[发明专利]监视系统中的更新的分析程序的验证在审
申请号: | 202211079999.4 | 申请日: | 2022-09-05 |
公开(公告)号: | CN115794599A | 公开(公告)日: | 2023-03-14 |
发明(设计)人: | 阿克塞尔·凯斯基坎加斯;乔治斯·埃夫斯塔西奥乌 | 申请(专利权)人: | 安讯士有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36;G06F8/65;H04N7/18 |
代理公司: | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人: | 于会玲;宋志强 |
地址: | 瑞典*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 监视 系统 中的 更新 分析 程序 验证 | ||
1.一种用于评估包括多个监视设备(12、14、16)的监视系统(10)中的更新版本的分析程序的方法(100),其中,所述多个监视设备中的至少一些监视设备被布置为监视相似的环境,所述方法的特征在于:
识别(S110)所述监视系统中的可用处理资源;
从所述多个监视设备中选择(S120)第一监视设备,用于该第一监视设备的可用处理资源已被识别到;
从所述多个监视设备中选择(S130)第二监视设备;
由所述第二监视设备获取(S140)监视数据;
对所述监视数据执行(S150)当前版本的分析程序,从而产生第一结果;
将所述监视数据发送(S155)至所述第一监视设备;
在所述第一监视设备中对所述监视数据执行(S160)所述更新版本的分析程序,从而产生第二结果;
基于所述第一结果计算(S170)第一性能值,该第一性能值指示所述第二监视设备在执行所述当前版本的分析程序时的性能;
基于所述第二结果计算(S180)第二性能值,该第二性能值指示所述第一监视设备在执行所述更新版本的分析程序时的性能;以及
基于所述第一性能值与所述第二性能值之间的比较来评估(S190)所述更新版本的分析程序。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一性能值和所述第二性能值分别指示用于执行所述当前版本的分析程序和所述更新版本的分析程序的时间、使用的功率资源或使用的处理资源。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一性能值和所述第二性能值分别指示所述当前版本的分析程序和所述更新版本的分析程序的准确性或可靠性。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述第二监视设备对所述监视数据执行所述当前版本的分析程序,并且将所述第一结果发送(S157)至计算所述第一性能值的所述第一监视设备。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述第一监视设备将所述第二结果发送(S165)至所述第二监视设备,并且其中,所述第二监视设备计算所述第一性能值和所述第二性能值。
6.根据权利要求1或2所述的方法,进一步包括:在所述评估指示改进的情况下,将所述更新版本的分析程序传输(S195)至所述第二监视设备。
7.根据权利要求1或2所述的方法,进一步包括:在所述评估指示改进的情况下,将所述更新版本的分析程序传输(S195)至所述多个监视设备中的第三监视设备,其中,所述第二监视设备和所述第三监视设备被布置为监视相似的环境。
8.根据权利要求1或2所述的方法,其中,选择所述第一监视设备包括:从所述多个监视设备中识别具有足够可用处理资源来执行和评估所述更新版本的分析程序的监视设备。
9.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述第一监视设备包括用于执行所述更新版本的分析程序的第一硬件,其中,所述第二监视设备包括用于执行所述当前版本的分析程序的第二硬件,其中,所述第一硬件和所述第二硬件中的每一个包括硬件加速器、CPU或GPU,并且其中,所述第一硬件和所述第二硬件具有相似的类型。
10.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述更新版本的分析程序使用在深度学习框架中操作的深度学习模型执行,并且其中,所述深度学习模型和所述深度学习框架中的至少一个被更新。
11.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述当前版本的分析程序和所述更新版本的分析程序包括对象识别。
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