[发明专利]一种用于边缘视频分析的分布式神经网络模型划分方法有效
| 申请号： | 202011230564.6 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112434789B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 吴迪;庄博伟;胡淼 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;H04N7/18 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于边缘视频分析的分布式神经网络模型划分方法，包括以下步骤：S1：构建异构边缘视频分析模型；S2：通过异构边缘视频分析模型接收视频分析任务，并对所接收的视频分析任务进行解析得到视频特征值；S3：根据视频分析任务选择执行视频分析任务的深度神经网络模型，并根据所选的深度神经网络模型对当前环境进行测量，得到环境特征值；S4：将视频特征值和环境特征值输入深度强化学习模型中，得到输出结果；S5：根据输出结果得到任务调度与模型划分的决策。本发明提供一种用于边缘视频分析的分布式神经网络模型划分方法，通过深度强化学习模型得到任务调度与模型划分的决策，解决了目前利用边缘计算进行视频分析的效率不够高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 边缘 视频 分析 分布式 神经网络 模型 划分 方法 | ||
【主权项】：
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