本发明专利技术提供一种基于云边协同的物联网场景感知方法及装置。该方法包括：获取待感知的初始场景数据；所述初始场景数据中包含图像数据和传感数据；基于动态实例感知模型对初始场景数据进行实例感知，确定所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例；将所述静态实例、动态实例、异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中进行处理，获得所述局部多实例场景融合模型输出的局部场景；所述动态实例感知模型是预先基于云边协同训练完成并部署在边缘服务器中的深度神经网络模型。本发明专利技术提供的方法，通过动态实例感知模型，能够有效降低物联网场景感知处理时延，提高对物联网场景中高动态场景的适应性和感知精度。性和感知精度。性和感知精度。
【技术实现步骤摘要】
一种基于云边协同的物联网场景感知方法及装置
[0001]本专利技术涉及云服务
，具体涉及一种基于云边协同的物联网场景感知方法及装置。另外，还涉及一种电子设备及处理器可读存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology，简称5G)、云计算技术、人工智能技术的蓬勃发展，“万物互联”的概念在工业界得到了越来越广泛的关注与发展。而场景信息感知是实现万物互联技术的重要基石，涉及具体场景中视频图像数据及各类传感数据的采集处理，感知得到的场景信息将用于物联系统上层应用及管理人员的决策，然而，由于实际场景中的各类信息瞬息万变，对感知的实时性和精确性提出了更高的要求。
[0003]目前实现智慧物联网场景感知的方法通常有云计算和边缘计算两种。其中，云计算模式作为目前最常用的场景信息感知方法在一定程度上满足了场景信息感知的需求，但在实时性、准确性以及资源利用率上难以满足实际应用需求；边缘计算模式在网络的边缘对数据进行处理，具有较低的处理延迟，也可以降低了网络的负载，但边缘服务器计算能力有限，不能满足场景感知任务中复杂计算任务处理的需要。因此，如何设计一种实时、精确的基于云边协同的物联网场景感知方案，使其既可以保证场景中不同类型信息的高质量感知，又能满足实时性的需求具有非常重要的现实意义。
技术实现思路
[0004]为此，本专利技术提供一种基于云边协同的物联网场景感知方法及装置，以解决现有技术中存在的物联网场景感知方案局限性较高，导致对物联网场景中具体实例的感知精确度和实时性较差的缺陷。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于云边协同的物联网场景感知方法，包括：获取待感知的初始场景数据；其中，所述初始场景数据中包含图像数据和传感数据；
[0006]基于动态实例感知模型对所述初始场景数据进行实例感知，确定所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例；其中，所述动态实例感知模型是预先基于云边协同训练完成并部署在边缘服务器中的深度神经网络模型；
[0007]将所述静态实例、所述动态实例、所述异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中进行处理，获得所述局部多实例场景融合模型输出的局部场景。
[0008]进一步的，将所述静态实例、所述动态实例、所述异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中进行处理，获得所述局部多实例场景融合模型输出的局部场景，具体包括：
[0009]将所述静态实例、所述动态实例、所述异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中，对所述静态实例、所述动态实例以及所述异常实例进行
组合处理得到相应的三维场景，并将所述传感数据匹配到所述三维场景中，得到所述局部场景。
[0010]进一步的，基于动态实例感知模型对所述初始场景数据进行实例感知，确定所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例，具体为：将所述初始场景数据输入到所述动态实例感知模型中进行实例感知，获得所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例。
[0011]进一步的，所述的基于云边协同的物联网场景感知方法，还包括：在云服务器端对至少一个所述局部场景进行融合，以实现基于所述局部场景合成全局场景。
[0012]进一步的，所述的基于云边协同的物联网场景感知方法，在获取待感知的初始场景数据之前，还包括：
[0013]基于云服务器中预先部署的深度神经网络模型对边缘服务器中部署的所述动态实例感知模型进行预训练，以在所述动态实例感知模型训练过程中实现共享各边缘服务器中各动态实例感知模型的部分目标参数。
[0014]第二方面，本专利技术还提供一种基于云边协同的物联网场景感知装置，包括：数据提取单元，用于获取待感知的初始场景数据；其中，所述初始场景数据中包含图像数据和传感数据；
[0015]实例感知单元，用于基于动态实例感知模型对所述初始场景数据进行实例感知，确定所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例；其中，所述动态实例感知模型是预先基于云边协同训练完成并部署在边缘服务器中的深度神经网络模型；
