CN112286691A - 一种基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法，终端设备通过各种通信协议接入边缘节点，数据流转模块在边缘节点中，通过特征归类、功能分组等方法实施数据的自适应流转，提供异构网络接入、协议转换解析、数据上传下发和设备响应处理等功能，人工智能模块使用数据流转模块上传的预处理后数据，根据不同业务场景和工作参数的终端设备，实时进行模型训练，产生异构决策模型，模型下发模块把人工智能平台模块生成的异构决策模型根据不同的业务场景和终端设备的区别准确下发到匹配的边缘节点上，实现异构决策模型和终端设备的匹配。

Description

一种基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法
技术领域
本发明涉及边缘计算和人工智能领域，具体涉及一种基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法。
背景技术
随着移动网络特别是5G技术的发展，智能终端设备呈现爆炸式的增长，随之产生海量的数据，如何利用这些数据进行智能终端的研究是非常具有发展前景的方向。传统的云计算是集中式处理方式，离终端设备较远，如果基于终端设备产生的海量数据在云中心处理并建立模型和执行，会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降的问题。而终端设备通常计算能力不足，无法与云中心相比。在这种背景下，边缘计算应运而生，通过在靠近终端设备一侧搭建边缘节点，云中心建立的模型放在边缘节点执行，将云端AI能力下放到边缘节点，从而解决上述问题。
现有云边端架构中，模型的训练生成和使用不能根据业务场景不同的终端设备进行自动匹配。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种提高管理不同功能和类型的终端设备的效率的基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法，包括如下步骤：
a)终端设备获取数据后传输到边缘节点；
b)边缘节点通过数据流转模块中的协议转换功能将终端设备获取的数据转换为云边端协同系统可以理解的数据；
c)转换后的数据通过基于双向多路复用消息通道传输到云中心并进行数据持久化处理，处理后的数据传输到云中心的人工智能模块进行模型训练；
d)人工智能模块利用机器学习、深度学习、知识图谱和流式计算的方式分析计算终端设备的功能特性和工作参数，结合云端任务推理模型的设备约束条件，采用参数曾广和模型扩张的方法生成面向异构集群设备的动态模型，利用设备和模型参数的相互作用关系函数动态调整模型的设备依赖项，建立异构决策模型，实现任务模型和终端设备的准确和动态匹配；
e)云中心对生成的异构决策模型通过模型下发模块进行增量下发、存量升级、灰度发布，把模型应用到边缘节点AI应用中；
f)在模型应用过程中，终端设备不断产生的数据传输到云中心中的人工智能模块进行训练，形成闭环，实现模型的增量学习。
优选的，步骤a)中终端设备为摄像头。
优选的，步骤a)中终端设备为传感器。
优选的，步骤a)中终端设备通过MQTT协议或Modbus协议或OPC-UA协议或Bluetooth协议或HTTP协议把数据传输到边缘节点。
优选的，步骤b)中将转换的云边端协同系统可以理解的数据分别进行清洗、脱敏、加工、聚合处理。
优选的，步骤b)中的数据流转换模块结合数据维度和特征复杂度，通过特征分类、功能分组法实现数据的自适应流转。
本发明的有益效果是：终端设备通过各种通信协议接入边缘节点，数据流转模块在边缘节点中，通过特征归类、功能分组等方法实施数据的自适应流转，提供异构网络接入、协议转换解析、数据上传下发和设备响应处理等功能，人工智能模块使用数据流转模块上传的预处理后数据，根据不同业务场景和工作参数的终端设备，实时进行模型训练，产生异构决策模型，模型下发模块把人工智能平台模块生成的异构决策模型根据不同的业务场景和终端设备的区别准确下发到匹配的边缘节点上，实现异构决策模型和终端设备的匹配。
附图说明
图1为本发明的系统架构示意图。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明做进一步说明。
一种基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法，包括如下步骤：
