[发明专利]一种智能终端的AI工业应用能力测试方法和系统

说明书

一种智能终端的AI工业应用能力测试方法和系统，方法包括以下步骤：根据不同设备参数下标准智能终端设备执行不同AI工业应用的温度变化值，构建标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关系模型；获取待测智能终端设备的设备参数，基于所述标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关系模型，获得所述待测智能终端设备的温度变化预测值；获取所述待测智能终端设备执行不同AI工业应用的温度变化实际值；根据所述温度变化预测值与所述温度变化实际值，得到所述待测智能终端设备的测试结果。

技术领域

本发明涉及智能终端的AI工业应用能力技术领域，尤其涉及一种智能终端的AI工业应用能力测试方法和系统。

背景技术

工业4.0要求的自动化生产流程中将需要大量的AI检测设备，包括图像、音频、文本自动识别主要类型。专项设备研发周期长、投入大、回报率低，采用已有成熟的智能手机等移动智能终端对生成流程进行AI检测将成为可选的、性价比很高的方案。但工业环境不同于智能手机的日常使用环境，单调任务、长时间执行是基本的执行类型。工业4.0基于智能终端的AI人工智能检测可应用到电子元器件检测、印刷食品、航空精度制造、精密电子零件、精密陶瓷件、产品组装环节检测、产品分类识别、产品定位检测、印刷品检测、瓶盖检测、玻璃、烟草等各领域。

工业环境中智能终端的AI工业应用能力测试通常采用长期拷机方式，比如持续数千小时的带电工作测试，这些测试方式直接模拟了实际持续使用，但是目前智能终端设备众多，而且层出不穷，如果仍然采用长时间带电工作方式进行测试，测试效率低，不能及时得出测试结果。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种智能终端的AI工业应用能力测试方法和系统，用以解决现有智能终端的AI工业应用能力测试耗时长效率低的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种智能终端的AI工业应用能力测试方法，包括以下步骤：

根据不同设备参数下标准智能终端设备执行不同AI工业应用的温度变化值，构建标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关系模型；

获取待测智能终端设备的设备参数，基于所述标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关系模型，获得所述待测智能终端设备的温度变化预测值；

获取所述待测智能终端设备执行不同AI工业应用的温度变化实际值；根据所述温度变化预测值与所述温度变化实际值，得到所述待测智能终端设备的测试结果。

上述技术方案的有益效果为：通过构建标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关系模型，对待测设备执行不同AI工业应用的温度变化进行预测，通过与预测值与实际值的比较，可以快速的判断待测智能终端的测试结果，测试时间短，测试效率高，可以极大的节约时间和人工成本。

基于上述技术特征的改进，所述设备参数包括：CPU运行参数、GPU运行参数、内存吞吐率、固定存储吞吐率和执行不同AI工业应用的收敛时间。

上述技术方案的有益效果为：通过CPU运行参数、GPU运行参数、内存吞吐率、固定存储吞吐率和执行不同AI工业应用的收敛时间作为自变量，将温度变化作为因变量，通过不同参数的变化可以准确测量设备参数与温度变化的关系，得到的关系模型更精确，为后续准确预测待测设备的温度变化提供基础。

进一步地，所述关系模型包括线性回归模型。

进一步地，所述根据不同设备参数下标准智能终端设备执行不同AI工业应用的温度变化值，获得标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关系模型，包括，

对所述设备参数进行归一化处理；

基于归一化处理后的设备参数，采用多元线性回归方法建立标准智能终端设备的设备参数与温度变化的线性回归模型；

采用最小二乘法确定所述线性回归模型的模型参数；