[发明专利]基于云边协同的人机混合增强智能系统、方法、装置

说明书

本发明属于云边协同、混合增强智能领域，具体涉及一种基于云边协同的人机混合增强智能方法、系统、装置，旨在解决边缘侧的计算及存储资源不足，导致高复杂度的智能算法难以部署，低复杂度的智能算法精度有限的的问题。本系统包括：设置于云端的算法库、设置于边缘端的输入模块、算法选择模块、决策模块；算法库，用于储存算法文件；输入模块，用于获取输入信息；算法选择模块，配置为获取边缘设备的性能评价指标，并通过预设的算法选取规则从算法库中选取相应的算法；决策模块，配置为获取目标决策结果。本发明降低了高复杂度的智能算法的部署难度，提高了低复杂度的智能算法的精度。

技术领域

本发明属于云边协同、混合增强智能领域，具体涉及一种基于云边协同的人机混合增强智能系统、方法、装置。

背景技术

云计算的发展使得移动设备可以通过云端的数据中心获得丰富的计算资源。然而，随着物联网、人工智能、大数据等技术的高速发展，网络边缘的设备数量和其产生的数据量都急剧增长，传统云计算以云端数据中心为核心的集中式处理模式无法高效的处理边缘设备产生的数据，其面临着带宽不足，网络传输延迟大、数据传输代价高等问题。

边缘计算是指任何连接到网络的设备，在靠近数据源或服务对象的地方提供实时的智能服务。与传统云计算将所有计算行为都迁移到云端进行的行为不同，边缘计算可以将任务放到就近的边缘设备上进行处理，这样不仅极大的提高了响应速度。边缘智能进一步推动了边缘计算的快速发展与应用。但将人工智能部署在边云设备上仍然面临着一定的挑战：边缘设备的计算、储存等资源受限，复杂的智能算法难以在边缘设备上运行等问题。

而无人参与的边缘智能系统，其优势也即弊病在于不考虑人的因素，将人排除于决策系统之外。对于无人参与的边缘智能决策系统，其优势是系统稳定性高、处理效率高、解放了人；其劣势是人缺少参与度、在面对复杂情况时表现较差。因此，开发一种基于云边协同的人机混合增强智能系统成为亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决边缘侧的计算及存储资源不足，导致高复杂度的智能算法难以部署，低复杂度的智能算法精度有限的问题，本发明第一方面，提出了一种基于云边协同的人机混合增强智能系统，该系统包括：设置于云端的算法库、设置于边缘端的输入模块、算法选择模块、决策模块；

所述算法库，用于储存算法文件；所述算法文件包括基于统计模型的机器学习算法文件、神经网络模型算法文件；

所述输入模块，用于获取输入信息；所述输入信息包括系统待处理数据、边缘设备静态参数、边缘设备动态参数、预设的实时性要求参数及精度要求参数；

所述算法选择模块，配置为基于边缘设备静态参数、边缘设备动态参数，获取边缘设备的性能评价指标，并结合所述实时性要求参数、所述精度要求参数，通过预设的算法选取规则从所述算法库中选取相应的算法，作为第一算法；

所述决策模块，配置为通过所述第一算法获取所述系统待处理数据的处理结果及其对应的置信度，若该置信度大于预设的阈值，则将所述处理结果作为目标决策结果，否则获取录入的人工决策信息作为目标决策结果。

在一些优选的实施方式中，所述云端还包括算法更新模块，该模块包括算法更新单元、数据集更新单元；

所述数据集更新单元，配置为基于系统输入参数、决策信息，更新数据集；

所述算法更新单元，配置为当人工决策信息的获取次数大于设定的最大次数，则基于更新后的数据集，对所述算法库中的算法进行更新。

在一些优选的实施方式中，所述边缘端还包括控制模块；所述控制模块，配置为基于所述目标决策结果，对待控制目标进行控制。

在一些优选的实施方式中，所述边缘设备静态参数为边缘设备的配置信息；所述配置信息包括内存大小、显卡内存大小、硬盘大小；