一种基于云-边缘协同计算的DDNN及其构建方法和应用

摘要

本发明公开了一种基于云‑边缘协同计算的DDNN及其构建方法和应用，应用于物联网多视角图像下目标分类，DDNN包括：边缘侧，其采用特征袋模型对提取到的多张特征图像进行相似性度量并统计得到每个视角的直方图向量；对各个视角直方图向量进行特征加权融合，基于融合后的直方图向量得到边缘侧目标分类，若该分类精度不够，将提取到的每个视角的特征图像传输至云端；云端，用于对所有特征图像进行特征加权融合，对融合特征图像进行卷积、分类操作，得到云端的目标分类。本发明在边缘侧引入特征袋模型，减少参数量；另外，多视角加权特征融合减少了多视角冗余特征、增加特征表达能力的有效性。本发明减少了DDNN的参数量及云‑边缘通信量并提高了DDNN整体性能。