一种支持人工智能算法进行自动持续更新的系统及方法技术方案

本申请涉及一种支持人工智能算法进行自动持续更新的系统及方法。该系统包括：计算模块，所述计算模块为系统提供运算能力；存储模块，所述存储模块存储有与人工智能算法更新相关的数据，所述数据包括一个或多个人工智能算法模型、人工智能算法训练规则以及训练用数据；更新模块，所述更新模块基于存储于所述存储模块的与人工智能算法更新相关的数据，对人工智能算法进行训练和更新；输入模块和输出模块，所述输出模块将所述存储模块中的数据可视化地输出至显示装置，所述输入模块接受外部操作和外部输入数据，并将所述外部输入数据发送至所述存储模块。至所述存储模块。至所述存储模块。

【技术实现步骤摘要】
一种支持人工智能算法进行自动持续更新的系统及方法


[0001]本申请涉及人工智能领域，更具体而言，涉及对人工智能算法进行自动持续更新的系统及方法。

技术介绍

[0002]随着人工智能算法成熟度的不断提高，越来越多的业务产品部署了人工智能算法，以提高产品的质量。例如，在海关及轨道交通的站点部署的安检产品中可以部署人工智能算法进行物品的检查，既可以提高检查质量又能够节省人力。
[0003]然而，位于设备端的人工智能(AI)算法模型作为AI产品，在面向不同的需求(如海关的不同关区场景或者轨道交通不同站点)时，难以具备通用的泛化能力。也就是说，同一人工智能算法模型难以普适性地应用于所有场景，需要修改人工智能算法模型或者参数等以适应于场景的各种特殊需求。
[0004]为了针对众多场景和不同业务的查验内容与要求，研发适配更加场景化、特色化的算法，现有技术方案根据地域、场景等业务条件，单独制定AI算法模型产品的性能指标。在现有技术中，一般来说，只允许通过现场验证，满足性能指标的AI算法模型产品部署到业务现场进行作业。而当AI算法模型产品在某业务现场的服役期间出现性能指标下降，不满足业务需求时，客户与开发者沟通，并给予一定量的现场数据，让开发者基于这些现场数据进行机器学习的模型训练或参数调整。当开发者针对现场数据完成机器学习的模型训练并通过验证之后，再将更新后的AI算法模型产品发送给产品支持人员，最终由产品支持人员部署到业务现场替代之前的AI算法模型产品。更新后的AI算法模型产品需要一定的试用期以观察其在业务现场的效果好坏。
[0005]但是，以上现有技术存在很多改进的余地。例如，一些行业客户具有较高的数据安全管理要求，无法将公司设备中的现场数据传输或者拷贝离开现场。这种情况下，现有技术方案就完全无法执行。另外，现有技术方案中，从现场发现AI算法模型产品不满足性能指标问题，到最终完成AI算法模型产品的更新，并在现场试用观察效果好坏，需要经历多轮的沟通交流，以及专门的开发者排期基于现场数据进行机器学习训练。总的来说，现有技术方案的执行是个非常耗时耗力的过程。
[0006]另外，在现有技术中，终端使用者(也就是客户)对于日常人工智能学习算法更新并无操作的权限，一般的做法是交由开发者进行。因此，这也导致沟通成本增高、效率低下等实际问题。

