CN112527849A - 一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于云‑边混合物联网系统的智能数据标注方法，涉及数据标注领域。本发明是为了解目前采用人工标注数据的方法，耗费时间长、标注效率低的问题。本发明所述的一种基于云‑边混合物联网系统的智能数据标注系统包括：中心数据服务器、边缘计算服务器、前端摄像机系统；本发明所述的一种基于云‑边混合物联网系统的智能数据标注方法包括：采集初始数据并进行初步标注；对初步标注的数据进行校验；将校验后的数据进行数据融合；利用融合后的数据对目标检测模型进行训练；将训练后的目标检测模型进行量化压缩，并将量化压缩后的目标检测模型更新到边缘计算服务器；在实际标注过程中，将采集的待检测数据输入系统即可得到标注后的数据。
Description
技术领域
本发明属于数据标注领域，特别涉及一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法。
背景技术
随着计算机硬件发展带来的算力提高，以及深度学习算法的不断进步，人工智能技术已经越来越深入到生产生活的各个领域。人工智能是国家新型基础设施建设发展目标的七大领域之一。机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是机器学习的一种重要技术。深度学习通过神经网络模型来解析数据、从中学习，进而对真实世界做出决策和预测。深度学习算法依赖大量经过预先标注的数据进行模型训练。数据的多少以及标注的准确性，都直接影响着深度学习算法的准确性。
得益于互联网与移动互联网带来的海量数据，目前深度学习在安防监控人脸识别、语音识别等方面得到了很好的应用。但是在传统行业向数字化、智能化的转型中，存在着用于初始模型训练的图像数据数量有限，难以得到泛化能力强的深度学习模型的问题。在新基建的应用场景中多为采用物联网边缘计算平台运行量化后的深度学习模型，相比于云端GPU服务器的高精度模型，准确度有所下降，需要大量的数据做进一步的训练以提高模型精度。现有数据标注多为依赖人工，耗费时间长，而且标注效率低，难以满足在实际应用中快速部署的需要。
发明内容
本发明目的是为了解决目前采用人工标注数据的方法，耗费时间长、标注效率低的问题而提出了一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法。
一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注系统，包括：中心数据服务器、边缘计算服务器、前端摄像机系统；
所述中心数据服务器、边缘计算服务器、前端摄像机系统间通过路由器或网关连接到同一个局域网或互联网；
所述中心数据服务器用于运行目标检测模型，校验边缘端标注的数据，模型优化训练，模型量化；
所述边缘计算服务器用于获取摄像机系统采集的数据及数据标注；
所述边缘计算服务器上部署量化后的目标检测模型；
所述前端摄像机系统用于采集初始数据。
一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法，具体过程为：
步骤一、采集初始数据并进行初步标注；
步骤二、对初步标注的数据进行校验；
步骤三、将校验后的数据进行数据融合；
步骤四、利用融合后的数据对目标检测模型进行训练；
步骤五、将训练后的目标检测模型进行量化压缩，并将量化压缩后的目标检测模型更新到边缘计算服务器；
步骤六、在实际标注过程中，将采集的待检测数据输入一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注系统即可得到标注后的数据。
本发明的有益效果为：
本发明利用边缘计算服务器进行初步标注，然后利用中心数据服务器进一步标注，运用两台服务器分别负责检测和训练提高了检测效率，本发明将数据传输到云端实现自动校验，大大的节省了人力资源，缩短了数据准备的时间，提高了数据标注的效率。
附图说明
图1为云-边混合智能标注过程示意图。
具体实施方式
具体实施方式一：一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注系统，包括：中心数据服务器、边缘计算服务器、前端摄像机系统；
所述中心数据服务器、边缘计算服务器、前端摄像机系统间通过路由器或网关连接到同一个局域网或互联网；
所述中心数据服务器用于运行目标检测模型，校验边缘端标注的数据，模型优化训练，模型量化压缩；
所述边缘计算服务器用于获取摄像机系统采集的数据及数据标注；所述边缘计算服务器上部署量化后的目标检测模型；
所述前端摄像机系统用于采集初始数据；
所述中心数据服务器是本地服务器或部署为私有云服务器；
所述前端摄像机系统为实际部署的摄像机设备。
具体实施方式二：一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法，其特征在于，所述方法具体过程包括以下步骤：
