CN110647396A - 端云协同低功耗带宽受限智能应用实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种端云协同低功耗带宽受限智能应用实现方法。在带宽受限的条件下，如果将所有的数据都从物联网终端传至云，将消耗大量的能量和通信资源，且时延无法满足智能应用的实时性要求。然而物联网终端往往能量有限，计算能力不足，无法独自及时地完成对数据的处理，需要利用云的计算资源实现智能应用。本发明能够利用有限的本地能量和计算资源，在完成一定的计算任务的同时，减少需要传输到云的数据量，使得在带宽和能耗受限的条件下通信与计算需求能够得到满足。
Description
技术领域
本发明涉及计算通信网络领域，具体涉及物联网中的端云协同机制。
背景技术
物联网(Internet of things，IoT)旨在基于各类感知技术，实现物品与物品之间的信息交互和通信。物联网智能终端设备的大量部署，使得海量数据可以被采集并实现各类智能识别、决策任务，如人脸识别、智能交通、智能电网和智能家居等。以人脸识别为例，物联网智能终端在采集特定数据后，需要对采集到的数据进行处理，完成人脸识别算法的计算任务来识别人脸。目前深度神经网络在人工智能领域扮演着重要角色，在实际应用中，往往是将终端采集到的数据经预处理后作为深度神经网络的输入，深度神经网络将输入的数据映射到对应的输出，实现特定识别、决策等功能。
由于通信网络中带宽资源有限，海量数据的传输对通信网络容量带来了巨大挑战。同时，对于一些特殊的智能应用场景，对应用的实时性要求较高。如果将所有的数据都从物联网智能终端传至云端处理后再反馈给终端以实现智能应用，将使得时延无法满足实时性要求。如果采集到的数据能够在本地处理，将大大减少通信资源的损耗和智能应用的时延，但是物联网智能终端受有限的成本和能量的限制，往往计算能力有限，终端无法满足大量的计算任务需求。
发明内容
本发明的目的是：建立有效的端云协同机制，利用有限的本地能量和计算资源，在完成一定的计算任务的同时，减少需要传输到云的数据量。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种端云协同低功耗带宽受限智能应用实现方法，所述智能应用采用深度神经网络，将物联网智能终端采集到的数据记为x，数据量大小表示为N，深度神经网络的输入和输出之间的映射关系记为f，深度神经网络的输出记为y，则所述智能应用的表示为：y＝f(x)，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1、设计并训练深度神经网络f，深度神经网络f表示为子网络g和子网络h的级联，即有：
y＝h(g(x))
其中，子网络g的规模远小于子网络h，物联网智能终端有限的能量和计算能力能够满足子网络g的计算需求，将子网络g的输出的数据量大小表示为M，确保子网络g输出的数据量相比于采集到的数据x的数据量显著降低，即M＜＜＜N；
步骤2、子网络g运行在物联网智能终端，数据x作为子网络g的输入，子网络g的输出数据m表示为：
m＝g(x)
子网络g的输出数据m的数据量大小即为M；
步骤3、将物联网智能终端中，经过子网络g处理后的输出数据m传输至云端；
步骤4、子网络h运行在云端，云端接收到的输出数据m作为子网络h的输入，并在云端中计算得到深度神经网络的输出结果y，即有：
y＝h(m)
步骤5、智能应用根据计算得到的输出结果y产生最终的输出，并将最终的输出反馈给物联网智能终端。
优选地，所述智能应用为人脸识别和决策应用。
优选地，步骤5中，智能应用根据计算得到的输出结果y产生的最终输出为最终的人脸识别、决策结果。
本发明提供了一种在带宽和能量受限情况下基于端云协同，减少带宽资源和终端能量的消耗并实现智能应用的方法。在带宽受限的条件下，如果将所有的数据都从物联网终端传至云，将消耗大量的能量和通信资源，且时延无法满足智能应用的实时性要求。然而物联网终端往往能量有限，计算能力不足，无法独自及时地完成对数据的处理，需要利用云的计算资源实现智能应用。本发明能够利用有限的本地能量和计算资源，在完成一定的计算任务的同时，减少需要传输到云的数据量，使得在带宽和能耗受限的条件下通信与计算需求能够得到满足。
