TWI823466B - AIoT設備更新方法和裝置 - Google Patents

AIoT設備更新方法和裝置 Download PDF

Info

Publication number
TWI823466B
TWI823466B TW111125718A TW111125718A TWI823466B TW I823466 B TWI823466 B TW I823466B TW 111125718 A TW111125718 A TW 111125718A TW 111125718 A TW111125718 A TW 111125718A TW I823466 B TWI823466 B TW I823466B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
model
registered
aiot
update
aiot device
Prior art date
Application number
TW111125718A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202344981A (zh
Inventor
蘇家男
曾奎富
Original Assignee
大陸商業成科技(成都)有限公司
大陸商業成光電(深圳)有限公司
大陸商業成光電(無錫)有限公司
英特盛科技股份有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 大陸商業成科技(成都)有限公司, 大陸商業成光電(深圳)有限公司, 大陸商業成光電(無錫)有限公司, 英特盛科技股份有限公司 filed Critical 大陸商業成科技(成都)有限公司
Publication of TW202344981A publication Critical patent/TW202344981A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI823466B publication Critical patent/TWI823466B/zh

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/08Configuration management of networks or network elements
    • H04L41/0803Configuration setting
    • H04L41/0813Configuration setting characterised by the conditions triggering a change of settings
    • H04L41/082Configuration setting characterised by the conditions triggering a change of settings the condition being updates or upgrades of network functionality
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/06Protocols specially adapted for file transfer, e.g. file transfer protocol [FTP]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/12Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Stored Programmes (AREA)
  • Medicines Containing Antibodies Or Antigens For Use As Internal Diagnostic Agents (AREA)
  • Communication Control (AREA)

Abstract

本申請是關於一種AIoT設備更新方法和裝置。所述方法包括:向文件伺服器發送更新文件,所述文件伺服器儲存有多種AI模型,所述更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式;向所述已註冊AIoT設備發送更新通知,使所述已註冊AIoT設備從所述文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,所述第一AI模型為所述文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個;根據所述已註冊AIoT設備的回饋情況,確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功。採用本方法能夠降低實現成本。