步骤一、采集初始数据并进行初步标注；
步骤二、对初步标注的数据进行校验；
步骤三、将校验后的数据进行数据融合；
步骤四、利用融合后的数据对目标检测模型进行训练；
步骤五、将训练后的目标检测模型进行量化压缩，并将量化压缩后的目标检测模型更新到边缘计算服务器；
步骤六、在实际标注过程中，将采集的待检测数据输入一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注系统即可得到标注后的数据。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式二不同的是：所述步骤一中采集初始数据并进行初步标注，具体过程为：
前端摄像机系统采集初始数据，并将初始数据传输给边缘计算服务器；
边缘计算服务器利用边缘计算服务器中部署的量化压缩后的目标检测模型对数据进行初步标注。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式二至三不同的是：所述步骤二中对初步标注的数据进行校验，具体过程为：
边缘计算服务器将步骤一初步标注的数据上传到云中心数据服务器，利用云服务器上的目标检测模型对标注结果进行校验。
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式二至四不同的是：所述步骤二中对初步标注的数据进行校验后可以通过人工随机进行抽查检验，保证标注结果正确性。
具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式二至五不同的是：所述步骤四中利用融合后的数据对目标检测模型进行训练，具体过程为：
在中心数据服务器上利用融合后的数据，通过在线增强学习技术，对目标检测模型进行优化训练。
Claims (8)
1.一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注系统，包括：中心数据服务器、边缘计算服务器、前端摄像机系统；
所述中心数据服务器、边缘计算服务器、前端摄像机系统间通过路由器或网关连接到同一个局域网或互联网；
所述中心数据服务器用于运行目标检测模型，校验边缘端标注的数据，模型优化训练，模型量化压缩；
所述边缘计算服务器用于获取摄像机系统采集的数据及数据标注；
所述边缘计算服务器上部署量化后的目标检测模型；
所述前端摄像机系统用于采集初始数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注系统，其特征在于：所述中心数据服务器是本地服务器或部署为私有云服务器。
3.根据权利要求2所述的一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注系统，其特征在于：所述前端摄像机系统为实际部署的摄像机设备。
4.一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法，其特征在于，所述方法具体过程包括以下步骤：
步骤一、采集初始数据并进行初步标注；
步骤二、对初步标注的数据进行校验；
步骤三、将校验后的数据进行数据融合；
步骤四、利用融合后的数据对目标检测模型进行训练；
步骤五、将训练后的目标检测模型进行量化压缩，并将量化压缩后的目标检测模型更新到边缘计算服务器；
步骤六、在实际标注过程中，将采集的待检测数据输入一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注系统即可得到标注后的数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法，其特征在于：所述步骤一种采集初始数据并进行初步标注，具体过程为：
前端摄像机系统采集初始数据，并将初始数据传输给边缘计算服务器；
边缘计算服务器利用边缘计算服务器中部署的量化压缩后的目标检测模型对数据进行初步标注。
6.根据权利要求5所述的一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法，其特征在于：所述步骤二中对初步标注的数据进行校验，具体过程为：
边缘计算服务器将步骤一初步标注的数据上传到云中心数据服务器，利用云服务器上的目标检测模型对标注结果进行校验。
7.根据权利要求6所述的一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法，其特征在于：所述步骤二中对初步标注的数据进行校验后可以通过人工随机进行抽查检验，保证标注结果正确性。
8.根据权利要求7所述的一种基于云-边混合物联网系统的智能数据标注方法，其特征在于：所述步骤四中利用融合后的数据对目标检测模型进行训练，具体过程为：
在中心数据服务器上利用融合后的数据，通过在线增强学习技术，对目标检测模型进行优化训练。
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