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摘要:本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种传感器中断处理方法、系统、传感器及计算机存储介质。本申请在接收到当前时刻多个第一中断端口中每个第一中断端口对应的第一中断请求时,将第一中断请求缓存至中断请求队列中,并确定每个第一中断请求对应的第一中断事件,并对每个第一中断事件进行分类,得到多个第一中断事件组,进一步通过确定每个第一中断事件组对应的优先级,根据优先级对每个第一中断事件进行处理,直至所述中断请求队列为空,提高了中断响应处理效率。
主权项:1.一种传感器中断处理方法,其特征在于,所述方法包括:接收到当前时刻多个第一中断端口中每个第一中断端口对应的第一中断请求时,将所述第一中断请求缓存至中断请求队列中,所述第一中断端口为传感器中N个端口中的任意一个发生中断事件的中断端口,N为大于2的整数;确定每个所述第一中断请求对应的第一中断事件,并对每个所述第一中断事件进行分类,得到多个第一中断事件组;确定每个所述第一中断事件组对应的优先级,根据所述优先级对所述每个第一中断事件进行处理,直至所述中断请求队列为空;所述对每个所述第一中断事件进行分类,得到多个第一中断事件组包括:提取每个所述第一中断事件对应的事件类型和事件属性;根据所述事件类型得到所述第一中断事件对应的第一事件向量,根据所述事件属性得到所述第一中断事件对应的第二事件向量;所述根据所述事件类型得到所述第一中断事件对应的第一事件向量,根据所述事件属性得到所述第一中断事件对应的第二事件向量包括:利用预先训练完成的RoBERTa模型基于事件类型提取第一中断事件对应的第一事件向量V1=RoBERTaD1,及基于事件属性提取第一中断事件对应的第二事件向量V2=RoBERTaD2,其中D1为第一中断事件的事件类型,D2为第一中断事件的事件属性;对所述第一事件向量进行分类预测,得到第一分类概率,及对所述第二事件向量进行分类预测,得到第二分类概率;p1=softmaxW1V1+b1p2=softmaxW2V2+b2其中,p1为第一分类概率,p2为第二分类概率,W1、W2、b1和b2均为可学习参数,V1为所述第一事件向量,V2为所述第二事件向量;对所述第一分类概率及所述第二分类概率进行融合,得到目标分类概率p:p=λ1p1+λ2p2其中,p为所述目标分类概率,λ1+λ2=1;根据所述目标分类概率对所述第一中断事件进行分类,得到所述多个第一中断事件组;所述根据所述目标分类概率对所述第一中断事件进行分类,得到所述多个第一中断事件组包括:根据预设概率阈值分段区间设置目标事件组对象;根据所述目标分类概率及所述预设概率阈值分段区间将所述第一中断事件分配至对应的所述目标事件组对象中,得到所述多个第一中断事件组;其中,所述预设概率阈值分段区间包括多段概率阈值区间,每段概率阈值区间对应一个目标事件组对象。
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百度查询: 深圳市华怡丰科技有限公司 传感器中断处理方法、系统、传感器及计算机存储介质
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