本申请提供一种云边协同的数据中心分级归档存储优化方法和系统。其中，本申请基于网络抖动率、存储冗余度和访问热度构建四维联合特征矩阵。将网络抖动率映射为断网风险约束，存储冗余度映射为存储成本约束，构建联合优化目标求解，定位断连风险区生成存储分布参数。利用时空维度生成跨域热度分量，结合参数构建时空图传递动态热度，预测未来热点并提取高频数据集。融合数据集热度属性与节点距离属性构建路由映射空间，在分布式存储中对高频数据进行分级归档存储并建索引。本申请通过构建多维特征矩阵、联合优化风险与成本、预测访问热点及融合热距属性，实现了在云边协同环境下对高频访问数据的高效、低成本且抗网络波动的分级归档存储优化。
📄 2025111272224
📂 G06F3_06
👤 临沂大学
📅 2025-08-13
本发明公开了基于云边协同的时延敏感型智能服务快速响应方法，基于双延迟深度确定性策略算法，实现对卷积核分割与服务器资源分配的联合优化，其核心思想是将每个边缘服务器中的计算资源进行分区，每个区域内的资源只用以推理某个卷积神经网络中某个卷积层的某一部分；一个场景中基于同一类别卷积神经网络的所有智能服务被置于一个队列中，且根据优先级决定不同服务的推理顺序；每个智能服务对应的卷积神经网络中，各卷积层都被分割成多个部分，实现卷积神经网络在不同服务器上的并行推理；整个算法具备卷积核分割合理、资源分配精确、高优先级服务请求优先处理的特征，能满足高任务负载场景中时延敏感型智能服务的快速响应需求。
📄 2023110179869
📂 H04L67_61
👤 南京信息工程大学
📅 2023-08-14
本发明公开了一种基于云边协同的驾驶安全检测方法，包括：采集驾驶员视频数据并预处理；建立驾驶安全检测模型并分别部署于边缘设备和云端服务器；分别在各子模型的至少一组相邻网络层间引入中间分类器并训练；采用时间片轮转调度算法进行多线程部署，实现各子模型的时间片分配，将预处理后的数据输入各训练好的子模型并发推理；动态获取各子模型的分割点将对应子模型分割成边缘网络和云端网络，实现数据压缩传输并记录云端网络的起始推理位置；云端服务器根据获取的压缩数据及对应的云端网络的起始推理位置开始推理，获得推理结果；利用管理端进行推理结果显示并向驾驶员发出警示。该方法可准确快速的检测出驾驶员的异常行为，提高驾驶安全性。
📄 202211730624X
📂 G06V20_59
👤 浙江工业大学
📅 2022-12-30
本发明公开了一种云边协同的游乐设备故障预测与健康管理系统及方法，系统包括分布式数据采集系统、边缘计算设备、云计算平台、管理和控制中心。分布式部署在游艺设备上的数据采集系统可实时采集包括运行参数、机械系统参数、液压与气动系统参数、电气系统参数等各类异构的状态数据；边缘计算设备包括边缘数据管理、预测服务编排器、边缘模型训练、故障预警和通信服务五个功能模块，从而实现边缘平台的数据缓存、设备健康诊断和预警能力。云计算平台包括数据仓库、模型训练、健康管理、通信服务四大模块，实现云端的数据存储和模型训练能力。管理和控制中心提供人机交互，用于监控游乐设备的运行参数和健康状况，并接收故障预测消息。
📄 2020103128021
📂 G06Q10_20
👤 电子科技大学中山学院
📅 2020-04-20
一种基于云边协同训练的分布式交通流预测方法，包括：构建交通流混合预测模型，通过各道路节点部署的边缘服务器对本地交通流数据进行预处理，得到时间序列，然后利用时间序列对交通流混合预测模型进行本地训练，得到本地模型参数；基于云边协同训练策略，边缘服务器将本地模型参数上传到云端服务器进行聚合，然后云端服务器将聚合后的模型参数下发到各个边缘服务器，以进行下一轮本地训练，如此迭代训练，直至各个边缘服务器的交通流混合预测模型均达到损失函数最小化，从而完成交通流混合预测模型的训练；各边缘服务器利用训练好的交通流混合预测模型进行交通流预测。本发明能够减小云端服务器的计算压力，满足交通流预测的实时性。
📄 2024110875605
📂 G08G1_01
👤 华东交通大学
📅 2024-08-09
本发明提供一种基于云边协同的变电站关键设备时序数据补全方法及系统，该方法包括：利用无线传感网检测设备对变电站内关键设备的时序数据进行采集，并将所采集到的时序数据上传至云端服务器；基于云端服务器的时序数据故障检测算法对时序数据进行判断得到数据判断结果；利用云端服务器的数据张量重构算法对数据判断结果中存在故障或缺失的时序数据及其相邻时序数据进行张量重构，以形成张量时序化数据；构建基于张量分解的核心张量核范数的张量补全算法，并利用张量补全算法对张量时序化数据进行缺失数据补全。本发明解决了硬性设定的核心张量无法及时匹配数据模型大小变化问题，从而结合最优化问题限制条件，达到张量核范数的最小化计算。
📄 2024116762140
📂 G06F18_15
👤 华东交通大学
📅 2024-11-22
本发明公开一种基于目标追踪的视频计算云边协同任务调度方法，包括如下步骤：对应用场景进行建模，构建以目标追踪为目的的云边协同框架，且云边协同框架包括终端、边缘计算端和云计算端；通过终端采集视频信息，形成视频数据流，并将视频数据流通过通信网络发送到边缘计算端；根据云边协同框架及目标追踪的背景，构建通信模型；边缘计算端对终端的视频数据进行处理，计算任务时延，并根据时延来确定将任务视频数据发送到云计算端或/和边缘计算端进行处理；获取最优卸载策略。本发明构建云计算和边缘计算结合的数据和信息处理方法，并具体应用于视频的目标跟踪，相对现有技术效率和准确性都大大提高，计算能力更高，更加实用。
📄 202111518213X
📂 H04L41_0823
👤 重庆邮电大学
📅 2021-12-13
本发明涉及云边协同数据处理技术领域，具体涉及一种基于云边协同的数据信息传输方法。本发明首先获取中心云端的文字信息数据的历史数据；进一步基于历史数据构建共享字典，并将共享字典传输至边缘端作为边缘字典；进一步基于实时数据对于目标边缘字典的使用特征，结合目标边缘端对实时数据的压缩效果分数，对目标边缘字典进行迭代更新，压缩文字信息数据并实时同步传输。本发明通过构建每个边缘端节点的共享字典，在共享字典的基础上根据实时数据流的变化动态调整边缘字典内容，使得边缘字典能够满足边缘端的压缩需求，同时限制边缘字典的更新频率，提高云边协同系统对文字信息数据实时同步传输的稳定性。
📄 2025107564111
📂 H04L67_1001
👤 北京智蚁杨帆科技有限公司
📅 2025-06-09
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