一种基于边缘计算的神经网络模型训练方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于边缘计算的神经网络模型训练方法。该方法包括：边缘端利用基于非学习层的深度学习模型对收集到的视频监控数据在视频分析模型上进行训练，得到模型参数，并将模型参数下发到终端设备上；终端设备基于边缘端分发的模型参数，利用非学习层的深度学习模型终端构建出视频推理模型，利用视频推理模型对采集的视频监控数据进行实时分析，将视频监控数据和分析结果上传给边缘端。本发明提出在基于边缘计算和深度学习的视频分析任务中，使用非学习层的方式对模型进行改进，优化边缘端和终端设备间的数据传输，减少通信时延，同时保持高精度的实时视频分析能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于边缘计算的神经网络模型训练方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595816A
申请号 ：
CN202210176214.9
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-02-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
丁春涛于锦汇李浥东金一王涛陈乃月
申请人 ：
北京交通大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西直门外上园村3号
代理机构 ：
北京市商泰律师事务所
代理人 ：
黄晓军
优先权 ：
CN202210176214.9
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04 H04L67/06 H04L67/10 H04N7/18
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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