[發明專利]一種基于嵌入式算法的邊緣計算系統及方法有效
| 申請號: | 202310240784.4 | 申請日: | 2023-03-14 |
| 公開(公告)號: | CN115953741B | 公開(公告)日: | 2023-05-12 |
| 發明(設計)人: | 夏昕 | 申請(專利權)人: | 江蘇實點實分網絡科技有限公司 |
| 主分類號: | G06V20/52 | 分類號: | G06V20/52;G06V40/10;G06V40/16;G06V20/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/778 |
| 代理公司: | 南京中高專利代理有限公司 32333 | 代理人: | 吳瑾 |
| 地址: | 210019 江蘇省南京市建鄴*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 嵌入式 算法 邊緣 計算 系統 方法 | ||
1.一種基于嵌入式算法的邊緣計算系統,所述系統包括數據采集模塊、數據計算模塊及數據存儲模塊,所述數據采集模塊采集圖像中的數據并將采集到的數據經數據傳輸模塊傳輸至數據計算模塊中,數據計算模塊通過計算排除無效數據得到有效數據,并將有效數據經數據傳輸模塊傳輸至數據存儲模塊中;其特征在于:
所述數據采集模塊至少包括有人員采集單元、物品采集單元、以及煙火采集單元;各單元的采集優先級滿足:煙火采集單元>人員采集單元>物品采集單元;其中,
所述人員采集單元采集的數據至少包括人員信息數據、人員臉部數據、人員姿態數據、及人員附屬物品數據;
所述物品采集單元采集的數據至少包括有物品信息數據、物品距離數據、及物品參照點數據;
所述煙火采集單元采集的數據至少包括有煙火圖像數據、煙火范圍數據、及煙火溫度數據;
所述數據采集模塊中,根據物品距離人員的距離確定該物品數據是由人員采集單元或物品采集單元采集,當
物品距離人員的距離不高于預設距離閾值時,該物品數據由人員采集單元采集;限定該物品數據能夠選用的第一數據計算模型,且限定該物品數據采集的間隔時間段為第一時間段;
物品距離人員的距離高于預設距離閾值時,該物品數據由物品采集單元采集;限定該物品數據能夠選用的第二數據計算模型,且限定該物品數據采集的間隔時間段為第二時間段;
且滿足:
第一數據計算模型的計算精度高于第二數據計算模型的計算精度;
第一時間段小于第二時間段;
且所述預設距離閾值能夠后期調節;
所述數據計算模塊包括模型存儲單元、模型訓練單元、閾值設定單元、數據判定單元、數據存儲單元、及自學習優化單元;其中,所述模型存儲單元中存儲有對應的可供用戶選擇的多種數據計算模型,所述模型訓練單元對用戶選擇的數據計算模型進行訓練,所述閾值設定單元根據用戶選擇的數據計算模型確定對應的閾值范圍,所述數據判定單元通過數據計算模型對采集的數據進行判定,以確定其為有效數據或無效數據,所述數據暫存單元分類存儲有效數據及無效數據,所述自學習優化單元根據訓練數據、有效數據、無效數據及客戶需求對用戶選定的計算模型進行一次優化;
所述數據存儲模塊包括數據存儲單元、數據分析單元、數據預警單元、及數據優化單元;所述數據暫存單元中有效數據被送入數據存儲單元中,所述數據分析單元調用數據存儲單元中的有效數據進行數據分析以確定有效數據中的風險數據及安全數據,所述數據預警單元根據數據分析結果做出對應的預警提示,所述數據優化單元根據所述風險數據及安全數據對所述數據分析單元進行優化;
且所述數據優化單元對所述數據分析單元的優化結果被傳送至自學習優化單元中以對用戶選定的數據計算模型進行二次優化。
2.根據權利要求1所述的一種基于嵌入式算法的邊緣計算系統,其特征在于:所述人員采集單元采集的數據中,采集對應時間點的人員臉部數據、人員姿態數據、及人員附屬物品數據,并根據預設時間段采集相鄰時間點的人員臉部數據、人員姿態數據、及人員附屬物品數據的對應變化數據。
3.根據權利要求1所述的一種基于嵌入式算法的邊緣計算系統,其特征在于:所述物品采集單元采集的數據中,優先采集物品信息數據,并根據物品信息數據獲取周圍物品參照點數據,物品參照點數據向用戶提供若干個參照點以供選擇,所述物品采集單元根據用戶選擇的參照點確定物品距離數據。
4.根據權利要求1所述的一種基于嵌入式算法的邊緣計算系統,其特征在于:所述煙火采集單元采集的數據中,優先獲取煙火范圍數據及煙火溫度數據,并根據煙火范圍數據及煙火溫度數據繪制煙火圖像數據,且所述煙火圖像數據能夠根據客戶需求單獨反應煙火范圍數據及煙火溫度數據、或同時反應煙火范圍數據及煙火溫度數據。
5.根據權利要求1所述的一種基于嵌入式算法的邊緣計算系統,其特征在于:所述模型存儲單元中存儲有若干種采用嵌入式算法的數據計算模型,并根據歷次經過模型訓練單元的訓練結果優劣進行排序存儲,供用戶選擇時按照最近一次經過模型訓練單元的訓練結果優劣進行先后排序顯示。
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