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工业分布式边缘智能模型执行方法和系统
摘要文本
本发明实施例公开了一种工业分布式边缘智能模型执行方法和系统，其中，方法包括：工业云服务器获取特定应用的深度学习模型并进行中心化训练；工业云服务器根据工业边缘设备的算力，将所述深度学习模型分割为多个子模型，并将所述多个子模型部署于多个工业边缘设备；各工业边缘设备通过数据采集组件实时采集现场数据，并根据各子模型的执行模式和数据来源，基于现场数据周期性执行各子模型；其中，各工业边缘设备相互独立，一工业边缘设备更新一子模型在当前周期的输出数据时，其它工业边缘设备能够用于更新其它子模型在其它周期的输出数据。本实施例提高模型的现场数据流的响应效率。
申请人信息
- 申请人:北京机械工业自动化研究所有限公司; 杭州电子科技大学
- 申请人地址:100120 北京市西城区德胜门外教场口街1号
- 发明人: 北京机械工业自动化研究所有限公司; 杭州电子科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 工业分布式边缘智能模型执行方法和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311615260.5 |
| 申请日 | 2023/11/29 |
| 公告号 | CN117591883A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | G06F18/214 |
| 权利人 | 北京机械工业自动化研究所有限公司; 杭州电子科技大学 |
| 发明人 | 王凯; 邬惠峰; 王海丹; 孙洁香; 孙丹枫; 郭栋; 聂子临; 陈建萍; 莫桐; 姜江 |
| 地址 | 北京市西城区德胜门外教场口街1号; 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街 |
专利主权项内容
1.一种工业分布式边缘智能模型执行方法，其特征在于，包括：工业云服务器获取特定应用的深度学习模型并进行中心化训练，其中，所述特定应用包括以下至少之一：控制工业参数、预测设备故障、优化生产计划或监控产品质量；工业云服务器根据工业边缘设备的算力，将所述深度学习模型分割为多个子模型，并将所述多个子模型部署于多个工业边缘设备；其中，各工业边缘设备包括可编程逻辑控制器或工业网关，且支持不同的工业通信协议；各工业边缘设备通过数据采集组件实时采集现场数据，并根据各子模型的执行模式和数据来源，基于现场数据周期性执行各子模型；其中，所述采集组件包括现场控制器、传感器或摄像头；其中，各工业边缘设备相互独立，一工业边缘设备更新一子模型在当前周期的输出数据时，其它工业边缘设备能够用于更新其它子模型在其它周期的输出数据。