[发明专利]智慧杆的AI调度方法及系统

权利要求书

1.一种智慧杆的AI调度方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前时间信息和任务策略，所述任务策略包括时间信息、位置信息、摄像头信息、关联设备信息以及AI模型；

根据所述时间信息和所述任务策略，确认边缘计算单元当前时间段对应的AI模型；

向所述边缘计算单元发送所述AI模型的加载请求，以使所述边缘计算单元执行所述任务策略。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述边缘计算单元发送所述AI模型的加载请求，以使所述边缘计算单元执行所述任务策略的步骤，包括：

在检测到当前时间段存在多个AI模型需要进行加载时，获取所述多个AI模型的优先级信息；

所述边缘计算单元优先加载优先级更高的AI模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前时间信息和任务策略的步骤之前，包括：

获取所述边缘计算单元对应的AI场景列表和当前已存在的AI模型；

在检测到所述AI场景列表中具有不存在对应的所述AI模型的目标场景时，根据所述目标场景获取对应的目标AI模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述边缘计算单元对应的AI场景列表和当前已存在的AI模型的步骤，还包括：

根据当前配置的任务策略，确认所述边缘计算单元的目标策略；

根据所述目标策略获取所述边缘计算单元所对应的AI场景，以生成所述AI场景列表。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述边缘计算单元对应的AI场景列表和当前已存在的AI模型的步骤之后，包括：

检测当前已存在的所述AI模型的精度是否满足预设需求；

在所述AI模型的精度不满足预设需求时，向AI训练平台发送重新训练所述AI模型的请求。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标场景获取对应的目标AI模型的步骤，包括：

AI训练平台根据所述目标场景进行训练，以获取所述目标AI模型，并将所述目标AI模型发送至智慧杆平台。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：

所述智慧杆平台根据用户指令对数据库中存在的所述AI模型进行管理操作；

其中，所述管理操作，包括AI模型的添删改查、AI模型的类型修改、AI模型的调度。

8.一种智慧杆的AI调度系统，其特征在于，使用如权利要求1至6中任一所述的智慧杆的AI调度方法，包括：

AI训练平台、智慧杆平台和边缘计算单元；

所述AI训练平台，用于接收所述智慧杆平台发送的AI模型训练请求，训练所述AI模型，并将所述AI模型发送至所述智慧杆平台；

所述智慧杆平台，用于根据时间信息和任务策略向所述边缘计算单元发送不同AI模型的加载请求；

所述边缘计算单元，用于接收所述智慧杆平台发送的不同AI模型的加载请求，加载对应的AI模型，以执行所述任务策略。