人工智能分析垂直解决方案集成器制造技术

本发明专利技术公开了一种人工智能分析垂直解决方案集成器，其中，模型适配子系统用于以统一的格式对各机器学习模型定义属性，机器学习模型与分析对象相匹配；模型编排子系统用于根据用户需求链接和/或编排操作模块而形成相应的工作流，操作模块包括定义属性后的机器学习模型；核心控制器用于根据与用户需求相应的工作流创建分析任务；分析引擎用于接收分析任务并接收与该分析任务相应的分析对象，根据分析任务中的工作流执行相应的操作模块，对分析对象进行分析。本发明专利技术率先实现由用户无需编程即可自己定制所需的垂直解决方案，且即时交付、使用简单明了、成本低廉；它灵活且可扩展，并可针对不同的应用环境。对不同的应用环境。对不同的应用环境。

AI analysis vertical solution integrator

【技术实现步骤摘要】
人工智能分析垂直解决方案集成器


[0001]本专利技术涉及一种人工智能分析垂直解决方案系统，属于人工智能分析领域。

技术介绍

[0002]随着云计算和边缘计算技术的出现，互联网技术（Internet Technology，IT）服务可以在从边缘到云服务平台上提供。在这样的新兴的服务平台上，根据需求，服务可以完全部署在云中、完全部署在边缘、或者跨越边缘到云进行部署，甚至部署在端系统（例如移动终端）。此种服务基础结构已被IT行业广泛采用，并被用来承载并运行新兴的IT服务，例如人工智能（AI）分析服务（例如基于机器学习的分析，尤其是基于深度神经元网络的分析）。这些服务平台通常包括平台即服务（Platform as a Service，PaaS）、边缘即服务（Edge as a Service, EaaS）等。一些典型的产品包括Google App Engine、Microsoft Azure等。
[0003]人工智能分析是最为快速增长的应用服务之一。它可以对各种不同的分析对象，常见的如视频（video）、音频（audio）、图像（image）、语音（speech）、文本（text）等不同类型的数据中的一种或多种进行自动分析以获取关键的业务信息。早期的此类分析应用，主要依靠人工监视和回放来记录感兴趣事件数据。近年来，AI机器学习（特别是深度神经网络）极大地增强了分析的能力，从而可以在视频上进行运动检测、物体识别和跟踪、人脸识别、姿势识别、工业生产装配线的质量控制，在音频及文本上进行自然语言理解和分析，以及在视频、音频、图像、语音、文本等多元数据下进行隐私、安全性的自动分析。许多基于传统的服务平台（主要是针对端系统的编程库和软件开发包）以及PaaS和EaaS这样新兴的服务平台的人工智能分析应用已经广泛可用。但是，自人工智能分析应用出现以来，服务平台和用户需求之间一直存在很大的缺口：如何进行用户垂直解决方案系统的定制。例如，一个针对校车的人工智能分析应用可能需要以下功能：1）发现车上的每个人；2）识别并归类为学生、老师、父母和公交车司机；3）记录每位乘客的上/下车时间；4）识别并警告异常行为，例如学生和车辆发出特殊的声响、学生将身体的大部分伸到车窗外面；5）联系并提醒学校、家长、老师和执法人员。通常，这里的每个提到的功能仅需要基本的人工智能分析功能，大多数主要服务平台都能够提供这些分析功能。但是，用户很难直接从这些服务平台上获得一个集成的垂直领域解决方案（即校车人工智能分析应用），用户必须在这些服务平台提供的基本人工智能分析功能之上，额外进行编程开发来获得所需的垂直解决方案系统，这就对资源、交付时间和体验质量构成了重大挑战。
[0004]对于用户的垂直领域应用，可以使用不同的方式实施定制化，迄今为止可以将其分类如下：（1）系统集成商：系统集成商根据用户要求构建垂直解决方案系统。它通过应用编程接口（API）与服务平台进行接口，在其实现的应用中调用服务平台的人工智能（AI）分析功能，例如人脸识别、对象跟踪和自然语言理解等。然而，这一般不能为用户提供令人满意的垂直解决方案。首先，技术人员需要调用机器学习模型库中的机器学习模型，然后手工编写各机器学习模型交互模式的代码，以此来形成垂直解决方案。因此，建立这样一个专门的
垂直解决方案系统需要花费很长时间，而且成本很高。其次，一旦用户需求发生变化，机器学习模型的交互模式需相应发生变化，有时还要求需要修改或优化平台上的人工智能（AI）功能，使其针对不同用户需求所对应的不同的特定应用场景进行训练和优化以提高准确性和性能。显然，平台提供商很难同意为单个客户修改平台。因此，人工智能分析应用的性能会是一个主要问题。第三，系统集成商参与开发的通常是软件工程师，而不是垂直领域专家，因此，定制解决方案的质量和可靠性往往不理想。最后，平台限制提供机器学习模型：服务必须通过服务提供者拥有的平台，这在某些场景会构成严重的问题，例如，像金融机构这样的用户经常要求拥有从边缘到云的整个硬件和软件系统的所有权，而平台提供商则一般无法满足其要求。
[0005]（2）由平台提供商进行定制：总的来说，这不是他们的商业模式。他们不愿意为单个客户修改平台。通常，这种分析平台是由专职的大型团队构建的，而“垂直解决方案”可能涉及多个不同的系统组件。因此，从技术上讲，这是一个挑战。更何况，平台提供商的技术团队一般并不包括垂直解决方案应用系统的开发人员，这种方式还可能需要招募和管理应用系统开发团队，从而造成人员组织的复杂性。
[0006]（3）专业定制：有些专业的人工智能分析应用公司可以在某些特定的领域提供定制化的垂直解决方案，例如工业装配线监控和质量控制，显然，它的市场应用通常相当狭窄。此外，不同的用户对垂直解决方案可能仍然有不同的要求，仍然需要进行个性化定制，这意味着这些专业的人工智能分析应用公司需要重新编写代码，以适应机器学习模型交互模式发生的变化，这在成本和交货时间方面构成了挑战。
[0007]因此，以上方式在针对用户需求制定人工智能分析垂直解决方案时，无论是将垂直解决方案系统作为平台上的子系统，还是作为通过应用编程接口（API）与平台连接的独立系统，抑或是由专业的人工智能分析应用公司针对特定的领域提供定制化的垂直解决方案，由于需要通过调用机器学习模型库中的机器学习模型，并由技术人员手工编写各机器学习模型交互模式的代码，以此来形成垂直解决方案。一旦用户需求发生变化，则机器学习模型的交互模式发生变化，因此需要重新编写代码，在技术上尚无法实现由用户自己进行垂直解决方案的定制操作，更不能实现由用户自定义需求且自己进行垂直解决方案的定制操作。如何在技术上突破，从而在用户需求发生变化时，使得无需通过技术人员重新编写代码来获得新的人工智能分析垂直解决方案，进而实现由用户自己自定义需求并无需编写代码即可自己进行垂直解决方案的定制操作，成为自人工智能分析应用诞生以来人们一直期待解决但始终未能获得成功的技术难题。