[0016]场景合成单元，用于将所述静态实例、所述动态实例、所述异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中进行处理，获得所述局部多实例场景融合模型输出的局部场景。
[0017]进一步的，所述场景合成单元，具体用于：
[0018]将所述静态实例、所述动态实例、所述异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中，对所述静态实例、所述动态实例以及所述异常实例进行组合处理得到相应的三维场景，并将所述传感数据匹配到所述三维场景中，得到所述局部场景。
[0019]进一步的，所述实例感知单元，具体用于：将所述初始场景数据输入到所述动态实例感知模型中进行实例感知，获得所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例。
[0020]进一步的，所述场景合成单元，具体用于：在云服务器端对至少一个所述局部场景进行融合，以实现基于所述局部场景合成全局场景。
[0021]进一步的，所述的基于云边协同的物联网场景感知装置，在获取待感知的初始场景数据之前，还包括：模型训练单元；
[0022]所述模型训练单元，用于基于云服务器中预先部署的深度神经网络模型对边缘服务器中部署的所述动态实例感知模型进行预训练，以在所述动态实例感知模型训练过程中实现共享各边缘服务器中各局部多实例场景融合模型的部分目标参数。
[0023]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意一项所述基于云边协同的物联网场景感知方法的步骤。
[0024]第四方面，本专利技术还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述基于云边协同的物联网场景感知方法的步骤。
[0025]本专利技术提供的基于云边协同的物联网场景感知方法，通过初始场景数据进行实例感知以确定所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例，并将所述静态实例、所述动态实例、所述异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到部署在边缘服务器中的局部多实例场景融合模型中进行处理，从而获得所述局部多实例场景融合模型输出的局部场景，能够有效降低物联网场景感知处理时延，提高对物联网场景中高动态场景的适应性和感知精度。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他的附图。
[0027]图1是本专利技术实施例提供的基于云边协同的物联网场景感本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于云边协同的物联网场景感知方法，其特征在于，包括：获取待感知的初始场景数据；其中，所述初始场景数据中包含图像数据和传感数据；基于动态实例感知模型对所述初始场景数据进行实例感知，确定所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例；其中，所述动态实例感知模型是预先基于云边协同训练完成并部署在边缘服务器中的深度神经网络模型；将所述静态实例、所述动态实例、所述异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中进行处理，获得所述局部多实例场景融合模型输出的局部场景。2.根据权利要求1所述的基于云边协同的物联网场景感知方法，其特征在于，将所述静态实例、所述动态实例、所述异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中进行处理，获得所述局部多实例场景融合模型输出的局部场景，具体包括：将所述静态实例、所述动态实例、所述异常实例以及所述传感数据的感知结果输入到局部多实例场景融合模型中，对所述静态实例、所述动态实例以及所述异常实例进行组合处理得到相应的三维场景，并将所述传感数据匹配到所述三维场景中，得到所述局部场景。3.根据权利要求1所述的基于云边协同的物联网场景感知方法，其特征在于，基于动态实例感知模型对所述初始场景数据进行实例感知，确定所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例，具体为：将所述初始场景数据输入到所述动态实例感知模型中进行实例感知，获得所述图像数据对应的静态实例、动态实例以及异常实例。4.根据权利要求1所述的基于云边协同的物联网场景感知方法，其特征在于，还包括：在云服务器端对至少一个所述局部场景进行融合，以实现基于所述局部场景合成全局场景。5.根据权利要求1所述的基于云边协同的物联网场景感知方法，其特征在于，在获取待感知的初始场景数据之前，还包括：基于云服务器中预先部署的深度神经网络模型对边缘服务器中部署的所述动态实例感知模...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵苏杰，郭少勇，徐思雅，李鸣，张栋，于泉杰，邵聪章，李易，邱雪松，亓峰，
申请(专利权)人：中国电子技术标准化研究院，
类型：发明
国别省市：
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