数据分析方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种数据分析方法、装置、服务器及存储介质，涉及人工智能技术领域，用以解决现有技术中采用集中式处理模式对数据进行分析时，海量视频传输、分析、存储带有巨大压力，同时信息处理反馈的实时性不强等问题。该方法包括：边缘服务器接收到数据采集设备发送的采集数据之后，基于采集数据的大小，确定算力资源；边缘服务器基于算力资源，加载第一AI模型，得到采集数据的数据特征，并向中心服务器发送数据特征；中心服务器接收各边缘服务器发送的数据特征，并将数据特征输入第二AI模型，得到数据分析结果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种数据分析方法、装置、服务器及存储介质。

技术介绍

1、随着云计算、人工智能(artificial intelligence，简称ai)等技术的发展，安防监控领域朝着数字化和智能化发展，智能监控技术在安防领域得到广泛应用，尤其是在企业办公、大型超市、家庭等区域，通过视频监控系统并辅助人脸识别、行为识别等技术，对非法闯入者进行识别、对危险行为进行判定，安防系统进行联网报警，确保人员和财产安全。

2、物联网的发展和云计算技术的成熟，现在的视频监控系统大多采用云计算模式构建，即通过监控探头获取监控视频，并将视频的全部处理交由云端进行。在这个过程中会出现两个问题。首先，随着视频监控设备的广泛应用，监控视频的数据量也随之爆炸式增长，当监控视频的视频流上传给云平台时，就会有很大概率会引起网络拥塞，占用大量的网络带宽。同时，视频流中的有效信息是远小于如此庞大的数据流，因此，这种系统的的数据传输效率也很低。第二个问题是，海量未经处理的视频数据流上传至云端，其传输、存储、分析都将消耗大量云端服务器资源，给服务器的运行带来巨大压力，极本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据分析方法，其特征在于，应用于数据分析系统，所述数据分析系统包括中心服务器、边缘服务器以及数据采集设备，所述数据采集设备与所述边缘服务器连接，所述边缘服务器与所述中心服务器连接，所述边缘服务器部署有第一智能AI模型，所述第一AI模型用于执行数据特征提取任务，所述中心服务器部署有第二AI模型，所述第二AI模型用于执行数据分析任务，所述第一AI模型的算法时间复杂度小于所述第二AI模型的算法时间复杂度；所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述采集数据的大小，确定算力资源，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边缘服...

【技术特征摘要】

1.一种数据分析方法，其特征在于，应用于数据分析系统，所述数据分析系统包括中心服务器、边缘服务器以及数据采集设备，所述数据采集设备与所述边缘服务器连接，所述边缘服务器与所述中心服务器连接，所述边缘服务器部署有第一智能ai模型，所述第一ai模型用于执行数据特征提取任务，所述中心服务器部署有第二ai模型，所述第二ai模型用于执行数据分析任务，所述第一ai模型的算法时间复杂度小于所述第二ai模型的算法时间复杂度；所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述采集数据的大小，确定算力资源，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器包括多个算力节点；所述边缘服务器基于所述算力资源，加载所述第一ai模型，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器包括多个算力节点，所述采集数据包括多个图像；在所述边缘服务器接收到所述数据采集设备发送的采集数据之后，所述方法还包括：

5.一种数据分析系统，其特征在于，所述数据分析系统包括中心服务器、边缘服务器以及数据采集设备，所述数据采集设备与所述边缘服务器连接，所述边缘服务器与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏强，孟彬，程义远，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：