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申请/专利权人：广东电力通信科技有限公司

摘要：本发明公开了一种应用于边缘设备的业务管理边缘方法及系统，涉及深度学习算法部署技术领域，包括对历史训练样本进行训练后构建业务处理模型；基于业务处理模型进行替换和瘦身处理；通过业务处理将业务数据发送至远程监控中心。本发明提供的应用于边缘设备的业务管理边缘方法通过采集业务相关数据、设备性能数据、用户交云数据以及环境数据，提升模型训练的效率和精度，基于目标协同剪枝策略调整和验证模型，实现资源消耗和模型性能之间的最优平衡，通过迭代焦点和全局蒸馏对模型参数进行微调以保障模型精度，使得边缘设备能够执行复杂的深度学习任务而不牺牲性能，本发明在资源开销、通信开销以及资源利用率实现方面都取得更加良好的效果。

主权项：1.一种应用于边缘设备的业务管理边缘系统，其特征在于，所述业务管理边缘系统包括：模型开发训练平台、模型瘦身模块和算法部署推理云平台，并与智能边缘终端、边缘终端和远程监控中心通信连接；所述模型开发训练平台，用于对历史训练样本进行训练后输出与业务需求相关的业务处理模型，并将生成的业务处理模型作为第一业务处理模型根据所述智能边缘终端与业务处理模型的关联关系推送至所述模型瘦身模块和所述算法部署推理云平台；所述历史训练样本是与业务需求相关的历史业务数据；所述模型瘦身模块，用于对所收到的第一业务处理模型进行替换和瘦身处理，使得瘦身后的业务处理模型保证模型精度要求，并将瘦身后的业务处理模型作为第二业务处理模型发送至算法部署推理云平台；所述算法部署推理云平台，用于接收所述模型开发训练平台发送的第一业务处理模型和所述模型瘦身模块发送的第二业务处理模型，根据所述智能边缘终端与所述业务处理模型的关联关系，将所述第二业务处理模型以封装加密方式发送至智能边缘终端，使得智能边缘终端在接收到第二业务处理模型后自动驱动安装于智能边缘终端处理待处理业务；若确定第一业务处理模型为已有业务处理模型，则更新已有的第一业务处理模型并接收边缘终端发送的业务数据，以根据业务数据与第一业务处理模型的关联关系，将接收到的业务数据输入到第一业务处理模型进行业务处理，并将处理后的业务处理结果发送至远程监控中心；若第一业务处理模型为新的业务处理模型，则接收边缘终端发送的业务数据，以根据业务数据与第一业务处理模型的关联关系，将接收到的业务数据输入到第一业务处理模型进行业务处理，并将处理后的业务处理结果发送至远程监控中心。

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