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摘要：本发明涉及一种基于边缘计算的AI模型协同更新方法及系统，属于物联网技术领域。其中，该方法包括：采集物联数据和视频流数据，通过标签信息库进行信息标注并组成本地数据集；边缘节点根据园区应用服务将AI模型广播至终端设备；终端设备计算AI模型的局部更新参数，通过调度框架计算终端设备对应的权重指标并上传至边缘节点；边缘节点根据权重指标和信道状态构建资源匹配终端序列并进行带宽资源分配；终端设备若接收到梯度上传指令，则通过多址接入信道将局部更新参数上传至边缘节点中；边缘节点根据接收的局部更新参数计算全局梯度，根据全局梯度对AI模型进行更新。提升了终端设备管理系统应对异构管理和通信效率低下的能力。
主权项：1.一种基于边缘计算的AI模型协同更新方法，其特征在于，包括：S1：通过园区中终端设备的数据采集子系统采集物联数据和视频流数据，通过标签信息库对所述物联数据和视频流数据进行信息标注并组成本地数据集；边缘节点根据接收的园区应用服务将对应的AI模型广播至所述终端设备；S2：所述终端设备基于所述本地数据集计算所述AI模型损失函数的局部更新参数，通过调度框架和所述局部更新参数计算所述终端设备对应的权重指标并上传至所述边缘节点；S3：所述边缘节点根据所述终端设备的所述权重指标和信道状态构建资源匹配终端序列，所述边缘节点根据所述资源匹配终端序列进行带宽资源分配，通过控制信道向所述资源匹配终端序列对应的终端设备发送梯度上传指令；S4：所述终端设备若接收到所述梯度上传指令，则通过多址接入信道将所述局部更新参数上传至所述边缘节点中；所述边缘节点根据接收的所述局部更新参数计算全局梯度，根据所述全局梯度对所述AI模型进行更新。
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百度查询： 上海数离信息科技有限责任公司 一种基于边缘计算的AI模型协同更新方法及系统
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