a)终端设备获取数据后传输到边缘节点；
b)边缘节点通过数据流转模块中的协议转换功能将终端设备获取的数据转换为云边端协同系统可以理解的数据；
c)转换后的数据通过基于双向多路复用消息通道传输到云中心并进行数据持久化处理，处理后的数据传输到云中心的人工智能模块进行模型训练；
d)人工智能模块利用机器学习、深度学习、知识图谱和流式计算的方式分析计算终端设备的功能特性和工作参数，结合云端任务推理模型的设备约束条件，采用参数曾广和模型扩张的方法生成面向异构集群设备的动态模型，利用设备和模型参数的相互作用关系函数动态调整模型的设备依赖项，建立异构决策模型，实现任务模型和终端设备的准确和动态匹配；
e)云中心对生成的异构决策模型通过模型下发模块进行增量下发、存量升级、灰度发布，把模型应用到边缘节点AI应用中；
f)在模型应用过程中，终端设备不断产生的数据传输到云中心中的人工智能模块进行训练，形成闭环，实现模型的增量学习。
终端设备通过各种通信协议接入边缘节点，数据流转模块在边缘节点中，通过特征归类、功能分组等方法实施数据的自适应流转，提供异构网络接入、协议转换解析、数据上传下发和设备响应处理等功能，人工智能模块使用数据流转模块上传的预处理后数据，根据不同业务场景和工作参数的终端设备，实时进行模型训练，产生异构决策模型，模型下发模块把人工智能平台模块生成的异构决策模型根据不同的业务场景和终端设备的区别准确下发到匹配的边缘节点上，实现异构决策模型和终端设备的匹配。
进一步的，步骤a)中终端设备为车联网、安防监控、工业制造、智慧城市、智慧家居等场景中的摄像头或为传感器。
进一步的，步骤a)中终端设备通过MQTT协议或Modbus协议或OPC-UA协议或Bluetooth协议或HTTP协议把数据传输到边缘节点。
进一步的，步骤b)中将转换的云边端协同系统可以理解的数据分别进行清洗、脱敏、加工、聚合处理。
进一步的，步骤b)中的数据流转换模块结合数据维度和特征复杂度，通过特征分类、功能分组法实现数据的自适应流转。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)终端设备获取数据后传输到边缘节点；
b)边缘节点通过数据流转模块中的协议转换功能将终端设备获取的数据转换为云边端协同系统可以理解的数据；
c)转换后的数据通过基于双向多路复用消息通道传输到云中心并进行数据持久化处理，处理后的数据传输到云中心的人工智能模块进行模型训练；
d)人工智能模块利用机器学习、深度学习、知识图谱和流式计算的方式分析计算终端设备的功能特性和工作参数，结合云端任务推理模型的设备约束条件，采用参数曾广和模型扩张的方法生成面向异构集群设备的动态模型，利用设备和模型参数的相互作用关系函数动态调整模型的设备依赖项，建立异构决策模型，实现任务模型和终端设备的准确和动态匹配；
e)云中心对生成的异构决策模型通过模型下发模块进行增量下发、存量升级、灰度发布，把模型应用到边缘节点AI应用中；
f)在模型应用过程中，终端设备不断产生的数据传输到云中心中的人工智能模块进行训练，形成闭环，实现模型的增量学习。
2.根据权利要求1所述的基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法，其特征在于：步骤a)中终端设备为摄像头。
3.根据权利要求1所述的基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法，其特征在于：步骤a)中终端设备为传感器。
4.根据权利要求1所述的基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法，其特征在于：步骤a)中终端设备通过MQTT协议或Modbus协议或OPC-UA协议或Bluetooth协议或HTTP协议把数据传输到边缘节点。
5.根据权利要求1所述的基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法，其特征在于：步骤b)中将转换的云边端协同系统可以理解的数据分别进行清洗、脱敏、加工、聚合处理。
6.根据权利要求1所述的基于异构决策模型生成技术的云边端协同方法，其特征在于：步骤b)中的数据流转换模块结合数据维度和特征复杂度，通过特征分类、功能分组法实现数据的自适应流转。
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