Description

AIoT設備更新方法和裝置
本申請是關於人工智慧技術領域,特別是是關於一種AIoT設備更新方法和裝置。
隨著人工智慧(英文:Artificial Intelligence,簡稱:AI)技術的發展,出現了人工智慧物聯網(英文:Artificial Intelligence Internet of Things,簡稱:AIoT)技術。
AIoT是融合AI技術和物聯網(英文:Internet of Things,簡稱:IoT)技術,通過物聯網產生、收集來自不同維度的、海量的資料儲存於雲端、邊緣端,再通過大資料分析,以及更高形式對的人工智慧,實現萬物資料化、萬物智聯化。AIoT最終追求的是形成一個智慧化生態體系,在該體系內,實現了不同智慧終端設備之間、不同系統平台之間、不同應用場景之間的互融互通,萬物互融。
傳統技術中,由於AIoT設備之間差異較大,可能是不同的智慧終端設備,也可能採用不同的系統平台,還可能處於不同的應用場景,因此AIoT設備的更新是由人工一台一台進行的。這樣需要消耗大量的人力,實現成本很高。
基於此,有必要針對上述技術問題,提供一種能夠降低實現成本的AIoT設備更新方法和裝置。
第一方面,本申請提供了一種AIoT設備更新方法。所述方法包括:向文件伺服器發送更新文件,所述文件伺服器儲存有多種AI模型,所述更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式;向所述已註冊AIoT設備發送更新通知,使所述已註冊AIoT設備從所述文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,所述第一AI模型為所述文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個;根據所述已註冊AIoT設備的回饋情況,確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功。
在其中一個實施例中,所述根據所述已註冊AIoT設備的回饋情況,確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功,包括:若在發送所述更新通知之後的第一設定時長內接收到所述已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,且在接收到所述更新狀態之後的第二設定時長內接收到所述已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則判定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上更新成功;若在發送所述更新通知之後的第一設定時長內未接收到所述已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,或者在接收到所述更新狀態之後的第二設定時長內未接收到所述已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則判定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上更新失敗;其中,所述更新狀態是所述已註冊AIoT設備在將所述第一AI模型代替已有的第二AI模型運行之後回饋的,所述運行結果是所述已註冊AIoT設備在接收到所述第一AI模型的運行結果之後回饋的。
在其中一個實施例中,所述方法還包括:若判定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上更新失敗,則將所述已註冊AIoT設備的狀態從已註冊修改為重置。
在其中一個實施例中,所述方法還包括:接收AIoT設備發送的註冊請求,所述註冊請求包括AIoT設備的標識;根據所述註冊請求,確定所述AIoT設備下載AI模型的方式,並將所述AIoT設備的狀態設定為已註冊。
在其中一個實施例中,所述向所述已註冊AIoT設備發送更新通知,包括:向中間件發送更新通知,使所述中間件向所述已註冊AIoT設備發送所述更新通知。
第二方面,本申請還提供了一種AIoT設備更新方法。所述方法包括:接收控制伺服器發送的更新通知,所述更新通知包括已註冊AIoT設備的標識;根據所述更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,所述文件伺服器儲存有多種AI模型且接收過所述文件伺服器發送的更新文件,所述更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,所述第一AI模型為所述文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個;根據所述第一AI模型的更新情況向所述控制伺服器回饋,使所述控制伺服器確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功。
在其中一個實施例中,所述根據所述更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,包括:根據所述更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型;將所述第一AI模型代替已有的第二AI模型運行,並獲取所述第一AI模型的運行結果;若獲取到所述第一AI模型的運行結果,則刪除所述第二AI模型;若未獲取到所述第一AI模型的運行結果,則將所述第二AI模型重新運行。
在其中一個實施例中,所述根據所述第一AI模型的更新情況向所述控制伺服器回饋,包括:在將所述第一AI模型代替已有的第二AI模型運行之後,向所述控制伺服器回饋更新狀態;在獲取到所述第一AI模型的運行結果之後,向所述控制伺服器回饋所述運行結果。
第三方面,本申請還提供了一種AIoT設備更新裝置。所述裝置包括:文件發送模組,用於向文件伺服器發送更新文件,所述文件伺服器儲存有多種AI模型,所述更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式;通知發送模組,用於向所述已註冊AIoT設備發送更新通知,使所述已註冊AIoT設備從所述文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,所述第一AI模型為所述文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個;更新確定模組,用於根據所述已註冊AIoT設備的回饋情況,確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功。
第四方面,本申請還提供了一種AIoT設備更新裝置。所述裝置包括:通知接收模組,用於接收控制伺服器發送的更新通知,所述更新通知包括已註冊AIoT設備的標識;模型更新模組,用於根據所述更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,所述文件伺服器儲存有多種AI模型且接收過所述文件伺服器發送的更新文件,所述更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,所述第一AI模型為所述文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個;更新回饋模組,用於根據所述第一AI模型的更新情況向所述控制伺服器回饋,使所述控制伺服器確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功。
上述AIoT設備更新方法和裝置,通過向儲存有多種AI模型的文件伺服器發送更新文件,更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,並向已註冊AIoT設備發送更新通知。這樣已註冊AIoT設備可以根據更新通知向文件伺服器請求下載第一AI模型,第一AI模型為文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個,而文件伺服器可以根據更新文件採用已註冊AIoT設備下載AI模型的方式將第一AI模型下載到已註冊AIoT設備。已註冊AIoT設備採用下載到的第一AI模型進行更新並回饋情況,進而根據已註冊AIoT設備的回饋情況,確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上是否更新成功。整個過程適用於不同的智慧終端設備、不同的系統平台、以及不同的應用場景。也就是說,本申請對AIoT設備下載AI模型制定有統一的規範,可以無差別地對不同的AIoT設備更新AI模型,實現不同AIoT設備更新AI模型的統一管理,從而大幅減少人力消耗,有效管控實現成本。
