束更新，即如何算法不涉及到非结构化信息处理算法的更新，如人脸特征值未变化，则结束边缘算法更新的流程，边缘设备可以直接动态加载算法动态库；

S450：查找所述边缘设备中存储的非结构化信息对应的资源数据，采用更新的非结构化信息处理算法对所述资源数据进行处理，得到更新的非结构化信息，然后结束边缘算法更新的流程，边缘设备可以直接动态加载算法动态库。

如图4所示，为采用本发明实施例的边缘设备算法更新方法进行算法更新后，边缘设备内数据流的走向示意图。其中，边缘设备内部划分为统一数据流接收层、业务逻辑处理层和统一算法接口层。统一数据流接收层负责数据流的接口，业务逻辑处理层负责对数据格式进行预处理，将其处理层算法能接收的数据流格式，以及管理算法处理结果和数据流的释放，例如，在人脸识别的边缘设备中，通过业务逻辑处理层将采集图像进行人脸区域提取，将提取得到的人脸区域数据输送到统一算法接口层，统一算法接口层调用对应的人脸识别算法对人脸区域数据进行识别，得到人脸识别结果。

如图5所示，本发明实施例还提供一种边缘设备算法更新系统，应用于所述的边缘设备算法更新方法，所述系统包括：

更新文件接收模块M100，用于接收算法更新文件；

动态库提取模块M200，用于从所述算法更新文件中提取算法动态库；

更新文件存储模块M300，用于将所述算法更新文件存储于所述边缘设备的指定存储目录，以使得所述边缘设备运行时通过调用所述算法动态库的算法接口运行更新的算法。

本发明的边缘设备算法更新系统中，在更新边缘设备算法时，只需要通过更新文件存储模块M300将算法动态库存储于对应的目录即可，而无需变更边缘设备的大软件版本，从而实现了方便及时地更新终端设备算法。本发明的边缘设备算法更新系统可以设置于边缘设备的管理客户端APP中，也可以设置于边缘设备的控制芯片中，或者设备在管理边缘设备的远程服务器中，均能够实现自动快速更新的目的。

在该实施例中，在该边缘设备算法更新系统中，各个模块的功能均可以采用所述边缘设备算法更新方法中各个步骤的具体实施方式来实现，例如更新文件接收模块M100的功能可以通过步骤S100的具体实施方式来实现，动态库提取模块M200的功能可以通过步骤S200的具体实施方式来实现，更新文件存储模块M300的功能可以通过步骤S300的具体实施方式来实现，此处不予赘述。

进一步地，在该实施例中，所述边缘设备算法更新系统还可以包括算法接口判断模块，用于执行如图2所示的S210～S240的步骤，判断算法动态库的算法接口是否为标准化接口，如果不是，则重新封装接口。

进一步地，在该实施例中，所述算法更新文件中还包括算法要求信息，所述更新文件存储模块M300可以将算法要求信息和算法动态库一起打包存储到边缘设备的指定目录下。

所述边缘设备算法更新系统还可以包括算法要求判断模块，用于执行如图3中所示的S410～S430的步骤，判断边缘设备是否能够满足算法要求信息。

所述边缘设备算法更新系统还可以包括非结构化信息更新模块，用于执行如图3中所示出的步骤S440和步骤S450步骤，如果更新的算法包括非结构化信息处理算法的更新，则将边缘设备中存储的资源数据采用新的算法重新处理，在处理后，可以将重新处理的非结构化信息发送至云端。

本发明实施例还提供一种边缘设备算法更新设备，包括处理器；存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的边缘设备算法更新方法的步骤。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图6来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。

所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。

所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现所述的边缘设备算法更新方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图7所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

综上所述，与现有技术相比，本发明所提供的边缘设备算法更新方法、系统、设备及存储介质具有下列优点：

本发明所提供的边缘设备算法更新方法、系统、设备及存储介质具有下列优点：

通过采用本发明，通过将边缘设备算法编译成算法动态库，并提供相应调用接口，在更新边缘设备算法时，只需要将算法动态库存储于对应的目录并对边缘设备进行配置即可，而无需变更边缘设备的大软件版本，边缘设备在后续运行时不依赖具体算法，而只依赖算法动态库的算法接口，从而解决了现有技术中边缘设备算法更新或替换不方便的技术问题，实现方便及时地更新终端设备算法。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种边缘设备算法更新方法，其特征在于，包括如下步骤：

接收到算法更新文件；

从所述算法更新文件中提取算法动态库；

将所述算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录，以使得所述边缘设备运行时通过调用所述算法动态库的算法接口运行更新的算法。

2.根据权利要求1所述的边缘设备算法更新方法，其特征在于，所述从所述算法更新文件中提取算法动态库之后，还包括如下步骤：

判断所述算法动态库的算法接口是否为预设标准化接口；

如果是，则将所述算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录。

3.根据权利要求2所述的边缘设备算法更新方法，其特征在于，所述判断所述算法动态库的算法接口是否为预设标准化接口之后，还包括如下步骤：

如果所述算法动态库的算法接口不是预设标准化接口，则对所述算法动态库中的算法进行重新封装，得到具有预设标准化接口的算法动态库；

将重新封装的算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录。

4.根据权利要求1所述的边缘设备算法更新方法，其特征在于，所述接收到算法更新文件之后，还包括从所述算法更新文件中提取算法要求信息，并将所述算法要求信息存储于所述边缘设备的算法指定目录；

将所述算法要求信息存储于所述边缘设备的算法指定目录之后，还包括如下步骤：

判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息；

如果是，则算法更新成功，否则，算法更新失败。

5.根据权利要求4所述的边缘设备算法更新方法，其特征在于，所述算法要求信息包括算法类别要求，判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息，包括判断所述边缘设备的处理类别是否与所述算法类别要求相匹配，如果是，则所述边缘设备满足所述算法类别要求。

6.根据权利要求4所述的边缘设备算法更新方法，其特征在于，所述算法要求信息包括设备资源要求，判断所述边缘设备是否满足所述算法要求信息，包括判断所述边缘设备的设备性能是否满足所述设备资源要求，如果是，则所述边缘设备满足所述设备资源要求。

7.根据权利要求1所述的边缘设备算法更新方法，其特征在于，所述将所述算法动态库存储于所述边缘设备的指定存储目录之后，还包括如下步骤：

判断所述算法动态库是否包括非结构化信息处理算法的更新；

如果是，则查找所述边缘设备中存储的非结构化信息对应的资源数据，采用更新的非结构化信息处理算法对所述资源数据进行处理，得到更新的非结构化信息。

8.一种边缘设备算法更新系统，其特征在于，应用于权利要求1至7中任一项所述的边缘设备算法更新方法，所述系统包括：

更新文件接收模块，用于接收算法更新文件；

动态库提取模块，用于从所述算法更新文件中提取算法动态库；

更新文件存储模块，用于将所述算法更新文件存储于所述边缘设备的指定存储目录，以使得所述边缘设备运行时通过调用所述算法动态库的算法接口运行更新的算法。

9.一种边缘设备算法更新设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任一项所述的边缘设备算法更新方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至7中任一项所述的边缘设备算法更新方法的步骤。

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