附图说明
图1为端云协同示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
我们将物联网智能终端采集到的数据记为x，其数据量大小表示为N，深度神经网络的输入和输出之间的映射关系记为f，深度神经网络的输出记为y，则本发明中智能应用的实现可以简洁地表示为：
y＝f(x)
本实施例中，智能应用是人脸识别和决策应用，本领域技术人员也可以采用其他智能应用，本发明并不做限定。深度神经网络f则根据实际所采用的智能应用进行针对性的设计。
本发明中提出了一种在带宽和能量受限情况下基于端云协同，减少通信资源和终端能量的损耗并实现智能应用的方法，具体步骤如下：
步骤1、设计并训练深度神经网络f，该深度神经网络可以表示为子网络g和子网络h的级联，即有：
y＝h(g(x))
设计的子网络g的规模将远小于子网络h，使得物联网智能终端有限的能量和计算能力能够满足子网络g的计算需求。同时，将子网络g的输出的数据量大小表示为M。设计的该深度神经网络的结构将确保子网络g输出的数据量相比于采集到的数据x的数据量显著降低，即M＜＜＜N。
步骤2、子网络g运行在物联网智能终端，数据x作为子网络g的输入，子网络g的输出数据m表示为m＝g(x)
其数据量大小即为M。
步骤3、将物联网智能终端中，经过子网络g处理后的输出数据m传输至云端。
步骤4、子网络h运行在云端，云端接收到的输出数据m作为子网络h的输入，并在云中计算得到深度神经网络的输出结果y，则有：
y＝h(m)
步骤5、智能应用根据计算得到的输出结果y产生最终的输出，并将最终的输出反馈给物联网智能终端。本实施例中，由于智能应用是人脸识别和决策应用，因此根据计算得到的输出结果y，将实现智能应用需要的最终识别、决策结果，如是否识别出目标等，反馈给物联网智能终端。
如图1所示，由于物联网终端计算资源和能量有限，因此子网络g的规模较小，满足终端的低功耗要求，大量的计算将由运行在云的子网络h完成。由于传输带宽有限，设计出的子网络g的输出数据量相较于采集的数据大幅减少，减少传输至云需要的通信资源。
Claims (3)
1.一种端云协同低功耗带宽受限智能应用实现方法，所述智能应用采用深度神经网络，将物联网智能终端采集到的数据记为x，数据量大小表示为N，深度神经网络的输入和输出之间的映射关系记为f，深度神经网络的输出记为y，则所述智能应用的表示为：y＝f(x)，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1、设计并训练深度神经网络f，深度神经网络f表示为子网络g和子网络h的级联，即有：
y＝h(g(x))
其中，子网络g的规模远小于子网络h，物联网智能终端有限的能量和计算能力能够满足子网络g的计算需求，将子网络g的输出的数据量大小表示为M，确保子网络g输出的数据量相比于采集到的数据x的数据量显著降低，即M＜＜＜N；
步骤2、子网络g运行在物联网智能终端，数据x作为子网络g的输入，子网络g的输出数据m表示为：
m＝g(x)
子网络g的输出数据m的数据量大小即为M；
步骤3、将物联网智能终端中，经过子网络g处理后的输出数据m传输至云端；
步骤4、子网络h运行在云端，云端接收到的输出数据m作为子网络h的输入，并在云端中计算得到深度神经网络的输出结果y，即有：
y＝h(m)
步骤5、智能应用根据计算得到的输出结果y产生最终的输出，并将最终的输出反馈给物联网智能终端。
2.如权利要求1所述的一种端云协同低功耗带宽受限智能应用实现方法，其特征在于，所述智能应用为人脸识别和决策应用。
3.如权利要求2所述的一种端云协同低功耗带宽受限智能应用实现方法，其特征在于，步骤5中，智能应用根据计算得到的输出结果y产生的最终输出为最终的人脸识别、决策结果。
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