為了使本申請的目的、技術方案及優點更加清楚明白,以下結合圖式及實施例,對本申請進行進一步詳細說明。應當理解,此處描述的具體實施例僅僅用以解釋本申請,並不用於限定本申請。
本申請實施例提供的AIoT設備更新方法,可以應用於如圖1所示的應用環境中。其中,多個AIoT設備102通過網路與控制伺服器104、文件伺服器106進行通訊。一部分AIoT設備102直接與控制伺服器104、文件伺服器106進行通訊,另一部分AIoT設備102通過中間件108與控制伺服器104、文件伺服器106進行通訊。具體地,當AIoT設備102接入公網時,AIoT設備102直接與控制伺服器104、文件伺服器106進行通訊;當AIoT設備102接入私網時,AIoT設備102通過中間件108與控制伺服器104、文件伺服器106進行通訊。示例性地,控制伺服器104、文件伺服器106接入辦公網,若AIoT設備102接入辦公網,則AIoT設備102直接與控制伺服器104、文件伺服器106進行通訊;若AIoT設備102接入產線網,則AIoT設備102通過中間件108與控制伺服器104、文件伺服器106進行通訊。
在本實施例中,文件伺服器106儲存有多種AI模型。控制伺服器104一方面向文件伺服器106發送更新文件,更新文件包括已註冊AIoT設備102的標識和已註冊AIoT設備102下載AI模型的方式;另一方面向已註冊AIoT設備102發送更新通知。已註冊AIoT設備102根據更新通知,向文件伺服器106發送下載請求。文件伺服器106根據更新文件,採用已註冊AIoT設備102下載AI模型的方式將第一AI模型下載到已註冊AIoT設備102,第一AI模型為文件伺服器106儲存的多種AI模型中的一個。已註冊AIoT設備102下載到第一AI模型後進行更新,並向控制伺服器104回饋情況。控制伺服器104根據已註冊AIoT設備102的回饋情況,確定第一AI模型在已註冊AIoT設備102上是否更新成功。
具體地,AIoT設備102可以但不限於是各種檢測設備和主機。檢測設備可為自動光學檢測(英文:Automated Optical Inspection,簡稱:AOI)設備、溫濕度計、攝像機等。主機可為電腦、邊緣設備等。控制伺服器104、文件伺服器106和中間件108可以用獨立的伺服器或者是多個伺服器組成的伺服器集群來實現。
在一個實施例中,如圖2所示,提供了一種AIoT設備更新方法,以該方法應用於圖1中的控制伺服器為例進行說明,包括以下步驟:
步驟S202,向文件伺服器發送更新文件。
其中,文件伺服器儲存有多種AI模型。更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和已註冊AIoT設備下載AI模型的方式。具體地,已註冊AIoT設備下載AI模型的方式可為空中下載技術(英文:Over-the-Air Technology,簡稱:OTA)、網路下載(英文:download)、文件傳輸協議(英文:FileTransferProtocol,簡稱:FTP)、超文本傳輸協議(英文:Hyper Text Transfer Protocol,簡稱:HTTP)等。示例性地,若已註冊AIoT設備採用嵌入式系統,如溫濕度計,則已註冊AIoT設備下載AI模型的方式為OTA;若已註冊AIoT設備採用非嵌入式系統,如電腦,則已註冊AIoT設備下載AI模型的方式為網路下載。
具體地,控制伺服器上設有人機互動介面,如網頁(英文:web)或者應用程式(英文:application,簡稱:APP)的圖形使用者界面(英文:Graphical User Interface,簡稱:GUI),可以接收使用者的操作指令,根據操作指令生成更新文件並發送給文件伺服器。例如,操作指令是將AI模型的版本都升級到最高版本,如2.0,則控制伺服器在已註冊AIoT設備中搜索AI模型的版本為1.0的AIoT設備,將搜索到的AIoT設備的標識和下載AI模型的方式形成更新文件發送給文件伺服器。又如,操作指令是將AI模型的實現功能進行改變,如從識別人員是否戴口罩改為識別車輛車牌,則控制伺服器在已註冊AIoT設備中搜索配有攝像頭的AIoT設備,將搜索到的AIoT設備的標識和下載AI模型的方式形成更新文件發送給文件伺服器。
在本實施例中,控制伺服器向文件伺服器發送更新文件,更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,這樣已註冊AIoT設備從文件伺服器下載AI模型時,文件伺服器可以採用已註冊AIoT設備下載AI模型的方式將AI模型下載到已註冊AIoT設備,這樣下載AI模型的方式不同的AIoT設備可以按照統一的流程從文件伺服器下載AI模型,不需要根據AIoT設備下載AI模型的方式不同,對AIoT設備分別進行更新,從而大幅減少人力消耗,有效管控實現成本。
步驟S204,向已註冊AIoT設備發送更新通知,使已註冊AIoT設備從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新。
其中,第一AI模型為文件伺服器儲存的多個AI模型中的一個。
具體地,更新通知包括已註冊AIoT設備的標識,控制伺服器向所有的AIoT設備廣播更新通知,每個AIoT設備根據更新通知中已註冊AIoT設備的標識,確定是否從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新。當更新通知包括目標AIoT設備的標識時,目標AIoT設備從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新;當更新通知不包括目標AIoT設備的標識時,目標AIoT設備不動作。
向已註冊AIoT設備發送更新通知可以採用下面兩種實施方式:
在本實施例的一種實施方式中,控制伺服器向已註冊AIoT設備發送更新通知。
在上述實施方式中,控制伺服器與已註冊AIoT設備接入同一網路,相互之間可以直接通訊。控制伺服器發送更新通知,已註冊AIoT設備可以直接接收到,並根據更新通知中已註冊AIoT設備的標識,直接從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新。
在本實施例的另一種實施方式中,控制伺服器向中間件發送更新通知,使中間件向已註冊AIoT設備發送更新通知。
在上述實施方式中,控制伺服器與已註冊AIoT設備接入不同網路,相互之間無法直接通訊。中間件同時接入控制伺服器接入的網路、已註冊AIoT設備接入的網路,即中間件分別與控制伺服器、已註冊AIoT設備接入同一網路。控制伺服器發送更新通知,中間件可以接收到,並根據更新通知中已註冊AIoT設備的標識,將更新通知轉發到已註冊AIoT設備接入的網路。已註冊AIoT設備可以接收到中間件轉發的更新通知,並根據更新通知中已註冊AIoT設備的標識,通過中間件從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新。
已註冊AIoT設備從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新可以採用下面兩種實施方式:
在本實施例的一種實施方式中,更新通知還包括第一AI模型的標識。已註冊AIoT設備根據更新通知,確定從文件伺服器下載的是第一AI模型;向文件伺服器發送第一AI模型的下載請求,從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新。
在上述實施方式中,第一AI模型的標識攜帶在控制伺服器向已註冊AIoT設備發送的更新通知中,已註冊AIoT設備可以根據更新通知確定下載的AI模型並從文件伺服器下載確定的AI模型。
在本實施例的另一種實施方式中,更新文件還包括第一AI模型的標識。已註冊AIoT設備根據更新通知,向文件伺服器發送AI模型的下載請求;文件伺服器根據更新文件,將第一AI模型下載到已註冊AIoT設備;已註冊AIoT設備下載到第一AI模型後進行更新。
在上述實施方式中,第一AI模型的標識攜帶在控制伺服器向文件伺服器發送的更新文件中,已註冊AIoT設備無法確定下載的AI模型,但是可以根據更新通知向文件伺服器發送下載請求,由文件伺服器根據更新文件確定下載的AI模型並下載到已註冊AIoT設備。
在本實施例中,控制伺服器向已註冊AIoT設備發送更新通知,已註冊AIoT設備根據更新通知從文件伺服器下載AI模型並進行更新。由於控制伺服器預先向文件伺服器發送過更新文件,更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,因此文件伺服器可以確定已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,並採用確定的方式將AI模型下載到已註冊AIoT設備,這樣不同的AIoT設備都可以採用同樣的方式從文件伺服器下載AI模型,AIoT設備從文件伺服器下載AI模型不會受到智慧終端設備、系統平台、應用場景等限制,全部採用統一的流程進行,不需要由人工一台一台進行。
