基于深度学习和边缘计算的工业互联网系统及工作方法

摘要

本发明公开一种基于深度学习和边缘计算的工业互联网系统及工作方法，包括云单元、边缘单元组以及感知单元组。云单元采用分段算法将深度学习模型分成多个深度学习子模型并进行训练，再将训练完成的深度学习子模型分别部署到相对应的边缘单元；感知单元组采集汽车零部件图像，并上传到边缘单元组，边缘单元依次进行计算分析，检测汽车零部件的缺陷类别；边缘单元计算得到缺陷类别后，将缺陷类别回传到感知单元组。本发明通过使用分段算法对复杂的深度学习模型进行了分段处理，使得计算能力较弱的边缘单元也能运行深度学习模型，提高了计算效率；同时边缘单元只需运行深度学习模型中的一部分，就可以提前得到检测结果，缩短了检测时间。