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申请/专利权人：南京南瑞信息通信科技有限公司;国家电网有限公司信息通信分公司
申请日：2023-01-12
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN115934298B
主分类号：G06F9/48
分类号：G06F9/48;G06V20/52;G06V10/98;G06N5/022;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/047;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.31#授权;2023.04.25#实质审查的生效;2023.04.07#公开
摘要：本发明公开了一种前后端协作的电力监控MEC卸载方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：构建基于简单神经网络的前端监控设备处理模型；构建前端监控设备先处理计算任务，经质量评估是否移至后端MEC服务器的决策体系；构建基于复杂残差结构的神经网络后端MEC服务器处理模型；构建前后端协作理念的电力监控系统。本发明计算任务在移交至后端MEC服务器处理的情况下，能够有效地利用前端浪费的计算过程，不仅能提升后端神经网络的深度、提高准确率；而且能针对性地增加后端算法的训练样本，建立更好的预测模型。此外，后端算法模型利用知识蒸馏，也能反过来引导计算资源受限的前端设备的预测，达到一个动态地良好循环，增强了MEC电力监控卸载系统整体性和协同性。
主权项：1.一种前后端协作的电力监控MEC卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于简单神经网络的前端监控设备处理模型；前端监控设备先对监控图像进行计算识别，并进行质量评估，根据质量评估结果决定是否移至后端MEC服务器；构建基于复杂残差结构的神经网络后端MEC服务器处理模型；前端监控设备携带部分特征结果辅助后端MEC服务器处理任务，后端MEC服务器利用知识蒸馏提升前端系统识别正确率；所述进行质量评估具体包括以下步骤：前端监控设备由于硬件限制对监控视频的画面进行压缩，以获得更快的响应速度；计算质量评估的损失函数，假设视频压缩比例为α，识别算法的损失函数为L，那么质量评估的损失函数Lq： 所述的质量评估的损失函数越大，识别准确率越低，计算结果越差；确定质量评估损失函数的阈值，损失函数值如果超过阈值，即认为前端监控设备的结果不能满足要求，则将计算任务移交至后端MEC服务器完成并携带处理过程中的部分特征结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京南瑞信息通信科技有限公司;国家电网有限公司信息通信分公司 一种前后端协作的电力监控MEC卸载方法、系统及存储介质
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