步驟S206,根據已註冊AIoT設備的回饋情況,確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上是否更新成功。
其中,回饋情況可以為已註冊AIoT設備回饋的情況,也可以為已註冊AIoT設備未在設定時長內回饋的情況。
具體地,若控制伺服器在設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的情況,則確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新成功;若控制伺服器未在設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的情況,則確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗。
在本實施例中,控制伺服器根據已註冊AIoT設備的回饋情況,確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上是否更新成功,進而確定已註冊AIoT設備運行的AI模型,有利於已註冊AIoT設備的整體管理。
上述AIoT設備更新方法中,通過向儲存有多種AI模型的文件伺服器發送更新文件,更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,並向已註冊AIoT設備發送更新通知。這樣已註冊AIoT設備可以根據更新通知向文件伺服器請求下載第一AI模型,第一AI模型為文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個,而文件伺服器可以根據更新文件採用已註冊AIoT設備下載AI模型的方式將第一AI模型下載到已註冊AIoT設備。已註冊AIoT設備採用下載到的第一AI模型進行更新並回饋情況,進而根據已註冊AIoT設備的回饋情況,確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上是否更新成功。整個過程適用於不同的智慧終端設備、不同的系統平台、以及不同的應用場景。也就是說,本申請對AIoT設備下載AI模型制定有統一的規範,可以無差別地對不同的AIoT設備更新AI模型,實現不同AIoT設備更新AI模型的統一管理,從而大幅減少人力消耗,有效管控實現成本。
在一個實施例中,步驟S206包括:若在發送更新通知之後的第一設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,且在接收到更新狀態之後的第二設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新成功;若在發送更新通知之後的第一設定時長內未接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,或者在接收到更新狀態之後的第二設定時長內未接收到已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗。
其中,更新狀態是已註冊AIoT設備在將第一AI模型代替已有的第二AI模型之後回饋的,運行結果是已註冊AIoT設備在接收到第一AI模型的運行結果之後回饋的。
具體地,第一設定時長大於已註冊AIoT設備從接收到更新通知到下載第一AI模型並進行更新的時間,第二設定時長大於已註冊AIoT設備從回饋更新狀態到運行第一AI模型並獲取到運行結果的時間。
控制伺服器向已註冊AIoT設備發送更新通知,已註冊AIoT設備先根據更新通知從文件伺服器下載第一AI模型,並在第一AI模型下載後向控制伺服器回饋更新狀態;再將下載的第一AI模型代替已有的第二AI模型運行,並在獲取到運行結果後向控制伺服器回饋運行結果。
如果控制伺服器在發送更新通知之後的第一設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,則說明已註冊AIoT設備已根據更新通知從文件伺服器下載第一AI模型。反之,如果控制伺服器未在發送更新通知之後的第一設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,則說明已註冊AIoT設備未根據更新通知從文件伺服器下載第一AI模型,此時可以判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗。
如果控制伺服器在發送更新通知之後的第一設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,且在接收到更新狀態之後的第二設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則說明已註冊AIoT設備已根據更新通知從文件伺服器下載第一AI模型,並且下載的第一AI模型已成功代替已有的第二AI模型運行,此時可以判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新成功。反之,如果控制伺服器在發送更新通知之後的第一設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,但在接收到更新狀態之後的第二設定時長內未接收到已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則說明已註冊AIoT設備雖然已根據更新通知從文件伺服器下載第一AI模型,但是下載的第一AI模型不能代替已有的第二AI模型運行,此時可以判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗。
在上述實施例中,通過已註冊AIoT設備在將第一AI模型代替已有的第二AI模型之後回饋更新狀態,這樣控制伺服器在接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態時,即可確定已註冊AIoT設備已成功從文件伺服器下載第一AI模型。通過已註冊AIoT設備在接收到第一AI模型的運行結果之後回饋運行結果,這樣控制伺服器在接收到已註冊AIoT設備回饋的運行結果時,即可確定已註冊AIoT設備已成功將下載的第一AI模型代替已有的第二AI模型運行。
在其他實施例中,步驟S206包括:若已註冊AIoT設備回饋的運行結果與設定結果相同,則判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新成功;若已註冊AIoT設備回饋的運行結果與設定結果不同,則判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗。
在上述實施例中,進一步將已註冊AIoT設備回饋的運行結果與設定結果進行比較,如果兩者相同,則說明已註冊AIoT設備回饋的運行正常,此時可以判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新成功;如果兩者不同,則說明已註冊AIoT設備回饋的運行異常,此時可以判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗。
示例性地,該方法還包括:若判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗,則將已註冊AIoT設備的狀態從已註冊修改為重置。
具體地,AIoT設備的狀態包括未註冊狀態(Unregister State)、已註冊狀態(Registered Management State)和重置狀態(Reset State)。
處於未註冊狀態的AIoT設備未向控制伺服器發送過註冊請求,控制伺服器沒有AIoT設備的信息,因此也不會對AIoT設備進行更新。
處於已註冊狀態的AIoT設備已向控制伺服器發送過註冊請求,控制伺服器儲存有AIoT設備的信息,並且AIoT設備受到控制伺服器的管理,控制伺服器可以根據需要對AIoT設備進行更新。
處於重置狀態的AIoT設備曾向控制伺服器發送過註冊請求,控制伺服器儲存有AIoT設備的信息,但是AIoT設備處於特殊狀況,如更新失敗、陷入死循環、離線等,此時無法受到控制伺服器的管理,控制伺服器不能對AIoT設備進行更新。
