【技术实现步骤摘要】
数据传输方法及装置、存储介质及电子设备
[0001]本专利技术涉及物联网
，特别是涉及一种数据传输方法及装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等装置与技术，实时对任何需要监控、连接、互动的物体或过程进行采集，采集所需的各类信息，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理的网络。
[0003]随着计算机技术的发展，在物联网的应用过程中，已广泛应用人工智能技术。物联网通常部署有服务器和多个感知节点，感知节点指的是可对现实物质世界进行感知识别的设备，如传感器或是智能监控仪器等等。由感知节点负责原始数据的采集，如采集图像、视频和音频等数据，再将采集的原始数据传输到服务器，由服务器基于人工智能技术对原始数据进行处理。
[0004]而随着物联网在各个领域的广泛应用，物联网的数据隐私安全性也愈发重要。在实际的应用场景中，数据传输过程是发生数据泄露的常见过程之一，而在物联网的现有处理过程中，感知节点需向服务器传输原始数据，原始数据...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据传输方法，其特征在于，包括：当感知节点接收到触发指令时，确定所述感知节点对应的各个设备性能参数；确定所述感知节点中预设的神经网络模型对应的多个深度层级；确定模型参数集合，所述模型参数集合包括所述神经网络模型中每个计算层对应的各个结构参数；依据所述各个设备性能参数、所述模型参数集合以及预设的性能评估模型，在所述多个深度层级中，确定所述感知节点对应的目标深度层级；将所述目标深度层级作为所述感知节点的模型运行层级，以使所述感知节点在采集到原始数据时，通过所述神经网络模型中与所述目标深度层级相对应的各个计算层，对所述原始数据进行特征提取，得到所述原始数据对应的预处理数据，将所述预处理数据传输至所述感知节点对应的服务器。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述感知节点对应的各个设备性能参数，包括：获取第一设备性能参数，所述第一设备性能参数为所述感知节点对应的设备每秒浮点运算最大次数；获取第二设备性能参数，所述第二设备性能参数为所述感知节点对应的设备内存带宽上限；将所述第一设备性能参数和所述第二设备性能参数作为所述感知节点对应的各个设备性能参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述各个设备性能参数、所述模型参数集合以及预设的性能评估模型，在所述多个深度层级中，确定所述感知节点对应的目标深度层级，包括：对所述感知节点的性能进行循环评估，在当前的评估周期中，在所述多个深度层级中，确定所述当前的评估周期对应的评估深度层级；基于所述模型参数集合，确定所述评估深度层级对应的各个模型参数；将所述各个设备性能参数和所述评估深度层级对应的各个模型参数，输入所述性能评估模型，经所述性能评估模型处理后，得到所述评估深度层级对应的性能参数；判断所述评估深度层级对应的性能参数是否符合预设的运行条件；若所述评估深度层级对应的性能参数符合所述预设的运行条件，则判断所述评估深度层级是否为所述多个深度层级中的最后一个深度层级，若所述评估深度层级并非所述多个深度层级中的最后一个深度层级，则进入下一个评估周期；若所述评估深度层级不符合所述预设的运行条件，则结束循环评估过程，并将所述当前的评估周期的上一个评估周期所对应的评估深度层级，作为所述感知节点对应的目标深度层级；其中，所述多个深度层级中的首个深度层级为首个评估周期对应的评估深度层级，每个评估周期对应的评估深度层级的下一个深度层级，为该评估周期的下一个评估周期对应的评估深度层级。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述模型参数集合，确定所述评估深度层级对应的各个模型参数，包括：
在所述神经网络模型的各个计算层中，确定所述评估深度层级对应的各个目标计算层，所述各个目标计算层为所述神经网络模型中，对应层数级别小于或等于所述评估深度层级的计算层；在所述模...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈明浩，张浩，张舒沁，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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