[发明专利]基于人工智能的边缘计算方法

说明书

本发明提出基于人工智能的边缘计算方法，所述方法基于包括多个远程终端单元、多个边缘计算终端以及通过局域网连接至所述多个边缘计算终端的多个雾计算处理设备实现。该方法包括接收多个远程终端单元采集的数据集、对数据集进行分组后发送给雾计算处理设备处理、基于雾计算的回报数据启动边缘计算终端以及基于边缘计算终端的反馈数据调节分组窗口大小等步骤。本发明首次将雾计算与边缘计算结合，并基于雾计算的结果启动边缘计算终端，从而基于边缘计算终端的计算结果调节分组窗口大小，能够自适应的快速处理多种不同大小的传感器数据，处理速度快。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的的边缘计算方法。

背景技术

边缘计算(Edge Computing)起源于传媒领域，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行最优的设备排产排程，这是 APS或者广义MES的基本任务单元，需要大量计算。

例如，申请号为CN201911349970.1的中国发明专利申请提出一种基于边缘智能的5G能源互联网虚拟电厂经济调度方法，将机器学习与边缘计算相结合，针对能源互联网vpp中的经济调度问题，提出了一种边缘智能结构。与传统的边缘计算相比，该结构继承了原有的特点，减轻了云计算的负担，提高了边缘计算的计算能力。通过分裂模型和在终端部署部分模型，可以方便地进行实时控制，降低电力系统的成本。由于分裂模型与对应模型之间的相互传递，只是有效地传递了部分信息和梯度信息，降低了通信的消耗，以减小对通信环境的需求。

然而，要发挥边缘计算的潜力，通常需要配置大规模的平台与一定数量的边缘计算终端设备。而在实际场景中，资源总是有限的。因此，无论计算，还是存储，网络，edge的资源是受限的；边缘计算还需要支持多架构的软件。多架构软件所需的资源比较考验edgedevice能力。

如何在有限的资源之下，基于实际数据的属性，合理配置并基于实际情况启用边缘计算设备，现有技术并未给出有效的解决方案。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出基于人工智能的边缘计算方法，所述方法基于包括多个远程终端单元、多个边缘计算终端以及通过局域网连接至所述多个边缘计算终端的多个雾计算处理设备实现。该方法包括接收多个远程终端单元采集的数据集、对数据集进行分组后发送给雾计算处理设备处理、基于雾计算的回报数据启动边缘计算终端以及基于边缘计算终端的反馈数据调节分组窗口大小等步骤。本发明首次将雾计算与边缘计算结合，并基于雾计算的结果启动边缘计算终端，从而基于边缘计算终端的计算结果调节分组窗口大小，能够自适应的快速处理多种不同大小的传感器数据，处理速度快。

具体来说，本申请的技术方案整体上概括如下：

一种基于人工智能的边缘计算方法，所述方法基于包括多个边缘计算终端以及通过局域网连接至所述多个边缘计算终端的多个雾计算处理设备实现，

在本发明中，所述边缘计算在开始之前，首先通过雾计算设备进行初步判断，才启动边缘计算设备。

具体来说，方法起始于步骤S1：接收多个远程终端单元采集并经过初步处理的传感器数据集V；