一种边缘计算系统减少通信流量的数据处理方法技术方案

本发明专利技术公开了一种边缘计算系统减少通信流量的数据处理方法，包括以下步骤：(1)获取边缘计算系统的终端设备需要传输给边缘节点的特征图；(2)终端设备对特征图进行矩阵变换，减少数据表示所需的字节数；(3)终端设备进一步对变换后的矩阵进行字节流压缩，并发送给边缘节点；(4)在边缘节点接收字节流，并进行解压缩以获得近似的特征图。本发明专利技术对在终端设备上运行的深度学习模型的精度造成可忽略的影响的前提下，大大降低了边缘计算系统终端设备需传输的数据量，显著缩短了传输延时，且压缩本身所需的计算量少、可操作性好。

【技术实现步骤摘要】
一种边缘计算系统减少通信流量的数据处理方法
本专利技术涉及边缘计算领域，具体涉及一种边缘计算系统减少通信流量的数据处理方法。
技术介绍
近些年来，随着海量设备接入互联网，传统的云计算、物联网等计算模式已难以满足指数级增长的数据对算力的需求。由此，边缘计算模式随之迅速崛起，成为学术界和工业界的热门研究方向。和边缘计算相辅相成的还有深度学习技术，随着深度学习技术的不断成熟，从智能推荐、语音识别到人脸检测、视频分析等，越来越多的人工智能相关应用喷涌而出，为人们的生活带来了翻天覆地的变化。而边缘端的海量设备产生的海量数据正好可以为深度学习应用注入新的活力，二者迅速结合诞生了一个新的方向叫边缘智能，旨在利用深度学习技术来处理边缘端的海量数据，从而挖掘出更多应用场景。目前，边缘智能在诸如智慧城市、智慧电网、智慧医疗、智能家居、工业互联网等典型应用中发挥着重要的作用。为了从海量数据挖掘出有用的信息，通常需要在终端设备上运行深度学习模型(AI模型)，但是由于AI模型对计算、存储和能耗的要求都比较高，终端设备通常无法满足其要求。在AI模型的部署阶段，即模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种边缘计算系统减少通信流量的数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：/n(1)获取边缘计算系统的终端设备需要传输给边缘节点的特征图；/n(2)对所述特征图进行矩阵变换，所述矩阵变换减少了所述特征图的字节数；/n(3)对变换后的矩阵进行字节流压缩，并发送给边缘节点；/n(4)在边缘节点接收字节流，并进行解压缩以获得近似的特征图。/n

【技术特征摘要】
1.一种边缘计算系统减少通信流量的数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)获取边缘计算系统的终端设备需要传输给边缘节点的特征图；
(2)对所述特征图进行矩阵变换，所述矩阵变换减少了所述特征图的字节数；
(3)对变换后的矩阵进行字节流压缩，并发送给边缘节点；
(4)在边缘节点接收字节流，并进行解压缩以获得近似的特征图。


2.根据权利要求1所述的一种边缘计算系统减少通信流量的数据处理方法，其特征在于：
在上述步骤(2)中，所述矩阵变换是根据特征图的矩阵中的值mij，将矩阵中的十进制值转化为相应的二进制值，将特征图的矩阵变换为矩阵D(k)：



其中Q为大于0的整数，矩阵D(k)中的值分为四种不同情况：
1)当mij＝0时，用一个比特表示0；
2)当0＜|mij|≤1时，用一个比特表示符号位，Q个比特表示小数部分的值，s代表符号位；
3)当1＜|mij|＜9时，用一个比特表示符号位，三个比特表示整数部分的值，Q个比特表示小数部分的值，s代表符号位；
4)当|mij|≥9时，用32位的二进制值表示mij。


3.根据权利要求2所述的一种边缘计算系统减少通信流量的数据处理方法，其特征在于：在上述步骤(2)中，矩阵D(k)中表示小数部分的值为X/鸸0.5^Q)，其中X是特征图的矩阵中的小数。


4.根据权利要求2所述的一种边缘计算系统减少通信流量的数据处理方法，其特征在于：在上述步骤(2)中，当1＜|mij|＜9时，整数部分的三个比特定义为：000表示1，001表示2，依次类推，111表示8。


5.根据权利要求2所述的一种边缘计...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁少光，张小斐，郭志民，耿俊成，张卫东，刘昊，万迪明，许冰，朱六璋，李映炼，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司电力科学研究院，国网信息通信产业集团有限公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41