如圖3所示,處於未註冊狀態的AIoT設備在註冊之後,變成已註冊狀態。處於已註冊狀態的AIoT設備在更新失敗之後,變成重置狀態。處於重置狀態的AIoT設備在與控制伺服器重新建立連接之後,變成未註冊狀態。
在上述實施例中,在判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗時,將AIoT設備的狀態從已註冊修改為重置,有利於AIoT設備自行恢復,避免影響其它設備的正常運行。
在一個實施例中,該方法還包括:接收AIoT設備發送的註冊請求,註冊請求包括AIoT設備的標識;根據註冊請求,確定AIoT設備下載AI模型的方式,並將AIoT設備的狀態設定為已註冊。
在上述實施例中,通過AIoT設備向控制伺服器發送註冊請求,控制伺服器可以獲取AIoT設備的信息,進而對AIoT設備進行更新。
在一個實施例中,該方法還包括:接收AIoT設備採集的資料。
在上述實施例中,通過各個AIoT設備採集資料並發送給控制伺服器,控制伺服器可以收集來自不同維度的、海量的資料,再通過大資料分析,以及更高形式對的人工智慧,實現萬物資料化、萬物智聯化。
具體地,控制伺服器上設有人機互動介面,如GUI,可以展示AIoT設備發送的各種信息,可以但不限於AIoT設備採集的資料或者回饋的情況,如檢測的溫濕度、識別的車牌號碼、AI模型在AIoT設備上是否更新成功、AI模型在AIoT設備上的運行時間、AIoT設備運行的AI模型等。
示例性地,當AIoT設備與控制伺服器通過中間件通訊時,可以基於消息隊列遙測傳輸(Message Queuing Telemetry Transport,MQTT)協議傳輸信息。另外,中間件可以分別接收各個AIoT設備採集的資料,並將所有AIoT設備採集的資料集中發送給控制伺服器。
在一個實施例中,如圖4所示,提供了一種AIoT設備更新方法,以該方法應用於圖1中的AIoT設備為例進行說明,包括以下步驟:
步驟S402,接收控制伺服器發送的更新通知。
其中,更新通知包括已註冊AIoT設備的標識。
在本實施例的一種實施方式中,已註冊AIoT設備直接接收到控制伺服器發送的更新通知。
在本實施例的另一種實施方式中,中間件接收到控制伺服器發送的更新通知,並將更新通知轉發給AIoT設備,使已註冊AIoT設備接收到控制伺服器發送的更新通知。
示例性地,更新通知還可以包括第一AI模型的標識。
步驟S404,根據更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新。
其中,文件伺服器儲存有多種AI模型且接收過文件伺服器發送的更新文件,更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和已註冊AIoT設備下載AI模型的方式。第一AI模型為文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個。
具體地,已註冊AIoT設備根據更新通知向文件伺服器發送下載請求,下載請求包括已註冊AIoT設備的標識。文件伺服器根據下載請求,在更新文件中搜索已註冊AIoT設備的標識對應的下載AI模型的方式,並根據搜索到的下載AI模型的方式,將儲存的第一AI模型下載到已註冊AIoT設備。
在本實施例中的一種實施方式中,更新通知還包括第一AI模型的標識,此時下載請求也包括第一AI模型的標識,文件伺服器根據下載請求中第一AI模型的標識,在儲存的AI模型中搜索第一AI模型並下載到已註冊AIoT設備。
在本實施例的另一種實施方式中,更新文件還包括第一AI模型的標識,此時文件伺服器根據更新文件中第一AI模型的標識,在儲存的AI模型中搜索第一AI模型並下載到已註冊AIoT設備。
步驟S406,根據第一AI模型的更新情況向控制伺服器回饋,使控制伺服器確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上是否更新成功。
在一個實施例中,步驟S404包括:根據更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型;將第一AI模型代替已有的第二AI模型運行,並獲取第一AI模型的運行結果;若獲取到第一AI模型的運行結果,則刪除第二AI模型;若未獲取到第一AI模型的運行結果,則將第二AI模型重新運行。
具體地,已註冊AIoT設備將第一AI模型代替已有的第二AI模型運行之後,產生觸發條件喚醒第一AI模型,如果第一AI模型被喚醒,則說明第一AI模型運行正常;如果第一AI模型未被喚醒,則說明第一AI模型運行異常。
在上述實施例中,已註冊AIoT設備根據更新通知從文件伺服器下載第一AI模型,將第一AI模型代替已有的第二AI模型運行並獲取第一AI模型的運行結果,若獲取到第一AI模型的運行結果,則說明第一AI模型運行正常,此時刪除第二AI模型,可以節省儲存空間,並且避免對第一AI模型的運行產生干擾;若未獲取到第一AI模型的運行結果,則說明第一AI模型的運行異常,此時將第二AI模型重新運行,可以維持已註冊AIoT設備的正常工作。
在其他實施例中,若第一AI模型的運行結果與設定結果相同,則刪除第二AI模型;若第一AI模型的運行結果與設定結果不同,則將第二AI模型重新運行。
在上述實施例中,進一步將第一AI模型的運行結果與設定結果進行比較,如果兩者相同,則說明第一AI模型的運行正常,此時可以判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新成功,可以刪除第二AI模型;如果兩者不同,則說明第一AI模型的運行異常,此時可以判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗,需要將第二AI模型重新運行。
示例性地,步驟S406包括:在將第一AI模型代替已有的第二AI模型運行之後,向控制伺服器回饋更新狀態;在獲取到第一AI模型的運行結果之後,向控制伺服器回饋運行結果。
在上述實施例中,通過已註冊AIoT設備在將第一AI模型代替已有的第二AI模型之後回饋更新狀態,這樣控制伺服器在接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態時,即可確定已註冊AIoT設備已成功從文件伺服器下載第一AI模型。通過已註冊AIoT設備在接收到第一AI模型的運行結果之後回饋運行結果,這樣控制伺服器在接收到已註冊AIoT設備回饋的運行結果時,即可確定已註冊AIoT設備已成功將下載的第一AI模型代替已有的第二AI模型運行。
在一個實施例中,該方法還包括:採集資料並發送給控制伺服器。
示例性地,已註冊AIoT設備每隔第三設定時長採集一次資料並發送給控制伺服器,如30s。
在一個實施例中,如圖5所示,提供了一種AIoT設備更新方法,包括以下步驟:
步驟S502,AIoT設備向控制伺服器發送註冊請求,變成已註冊AIoT設備。
步驟S504,控制伺服器向文件伺服器發送更新文件。
步驟S506,控制伺服器向已註冊AIoT設備發送更新通知。
步驟S508,已註冊AIoT設備根據更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型。
步驟S510,已註冊AIoT設備將第一AI模型代替已有的第二AI模型運行,並向控制伺服器回饋更新狀態。
步驟S512,已註冊AIoT設備獲取第一AI模型的運行結果,並向控制伺服器回饋運行結果。
步驟S514,控制伺服器根據已註冊AIoT設備的回饋情況,確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上是否更新成功。
應該理解的是,雖然如上所述的各實施例所是關於的流程圖中的各個步驟按照箭頭的指示依次顯示,但是這些步驟並不是必然按照箭頭指示的順序依次執行。除非本文中有明確的說明,這些步驟的執行並沒有嚴格的順序限制,這些步驟可以以其它的順序執行。而且,如上所述的各實施例所是關於的流程圖中的至少一部分步驟可以包括多個步驟或者多個階段,這些步驟或者階段並不必然是在同一時刻執行完成,而是可以在不同的時刻執行,這些步驟或者階段的執行順序也不必然是依次進行,而是可以與其它步驟或者其它步驟中的步驟或者階段的至少一部分輪流或者交替地執行。
基於同樣的發明構思,本申請實施例還提供了一種用於實現上述所是關於的AIoT設備更新方法的AIoT設備更新裝置。該裝置所提供的解決問題的實施方案與上述方法中所記載的實施方案相似,故下面所提供的一個或多個AIoT設備更新裝置實施例中的具體限定可以參見上文中對於AIoT設備更新方法的限定,在此不再贅述。
在一個實施例中,如圖6所示,提供了一種AIoT設備更新裝置600,包括:文件發送模組601、通知發送模組602和更新確定模組603,其中:
文件發送模組601,用於向文件伺服器發送更新文件,文件伺服器儲存有多種AI模型,更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和已註冊AIoT設備下載AI模型的方式。
通知發送模組602,用於向已註冊AIoT設備發送更新通知,使已註冊AIoT設備從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,第一AI模型為文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個。
更新確定模組603,用於根據已註冊AIoT設備的回饋情況,確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上是否更新成功。
在一個實施例中,更新確定模組603用於,若在發送更新通知之後的第一設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,且在接收到更新狀態之後的第二設定時長內接收到已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新成功;若在發送更新通知之後的第一設定時長內未接收到已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,或者在接收到更新狀態之後的第二設定時長內未接收到已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗;其中,更新狀態是已註冊AIoT設備在將第一AI模型代替已有的第二AI模型運行之後回饋的,運行結果是已註冊AIoT設備在接收到第一AI模型的運行結果之後回饋的。
在一個實施例中,該裝置還包括狀態修改模組,其中:狀態修改模組,用於當判定第一AI模型在已註冊AIoT設備上更新失敗時,將已註冊AIoT設備的狀態從已註冊修改為重置。
在一個實施例中,該裝置還包括請求接收模組和設備註冊模組,其中:請求接收模組,用於接收AIoT設備發送的註冊請求,註冊請求包括AIoT設備的標識;設備註冊模組,用於根據註冊請求,確定AIoT設備下載AI模型的方式,並將AIoT設備的狀態設定為已註冊。
在一個實施例中,通知發送模組602用於,向中間件發送更新通知,使中間件向已註冊AIoT設備發送更新通知。
在一個實施例中,如圖7所示,提供了一種AIoT設備更新裝置700,包括:通知接收模組701、模型更新模組702和更新回饋模組703,其中:
通知接收模組701,用於接收控制伺服器發送的更新通知,更新通知包括已註冊AIoT設備的標識。
模型更新模組702,用於根據更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,文件伺服器儲存有多種AI模型且接收過文件伺服器發送的更新文件,更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,第一AI模型為文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個。
更新回饋模組703,用於根據第一AI模型的更新情況向控制伺服器回饋,使控制伺服器確定第一AI模型在已註冊AIoT設備上是否更新成功。
在一個實施例中,模型更新模組702用於,根據更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型;將第一AI模型代替已有的第二AI模型運行,並獲取第一AI模型的運行結果;若獲取到第一AI模型的運行結果,則刪除第二AI模型;若未獲取到第一AI模型的運行結果,則將第二AI模型重新運行。
在一個實施例中,更新回饋模組703用於,在將第一AI模型代替已有的第二AI模型運行之後,向控制伺服器回饋更新狀態;在獲取到第一AI模型的運行結果之後,向控制伺服器回饋運行結果。
上述AIoT設備更新裝置中的各個模組可全部或部分通過軟體、硬體及其組合來實現。上述各模組可以硬體形式內嵌於或獨立於電腦設備中的處理器中,也可以以軟體形式儲存於電腦設備中的儲存器中,以便於處理器調用執行以上各個模組對應的操作。
在一個實施例中,提供了一種電腦設備,該電腦設備可以是控制伺服器或者AIoT設備,其內部結構圖可以如圖8所示。該電腦設備包括通過系統總線連接的處理器、儲存器和網路介面。其中,該電腦設備的處理器用於提供計算和控制能力。該電腦設備的儲存器包括非易失性儲存介質和內儲存器。該非易失性儲存介質儲存有操作系統、電腦程式和資料庫。該內儲存器為非易失性儲存介質中的操作系統和電腦程式的運行提供環境。該電腦設備的網路介面用於與外部的終端通過網路連接通訊。該電腦程式被處理器執行時以實現一種AIoT設備更新方法。
所屬技術領域中具有通常知識者可以理解,圖8中示出的結構,僅僅是與本申請方案相關的部分結構的框圖,並不構成對本申請方案所應用於其上的電腦設備的限定,具體的電腦設備可以包括比圖中所示更多或更少的元件,或者組合某些元件,或者具有不同的元件佈置。
在一個實施例中,提供了一種電腦設備,包括儲存器和處理器,儲存器中儲存有電腦程式,該處理器執行電腦程式時實現上述各方法實施例中的步驟。
在一個實施例中,提供了一種電腦可讀儲存介質,其上儲存有電腦程式,電腦程式被處理器執行時實現上述各方法實施例中的步驟。
在一個實施例中,提供了一種電腦程式產品,包括電腦程式,該電腦程式被處理器執行時實現上述各方法實施例中的步驟。
需要說明的是,本申請所是關於的使用者信息(包括但不限於使用者設備信息、使用者個人信息等)和資料(包括但不限於用於分析的資料、儲存的資料、展示的資料等),均為經使用者授權或者經過各方充分授權的信息和資料。
所屬技術領域中具有通常知識者可以理解實現上述實施例方法中的全部或部分流程,是可以通過電腦程式來指令相關的硬體來完成,所述的電腦程式可儲存於一非易失性電腦可讀取儲存介質中,該電腦程式在執行時,可包括如上述各方法的實施例的流程。其中,本申請所提供的各實施例中所使用的對儲存器、資料庫或其它介質的任何引用,均可包括非易失性和易失性儲存器中的至少一種。非易失性儲存器可包括只讀儲存器(Read-Only Memory,ROM)、磁帶、軟碟、閃存、光儲存器、高密度嵌入式非易失性儲存器、阻變儲存器(ReRAM)、磁變儲存器(Magnetoresistive Random Access Memory,MRAM)、鐵電儲存器(Ferroelectric Random Access Memory,FRAM)、相變儲存器(Phase Change Memory,PCM)、石墨烯儲存器等。易失性儲存器可包括隨機存取儲存器(Random Access Memory,RAM)或外部高速緩沖儲存器等。作為說明而非局限,RAM可以是多種形式,比如靜態隨機存取儲存器(Static Random Access Memory,SRAM)或動態隨機存取儲存器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)等。本申請所提供的各實施例中所是關於的資料庫可包括關係型資料庫和非關係型資料庫中至少一種。非關係型資料庫可包括基於區塊鏈的分布式資料庫等,不限於此。本申請所提供的各實施例中所是關於的處理器可為通用處理器、中央處理器、圖形處理器、數位訊號處理器、可編程邏輯器、基於量子計算的資料處理邏輯器等,不限於此。
以上實施例的各技術特徵可以進行任意的組合,為使描述簡潔,未對上述實施例中的各個技術特徵所有可能的組合都進行描述,然而,只要這些技術特徵的組合不存在矛盾,都應當認為是本說明書記載的範圍。
以上所述實施例僅表達了本申請的幾種實施方式,其描述較為具體和詳細,但並不能因此而理解為對本申請專利範圍的限制。應當指出的是,對於本技術領域中具有通常知識者來說,在不脫離本申請構思的前提下,還可以做出若干變形和改進,這些都屬於本申請的保護範圍。因此,本申請的保護範圍應以發明申請專利範圍為准。
104:控制伺服器 106:文件伺服器 108:中間件 S202~S206:步驟 S402~S406:步驟 502~514:步驟 600:AIoT設備更新裝置 601:文件發送模組 602:通知發送模組 603:更新確定模組 700:AIoT設備更新裝置 701:通知接收模組 702:模型更新模組 703:更新回饋模組
圖1為一個實施例中AIoT設備更新方法的應用環境圖。 圖2為一個實施例中AIoT設備更新方法的流程示意圖。 圖3為一個實施例中AIoT設備狀態切換的示意圖。 圖4為另一個實施例中AIoT設備更新方法的流程示意圖。 圖5為又一個實施例中AIoT設備更新方法的流程互動圖。 圖6為一個實施例中AIoT設備更新裝置的結構框圖。 圖7為另一個實施例中AIoT設備更新裝置的結構框圖。 圖8為一個實施例中電腦設備的內部結構圖。
S202~S206:步驟