技术实现思路

[0008]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种用户可自定义需求并无需编写代码即可自己进行定制操作的人工智能分析垂直解决方案集成器。
[0009]本专利技术解决其技术问题所采取的技术方案是：本专利技术人工智能分析垂直解决方案集成器包括编排系统和分析服务系统，所述编排系统包括模型适配子系统和模型编排子系统，所述分析服务系统包括核心控制器和一个以上分析引擎；所述模型适配子系统用于以统一的格式对各机器学习模型定义属性，所述机器学习模型与分析对象相匹配；所述模型编排子系统用于根据用户需求链接和/或编排操作模块而形成相应的工作流，所述操作模
块包括定义属性后的机器学习模型；所述核心控制器用于根据与用户需求相应的工作流创建分析任务，将所创建的分析任务和相应的分析对象分配到相应的分析引擎上；所述分析引擎用于根据所分配到的分析任务中的工作流执行相应的操作模块，对相应的分析对象进行分析。
[0010]进一步地，本专利技术所述分析对象为机器学习模型能够分析的数据。
[0011]进一步地，本专利技术所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人工智能分析垂直解决方案集成器，其特征是：包括编排系统和分析服务系统，所述编排系统包括模型适配子系统和模型编排子系统，所述分析服务系统包括核心控制器和一个以上分析引擎；所述模型适配子系统用于以统一的格式对各机器学习模型定义属性，所述机器学习模型与分析对象相匹配；所述模型编排子系统用于根据用户需求链接和/或编排操作模块而形成相应的工作流，所述操作模块包括定义属性后的机器学习模型；所述核心控制器用于根据与用户需求相应的工作流创建分析任务，将所创建的分析任务和相应的分析对象分配到分析引擎上；所述分析引擎用于根据所分配到的分析任务中的工作流执行相应的操作模块，对相应的分析对象进行分析。2.根据权利要求1所述的人工智能分析垂直解决方案集成器，其特征是：所述分析对象为机器学习模型能够分析的数据。3.根据权利要求2所述的人工智能分析垂直解决方案集成器，其特征是：所述分析对象包括视频数据、音频数据、图像数据、语音数据、文本数据中的任一种或任几种。4.根据权利要求1至3中任一项所述的人工智能分析垂直解决方案集成器，其特征是：所述核心控制器根据分析引擎的状态，将新建的分析任务和相应的分析对象分配到相应的分析引擎上。5.根据权利要求1至4中任一项所述的人工智能分析垂直解决方案集成器，其特征是：所述操作模块还包括计算和逻辑处理模块。6.根据权利要求1至5中任一项所述的人工智能分析垂直解决方案集成器，其特征是：工作流、用于描述工作流的配置文件、分析任务的执行状态、分析任务的执行结果中的任一种或任几种存储于存储器中。7.根据权利要求1至6中任一项所述的人工智能分析垂直解决方案集成器，其特征是：所述定义属性包括定义机器学习模型的输入属性和输出属性。8.根据权利要求1至7中任一项所述的人工智能分析垂直解...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢俊清，王勇，李大维，
申请(专利权)人：杭州岱名科技有限公司，
类型：发明
国别省市：