技术实现思路

[0007]本申请是鉴于以上现有技术中所存在的技术问题而做出的，其目的在于提供一种终端使用者友好、使用便利、可以随时对于人工智能算法进行更新的系统。
[0008]在本申请的一个方案中，一种支持人工智能算法进行自动持续更新的系统，所述系统包括：
[0009]计算模块，所述计算模块为系统提供运算能力；
[0010]存储模块，所述存储模块存储有与人工智能算法更新相关的数据，所述数据包括一个或多个人工智能算法模型、人工智能算法训练规则以及训练用数据；
[0011]更新模块，所述更新模块基于存储于所述存储模块的与人工智能算法更新相关的数据，对人工智能算法进行训练和更新；
[0012]输入模块和输出模块，所述输出模块将所述存储模块中的数据可视化地输出至显示装置，所述输入模块接受外部操作和外部输入数据，并将所述外部输入数据发送至所述存储模块。
[0013]根据该技术方案，为系统与用户(包括开发者和终端使用者)之间提供了接口。通过输出模块，能够将当前系统中的数据以使用者友好的方式输出至显示装置，以供开发者或者终端使用者查看，从而开发者或者终端使用者能够了解当前系统中已经存在的人工智能算法模型、训练规则或者训练用数据等，为进一步对系统进行操作提供依据。同时，通过输入模块，系统能够接受开发者或者终端使用者的输入，该输入包括外部操作和外部输入数据，输入模块在接收到外部输入数据后，将外部输入数据发送至存储模块，并由存储模块进行存储。
[0014]根据第二方案，所述系统还包括人工智能算法模型文件库，
[0015]所述输入模块可以从所述人工智能算法模型文件库接收一个或多个人工智能算法模型文件，并将其存储在所述存储模块中。
[0016]根据该方案，在系统中设置人工智能算法模型数据库为人工智能算法进入系统提供了一种途径。其益处在于，无需通过其他外部连接或者用户的再输入，而仅通过简单的一键操作，即可从模型数据库中下载希望的模型，为系统增加人工智能算法模型提供了便利性。
[0017]根据第三方案，所述外部操作包括用户对人工智能算法模型发起训练的操作和用户对人工智能算法模型进行查询的操作，
[0018]所述外部输入数据包括一个或多个人工智能算法模型、人工智能算法训练规则以及训练用数据。
[0019]通过用户的外部操作，即通过用户与系统的交互，使得用户能够随时发起人工智能算法模型训练，提高了系统的用户便利性。另外，通过查询操作，用户能够随时对系统中存在的人工智能算法模型进行查询，了解当前系统中人工智能算法模型的现状。
[0020]根据第四方案，所述系统还包括用户管理模块，
[0021]所述用户管理模块对用户类型及其操作权限进行管理，
[0022]所述用户类型包括开发者和终端使用者。
[0023]通过用户管理模块，能够对用户类型以及权限进行管理。在此基础上，普通使用者(例如终端使用者)和开发者被赋予不同的权限。从而有些操作仅限于开发者才能够实施，而有些操作的权限可以下放到终端使用者。这为系统数据的安全性提供了必要的保证。另外，这也为系统维护提供了便利。
[0024]根据第五方案，所述一个或多个人工智能算法模型以及所述人工智能算法训练规则仅由开发者设定或者输入。
[0025]如果不具有一定的相关专业知识，则一般来说很难理解人工智能算法模型和训练
规则，因此，人工智能算法模型和训练规则的设定或者输入的权限可以仅面向开发者开放。这样一方面保证了系统中数据的安全，另外也降低了终端使用者这样普通用户的使用难度。
[0026]根据第六方案，所述更新模块根据计算结果自动地将当前最优的人工智能算法模型更新为系统当前实际运行的人工智能算法，或者
[0027]所述更新模块根据计算结果将当前最优的人工智能算法模型通过所述输出模块输出至显示装置。
[0028]根据该方案，更新模块可以将计算得到的当前最优的人工智能算法模型直接更新为系统实际运行的人工智能算法，这可以使最优算法以最快的速度被应用。或者，更新模块可以将当前最优的人工智能算法模型输出至显示装置，由用户(包括开发者或者终端使用者等)来决定是否将该模型作为实际运行的人工智能算法。
[0029]根据第七方案，所述外部操作包括用户对训练用数据的选取操作。
[0030]根据该方案，用户可以对系统中用于训练的数据集进行筛选，从而能够针对特定数据进行训练，例如针对特定时间段或者针对特定终端的数据进行训练，从而提高训练的灵活性，提高训练模型针对特定情况的性能。
[0031]根据第八方案，所述存储模块包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种支持人工智能算法进行自动持续更新的系统，所述系统包括：计算模块，所述计算模块为系统提供运算能力；存储模块，所述存储模块存储有与人工智能算法更新相关的数据，所述数据包括一个或多个人工智能算法模型、人工智能算法训练规则以及训练用数据；更新模块，所述更新模块基于存储于所述存储模块的与人工智能算法更新相关的数据，对人工智能算法进行训练和更新；输入模块和输出模块，所述输出模块将所述存储模块中的数据可视化地输出至显示装置，所述输入模块接受外部操作和外部输入数据，并将所述外部输入数据发送至所述存储模块。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括人工智能算法模型文件库，所述输入模块可以从所述人工智能算法模型文件库接收一个或多个人工智能算法模型文件，并将其存储在所述存储模块中。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述外部操作包括用户对人工智能算法模型发起训练的操作和用户对人工智能算法模型进行查询的操作，所述外部输入数据包括一个或多个人工智能算法模型、人工智能算法训练规则以及训练用数据。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括用户管理模块，所述用户管理模块对用户类型及其操作权限进行管理，所述用户类型包括开发者和终端使用者。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述一个或多个人工智能算法模型以及所述人工智能算法训练规则仅由开发者设定或者输入。6.根据权利要求1所述的系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑驹，李博文，陈志强，李元景，张丽，唐虎，孙运达，邢宇翔，李苇，傅罡，李强，戴诗语，
申请(专利权)人：同方威视技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：