Claims (10)

  1. 一種AIoT設備更新方法,由控制伺服器執行,所述方法包括:由所述控制伺服器向文件伺服器發送更新文件,所述文件伺服器儲存有多種AI模型,所述更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式;由所述控制伺服器向所述已註冊AIoT設備發送更新通知,使所述已註冊AIoT設備從所述文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,其中,所述文件伺服器是採用所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式將所述第一AI模型下載到所述已註冊AIoT設備,所述第一AI模型為所述文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個;所述第一AI模型是透過使用所述第一AI模型的標識而從所述多種AI模型中確定出的,所述第一AI模型的標識包括於所述更新文件或所述更新通知中;由所述控制伺服器根據所述已註冊AIoT設備的回饋情況,確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功。
  2. 根據請求項1所述的方法,其中,所述根據所述已註冊AIoT設備的回饋情況,確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功,還包括:若在發送所述更新通知之後的第一設定時長內接收到所述已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,且在接收到所述更新狀態之後的 第二設定時長內接收到所述已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則判定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上更新成功;若在發送所述更新通知之後的第一設定時長內未接收到所述已註冊AIoT設備回饋的更新狀態,或者在接收到所述更新狀態之後的第二設定時長內未接收到所述已註冊AIoT設備回饋的運行結果,則判定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上更新失敗;其中,所述更新狀態是所述已註冊AIoT設備在將所述第一AI模型代替已有的第二AI模型運行之後回饋的,所述運行結果是所述已註冊AIoT設備在接收到所述第一AI模型的運行結果之後回饋的。
  3. 根據請求項2所述的方法,所述方法還包括:若判定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上更新失敗,則將所述已註冊AIoT設備的狀態從已註冊修改為重置。
  4. 根據請求項1-3任一項所述的方法,所述方法還包括:接收AIoT設備發送的註冊請求,所述註冊請求包括AIoT設備的標識;根據所述註冊請求,確定所述AIoT設備下載AI模型的方式,並將所述AIoT設備的狀態設定為已註冊。
  5. 根據請求項1-3任一項所述的方法,其中,所述向所述已註冊AIoT設備發送更新通知,還包括: 向中間件發送更新通知,使所述中間件向所述已註冊AIoT設備發送所述更新通知。
  6. 一種AIoT設備更新方法,由已註冊AIoT設備執行,所述方法包括:由所述已註冊AIoT設備接收控制伺服器發送的更新通知,所述更新通知包括所述已註冊AIoT設備的標識;由所述已註冊AIoT設備根據所述更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,其中,所述文件伺服器儲存有多種AI模型且接收過所述文件伺服器發送的更新文件,所述更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,所述文件伺服器是採用所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式將所述第一AI模型下載到所述已註冊AIoT設備,所述第一AI模型為所述文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個;所述第一AI模型是透過使用所述第一AI模型的標識而從所述多種AI模型中確定出的,所述第一AI模型的標識包括於所述更新文件或所述更新通知中;由所述已註冊AIoT設備根據所述第一AI模型的更新情況向所述控制伺服器回饋,使所述控制伺服器確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功。
  7. 根據請求項6所述的方法,其中,所述根據所述更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,還包括:根據所述更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型; 將所述第一AI模型代替已有的第二AI模型運行,並獲取所述第一AI模型的運行結果;若獲取到所述第一AI模型的運行結果,則刪除所述第二AI模型;若未獲取到所述第一AI模型的運行結果,則將所述第二AI模型重新運行。
  8. 根據請求項7所述的方法,其中,所述根據所述第一AI模型的更新情況向所述控制伺服器回饋,還包括:在將所述第一AI模型代替已有的第二AI模型運行之後,向所述控制伺服器回饋更新狀態;在獲取到所述第一AI模型的運行結果之後,向所述控制伺服器回饋所述運行結果。
  9. 一種AIoT設備更新裝置,設置於控制伺服器中,所述裝置包括:文件發送模組,用於向文件伺服器發送更新文件,所述文件伺服器儲存有多種AI模型,所述更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式;通知發送模組,用於向所述已註冊AIoT設備發送更新通知,使所述已註冊AIoT設備從所述文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,其中,所述文件伺服器是採用所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式將所述第一AI模型下載到所述已註冊AIoT設備,所述第一AI模型為所述文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個;所述第 一AI模型是透過使用所述第一AI模型的標識而從所述多種AI模型中確定出的,所述第一AI模型的標識包括於所述更新文件或所述更新通知中;更新確定模組,用於根據所述已註冊AIoT設備的回饋情況,確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功。
  10. 一種AIoT設備更新裝置,設置於已註冊AIoT設備中,所述裝置包括:通知接收模組,用於接收控制伺服器發送的更新通知,所述更新通知包括所述已註冊AIoT設備的標識;模型更新模組,用於根據所述更新通知,從文件伺服器下載第一AI模型並進行更新,所述文件伺服器儲存有多種AI模型且接收過所述文件伺服器發送的更新文件,所述更新文件包括已註冊AIoT設備的標識和所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式,所述文件伺服器是採用所述已註冊AIoT設備下載AI模型的方式將所述第一AI模型下載到所述已註冊AIoT設備,所述第一AI模型為所述文件伺服器儲存的多種AI模型中的一個;所述第一AI模型是透過使用所述第一AI模型的標識而從所述多種AI模型中確定出的,所述第一AI模型的標識包括於所述更新文件或所述更新通知中;更新回饋模組,用於根據所述第一AI模型的更新情況向所述控制伺服器回饋,使所述控制伺服器確定所述第一AI模型在所述已註冊AIoT設備上是否更新成功。
TW111125718A 2022-05-11 2022-07-08 AIoT設備更新方法和裝置 TWI823466B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210532362.X 2022-05-11
CN202210532362.XA CN114978899B (zh) 2022-05-11 2022-05-11 AIoT设备更新方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW202344981A TW202344981A (zh) 2023-11-16
TWI823466B true TWI823466B (zh) 2023-11-21

