[发明专利]智慧杆的AI调度方法及系统

说明书

本发明提供了一种智慧杆的AI调度方法即系统，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。本发明能够在不同的时间，动态加载不同的识别算法，联动不同的设备。

技术领域

本发明涉及智慧杆技术领域，特别涉及一种智慧杆的AI调度方法及系统。

背景技术

“智慧杆”——又叫“多功能智慧杆”，是集智慧照明、视频监控、交通管理、环境检测、无线通信、信息交互、应急求助等多功能于一体的公共基础设施，是构建新型智慧城市的重要载体，智慧杆能挂载5G通信基站、WiFi无线网络、智能节能路灯、智能安防监控、智能人脸识别、交通诱导与指示、音响与广播电视、无人机充电、汽车充电桩、停车无感支付、无人驾驶诱导等设备。

现阶段，AI识别技术场景虽然多样，但大部分都只针对某个固定好的场景进行落地部署；智慧杆在AI方面的落地场景基本都是针对某个固定行业，例如交通类，安全类，消防类，城管类，不同落地场景类型需要不同的智慧杆。

而且，现有技术大部分的AI算法，都是基于某个静态的场景不断的训练样本而实现，当场景需求改变，需加入新的场景算法实现时，无法做到动态切换与调度；智慧杆的AI联动场景，也基本都是基于某个静态的识别，联动固定的设备执行。但静态的场景是无法智慧化实现城市在城管、交通等方面的有效管理。

因此，亟需一种智慧杆的AI调度方法及系统能够在场景需求改变时，进行动态切换与调度。

发明内容

本发明解决的技术问题在于，提供了一种智慧杆的AI调度方法即系统，能根据时间和任务策略，动态加载不同的AI识别算法，联动不同的设备。

本发明解决其技术问题是采用以下的技术方案来实现的：

一种智慧杆的AI调度方法，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。

在本发明的较佳实施例中，上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。

在本发明的较佳实施例中，上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。

在本发明的较佳实施例中，上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。

在本发明的较佳实施例中，上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。

在本发明的较佳实施例中，上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，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。