[发明专利]一种面向边缘深度学习的数据协同处理优化方法在审
| 申请号： | 202110464653.5 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN113221981A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 刘楚波;陈俊杰;阳王东 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;湖南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/08;G06N3/10;G06F9/50;G06F9/54;H04L29/06 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于边缘计算的深度学习技术领域，涉及一种面向边缘深度学习的数据协同处理优化方法，具体是：总控制中心发出需求数据，边缘设备接收总控制中心发出的待识别数据并作为基础数据，对捕获的信息采用压缩深度学习模型min_Alexnet进行识别，对识别的有效数据标记，并存储到边缘设备的本地控制中心的数据库中，本地控制中心将所述数据加密推送到消息列队中进行缓存，总控制中心将其转给总控制中心服务器上的深度学习完整模型Fast_AlexNet进行验证和识别的深度处理。本发明可以在很大程度上提高监控设备的利用率并且极大的缩短了依靠监控设备查找有效信息的时间，从长远的效用角度来看是十分有应用和研究价值的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 边缘 深度 学习 数据 协同 处理 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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