[发明专利]一种人工智能动态心肺监测设备的功耗控制方法及系统

权利要求书

1.一种人工智能动态心肺监测设备的功耗控制方法，所述方法包括：

接收多模态数据输入，所述多模态数据输入至少包括心电信号；

根据所述多模态数据输入建立AI推理模型；

根据所述AI推理模型得到各个应用场景AI推理模型的参数需求，所述参数需求至少包括应用场景的计算资源需求和完成时间要求T0；

根据所述AI推理模型的参数进行多模态控制决策计算，得到模态控制参数配置，基于所述模态控制参数配置进行功耗和时间计算，得到模拟功耗Pf和模拟时间Tf；

根据所述模态控制参数配置进行多模态计算单元计算，并进行多模态计算单元的多模态数据融合；所述多模态计算单元计算至少包括心电计算单元计算和心肺音计算单元计算；

对所述多模态计算单元计算进行实际功耗和实际时间监控，得到实际功耗Pr与实际时间Tr；

在所述完成时间要求T0内，以功率最低为控制指标，将所述模拟时间Tf和实际时间Tr反馈到所述多模态控制决策计算进行持续优化，得到最佳完成时间和最佳硬件资源。

2.根据权利要求1所述的功耗控制方法，其特征在于，多模态数据融合后得到本地计算结果输出后，根据不同的需求进行人工智能推理模型参数需求的调整，同时根据不同的应用场景进行闭环参数的更新。

3.根据权利要求1所述的功耗控制方法，其特征在于，得到所述AI推理模型的参数需求包括：

根据所述AI推理模型进行边缘计算和深度学习模型轻量化评估。

4.根据权利要求1所述的功耗控制方法，其特征在于，所述多模态控制决策计算包括：

获取应用场景下的所述计算资源需求和完成时间要求；

读取所述计算资源需求中的系统硬件，对所述系统硬件的资源进行递减式地分级；

按照所述分级的顺序计算在该分级下完成模拟计算的时间，若完成模拟计算的时间低于所述完成时间要求T0，则计算下一级的所述系统硬件的资源下的模拟计算的时间，直至某一级模拟计算的模拟时间高于所述完成时间要求T0；

若最后一级分级下完成模拟计算的时间仍然低于所述完成时间需求，则所述多模态控制决策计算采用所述最后一级的所述系统硬件的资源进行输出。

5.根据权利要求4所述的功耗控制方法，其特征在于，根据所述多模态控制决策计算中计算资源需求中进行模拟计算的硬件资源的模拟功耗与对应的实际功耗的对比以及模拟时间与实际时间的对比，对进行模拟计算的硬件资源的参数进行优化，得到所述最佳硬件资源的参数，并根据该最佳硬件资源的参数得到所述最佳完成时间。