【技术实现步骤摘要】
本公开涉及视觉检测技术和算力卸载，尤其涉及一种工业视觉场景下算力卸载方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、工业视觉的核心技术围绕着外观检测、引导和定位、高精度检测和识别，产线或者工厂等边缘智能设备的计算能力不均衡，同一时间内算力需求和算力分配存在不匹配的情况。
2、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本公开提供一种工业视觉场景下算力卸载方法、装置、设备及介质，至少在一定程度上改善相关技术中同一时间内算力需求和算力分配不匹配的问题。
2、本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
3、根据本公开的一个方面，提供了一种工业视觉场景下算力卸载方法，中心云连接多个边缘服务器，方法包括：
4、获取边缘服务器的状态数据；
5、使用孪生数据对边缘服务器的状态数据进行仿真，得到混合着孪生...
【技术保护点】
1.一种工业视觉场景下算力卸载方法，其特征在于，中心云连接多个边缘服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，混合着孪生数据和真实数据的数据池中，孪生数据的数据量是真实数据的4倍。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用孪生数据对所述边缘服务器的状态数据进行仿真，得到混合着孪生数据和真实数据的数据池后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述数据池中的数据对深度确定性策略梯度算法DDPG模型进行训练，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括
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【技术特征摘要】
1.一种工业视觉场景下算力卸载方法，其特征在于，中心云连接多个边缘服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，混合着孪生数据和真实数据的数据池中，孪生数据的数据量是真实数据的4倍。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用孪生数据对所述边缘服务器的状态数据进行仿真，得到混合着孪生数据和真实数据的数据池后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述数据池中的数据对深度确定性策略梯度算法ddpg模型进行训练，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋雅奇，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司技术创新中心，
类型：发明
国别省市：
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