Family

ID=82984143

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW111125718A TWI823466B (zh) 2022-05-11 2022-07-08 AIoT設備更新方法和裝置

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN114978899B (zh)
TW (1) TWI823466B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI561074B (zh) * 2015-11-30 2016-12-01 Chunghwa Telecom Co Ltd
US20190036716A1 (en) * 2017-07-26 2019-01-31 Amazon Technologies, Inc. Training models for iot devices
US20200007409A1 (en) * 2018-06-29 2020-01-02 Electronics And Telecommunications Research Institute INTELLIGENT INTERNET OF EVERYTHING (IoE) EDGE COMPUTIING SYSTEM FOR HIGH RELIABLE INTERNET OF THINGS (IoT) SERVICE
TW202031015A (zh) * 2018-09-14 2020-08-16 美商品譜公司 與包含電子鎖之物聯網裝置建立伺服器連接之系統及方法
CN112486535A (zh) * 2020-11-27 2021-03-12 红石阳光(北京)科技股份有限公司 一种用于NB-IoT设备的远程升级方法及系统
CN113366520A (zh) * 2019-04-12 2021-09-07 三星电子株式会社 用于更新人工智能模型的电子设备、服务器及其操作方法
US11184227B2 (en) * 2018-05-31 2021-11-23 Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. Method and apparatus for updating configuration object
TW202209236A (zh) * 2020-08-26 2022-03-01 新加坡商億美人工智慧私人有限公司 用於升級自動化舊有系統的代理直譯器

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111399873B (zh) * 2015-10-26 2023-09-22 创新先进技术有限公司 一种模型更新方法及装置
CN109240727A (zh) * 2018-11-20 2019-01-18 世纪龙信息网络有限责任公司 应用程序更新方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109977087A (zh) * 2019-02-28 2019-07-05 深圳市买买提信息科技有限公司 一种更新检测方法及装置
CN110941855B (zh) * 2019-11-26 2022-02-15 电子科技大学 一种AIoT场景下的神经网络模型窃取防御方法
CN111625820A (zh) * 2020-05-29 2020-09-04 华东师范大学 一种基于面向AIoT安全的联邦防御方法
CN111866063B (zh) * 2020-06-03 2023-03-31 上海工程技术大学 一种工业物联网ai算法的在线更新系统、方法及装置
US11881993B2 (en) * 2020-10-13 2024-01-23 Eoh Limited Liability Company Method and deep reinforcement neural network (DRNN) management system for an intelligent plug-and-play point-to-multipoint internet of things (IoT) platform
CN112817547A (zh) * 2021-01-22 2021-05-18 北京小米移动软件有限公司 显示方法及装置、存储介质
CN113238715B (zh) * 2021-06-03 2022-08-30 上海新氦类脑智能科技有限公司 智能文件系统、及其配置方法、智能辅助计算设备和介质
CN113343212B (zh) * 2021-06-25 2023-02-24 成都商汤科技有限公司 设备注册方法及装置、电子设备和存储介质
CN113849300B (zh) * 2021-07-29 2024-05-17 山东浪潮科学研究院有限公司 一种边缘配置系统及方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI561074B (zh) * 2015-11-30 2016-12-01 Chunghwa Telecom Co Ltd
US20190036716A1 (en) * 2017-07-26 2019-01-31 Amazon Technologies, Inc. Training models for iot devices
US11184227B2 (en) * 2018-05-31 2021-11-23 Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. Method and apparatus for updating configuration object
US20200007409A1 (en) * 2018-06-29 2020-01-02 Electronics And Telecommunications Research Institute INTELLIGENT INTERNET OF EVERYTHING (IoE) EDGE COMPUTIING SYSTEM FOR HIGH RELIABLE INTERNET OF THINGS (IoT) SERVICE
TW202031015A (zh) * 2018-09-14 2020-08-16 美商品譜公司 與包含電子鎖之物聯網裝置建立伺服器連接之系統及方法
CN113366520A (zh) * 2019-04-12 2021-09-07 三星电子株式会社 用于更新人工智能模型的电子设备、服务器及其操作方法
TW202209236A (zh) * 2020-08-26 2022-03-01 新加坡商億美人工智慧私人有限公司 用於升級自動化舊有系統的代理直譯器
CN112486535A (zh) * 2020-11-27 2021-03-12 红石阳光(北京)科技股份有限公司 一种用于NB-IoT设备的远程升级方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN114978899B (zh) 2024-04-16
CN114978899A (zh) 2022-08-30
TW202344981A (zh) 2023-11-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10776104B2 (en) Systems and methods for tracking configuration file changes
JP7009455B2 (ja) 分散イベント処理システムにおけるデータシリアライズ
US20200336392A1 (en) Systems and methods for enhanced monitoring of a distributed computing system
US11048574B2 (en) System and method for workflow error handling
WO2020237797A1 (zh) 一种微服务框架下动态配置管理方法及系统
US11640434B2 (en) Identifying resolutions based on recorded actions
US9485300B2 (en) Publish-subscribe platform for cloud file distribution
US9330161B2 (en) Creating global aggregated namespaces for storage management
US20230205603A1 (en) Communications Framework for Multi-Cluster Management Systems
EP3545431A1 (en) Event driven extract, transform, load (etl) processing
JP6325001B2 (ja) 階層データ構造のノードにおいて再帰的イベントリスナを用いる方法およびシステム
US11546233B2 (en) Virtual network function bus-based auto-registration
US20240119026A1 (en) Entity Snapshots Partitioning And Combining
US11528207B1 (en) Computing system monitor auditing
US20230018388A1 (en) Real time fault tolerant stateful featurization
Cassar et al. Composition of services in pervasive environments: A Divide and Conquer approach
US11775864B2 (en) Feature management platform
US20210397599A1 (en) Techniques for generating a consistent view of an eventually consistent database
TWI823466B (zh) AIoT設備更新方法和裝置
US10789282B1 (en) Document indexing with cluster computing
US20240152372A1 (en) Virtual representations of endpoints in a computing environment
US9256478B2 (en) System for scalable configuration and context
CN118519719A (zh) 资源处理方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品
CN118733853A (zh) 数据处理方法、装置、电子设备、介质及程序产品
CN117692499A (zh) 一种运维业务的分布式监控管理方法、系统、设备及介质