一种特征向量的统一方法、设备、通信系统和存储介质技术方案

本申请公开了一种特征向量的统一方法、前端设备、后端设备、通信系统和计算机可读存储介质，该方法应用于通信系统中的后端设备，该通信系统包括前端设备以及后端设备，该方法包括：响应于前端设备的特征向量模型版本信息与后端设备的特征向量模型版本信息不同，判断前端设备是否支持特征向量模型版本的升级；若是，则向前端设备发送模型升级包，以使得前端设备基于模型升级包将前端设备的特征向量模型版本升级为后端设备的特征向量模型版本，其中，模型升级包包括后端设备的特征向量以及后端设备的特征向量模型版本信息。通过上述方式，本申请能够统一通信系统中的特征向量，减少智能模块性能的消耗，提高系统性能。提高系统性能。提高系统性能。

【技术实现步骤摘要】
一种特征向量的统一方法、设备、通信系统和存储介质


[0001]本申请涉及通信
，具体涉及一种特征向量的统一方法、前端设备、后端设备、通信系统和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在现有通信系统的端边云技术中，对图片流的处理方案是从端或边获取到图片流，然后将其传送到云，再由云在中心服务器中进行图片特征向量提取，而目前端、边、云各自的算法中使用的特征向量模型版本不统一，前端设备从图片流中提取的特征向量并不能在传到后端设备后被后端设备直接使用，后端设备仍然需要再次提取特征向量，而且端、边、云在使用各自的特征向量模型对图片流进行特征向量提取时，会消耗智能模块性能。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种特征向量的统一方法、前端设备、后端设备、通信系统和计算机可读存储介质，能够统一通信系统中特征向量，减少智能模块性能的消耗，提高系统性能。
[0004]为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是提供一种特征向量的统一方法，该方法应用于通信系统中的后端设备，该通信系统包括前端设备以及后端设备，该方法包括：响应于前端设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种特征向量的统一方法，其特征在于，所述方法应用于通信系统中的后端设备，所述通信系统包括前端设备以及所述后端设备，所述方法包括：响应于所述前端设备的特征向量模型版本信息与所述后端设备的特征向量模型版本信息不同，判断所述前端设备是否支持特征向量模型版本的升级；若是，则向所述前端设备发送模型升级包，以使得所述前端设备基于所述模型升级包将所述前端设备的特征向量模型版本升级为所述后端设备的特征向量模型版本，其中，所述模型升级包包括所述后端设备的特征向量以及所述后端设备的特征向量模型版本信息。2.根据权利要求1所述的特征向量的统一方法，其特征在于，所述响应于所述前端设备的特征向量模型版本信息与所述后端设备的特征向量模型版本信息不同，判断所述前端设备是否支持特征向量模型版本的升级的步骤之前，包括：接收所述前端设备发送的设备信息，其中，所述设备信息包括所述前端设备的特征向量模型版本信息；获取所述后端设备的特征向量模型版本信息，并判断所述前端设备的特征向量模型版本信息与所述后端设备的特征向量模型版本信息是否相同。3.根据权利要求1所述的特征向量的统一方法，其特征在于，所述向所述前端设备发送模型升级包，以使得所述前端设备基于所述模型升级包将所述前端设备的特征向量模型版本升级为所述后端设备的特征向量模型版本的步骤之后，包括：接收所述前端设备输出的码流数据，其中，所述码流数据携带所述前端设备的特征向量以及所述前端设备的特征向量模型版本信息；基于所述码流数据中携带的所述前端设备的特征向量模型版本信息，对所述前端设备的特征向量进行处理。4.根据权利要求3所述的特征向量的统一方法，其特征在于，所述基于所述码流数据中携带的所述前端设备的特征向量模型版本信息，对所述前端设备的特征向量进行处理的步骤，包括：判断所述码流数据中携带的所述前端设备的特征向量模型版本信息与所述后端设备的特征向量模型版本信息是否相同；若是，则读取所述码流数据携带的所述前端设备的特征向量，对所述前端设备的特征向量进行智能分析；若否，则对所述码流数据中携带的所述特征向量进行特征提取处理，并对提取出的特征向量进行智能分析。5.根据权利要求4所述的特征向量的统一方法，其特征在于，所述判断所述码流数据中携带的所述前端设备的特征向量模型版本信息与所述后端设备的特征向量模型版本信息是否相同的步骤之前，包括：判断所述码流数据中是否携带所述前端设备的特征向量模型版本信息；若否，则对所述码流数据中携带的所述特征向量进行特征提取处理，对提取出的特征向量进行智能分析。6.根据权利要求2所述的特征向量的统一方法，其特征在于，所述设备信息还包括所述前端设备的升级参数，所述判断所述前端设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄云寿，卢成翔，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：