[发明专利]一种云边端协同的气象智能预警系统

说明书

本发明公开了一种云边端协同的气象智能预警系统，该系统包括用于大区域气象预警的云端、用于小区域气象预警的边缘端、用于采集和结果显示的终端；云端从终端采集的气象数据进行大区域气象预警分析及气象智能预警模型训练，并下发至边缘端；边缘端根据从云端获取的气象智能预警模型，并从各个终端获取对应所需数据，输入气象智能预警模型并进行模型计算，得到小区域的气象预警分析；及用于结合边缘端所在地区的特征，分析大区域和小区域的综合气象预警信息；及用于把小区域和综合气象预警信息上传至所述用于大区域气象预警的云端存储，并把综合气象预警信息下发至用于采集和结果显示的终端进行预警展示。本发明系统气象预警精度高、速度快。

技术领域

本发明涉及云计算和边缘计算技术领域，具体涉及一种云边端协同的气象智能预警系统。

背景技术

随着计算机技术的发展，云计算由Google在2007年提出，并在随后的几年快速发展。云计算是一种全新的资源应用模式，其将大量的硬件资源构成一个可配置的计算资源池，具有强大的计算和存储能力，这也使得云计算降低了互联网对设备资源的消耗，提高了设备的使用率；减少了信息维护和存储的成本，能够对计算资源进行弹性分配。然而，云计算也存在缺陷：（1）需要持久稳定的网络连接，在距离云计算中心较远的地区存在较大的网络延迟性；（2）数据安全性无法保证；（3）用户对数据和技术的掌控灵活度下降。

对于气象预警方面，在有不同且复杂的地质地貌，有成都平原地区，有普通山区，也有青藏高原地区，在以上不同的地区中，各地区都有自己的气象特点、地质环境差异大，出现地质灾害的概率和类型等也不相同。因此仅仅在云端进行上述数据的处理和建模，可能会存在以下问题：一、网络通信环境较差导致结果返回的延迟性高；二、数据具有区域性特征，均放在云端计算分析，返回的结果无法有效的显示各地区气象或地质特征。

发明内容

本发明针对以上背景技术中存在的问题，目的在于提供一种云边端协同的气象智能预警系统，本系统应用于气象预警方面，不仅提升了计算效率，还降低了延迟性。

本发明通过下述技术方案实现：

第一方面，本发明提供了一种云边端协同的人工智能模型执行系统，包括云端、边缘端和终端，所述云端双向通信连接所述边缘端，所述边缘端双向通信连接所述终端；

所述云端包括云端服务器和镜像仓库，所述云端服务器用于搭建运行环境，并在运行环境上实现人工智能模型的训练和数据存储，并把训练的人工智能模型、结果数据传输程序和运行环境打包成模型执行镜像推送至镜像仓库，并控制边缘端拉取执行所述模型执行镜像；

所述边缘端，用于从所述云端的镜像仓库中拉取所述模型执行镜像，并在相应的边缘端构建模型执行的配置文件；及根据人工智能模型的所需数据从各个终端获取对应所需的数据，并进行数据加工和保存；及根据加工好的数据运行人工智能模型执行镜像和模型计算，并把模型计算结果推送至对应的终端和云端；

所述终端，用于接收所述边缘端推送的模型计算结果，进行结果展示；及根据所述人工智能模型所需的数据来进行对应终端数据采集。

工作原理是：基于现有技术中仅仅在云端进行上述数据的处理和建模，且云端是基于终端的请求来响应，可能会存在以下问题：一、网络通信环境较差导致结果返回的延迟性高；二、数据具有区域性特征，均放在云端计算分析，返回的结果无法有效的显示各地区气象或地质特征。因此，本发明采用上述方案，利用了边缘计算技术，增加了边缘端，本发明系统包括云端、边缘端和终端，且本发明中云端主动进行人工智能模型训练和数据储存，因为云端服务器具有强大的计算能力和充足的存储空间，并且对于人工智能模型训练的效率远高于边缘端或终端设备；云端下发人工智能模型至各个边缘端，根据需要各个边缘端需要的数据，每个边缘端对应的各个终端设备上传所需的数据至其对应的边缘端，边缘端执行模型计算得出结果，此结果能直接推送至终端进行展示，同时也能推送至云端进行数据的存储和管理。本发明实现了云端、边缘端和终端的人工智能协同计算。