【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于边缘数据处理，具体涉及一种边缘智能数据处理方法。
技术介绍
1、随着深度学习的突破，近年来人工智能应用和服务蓬勃发展；在移动计算和物联网进步的推动下，数十亿移动和物联网设备连接到互联网，在网络边缘生成数以亿计的数据字节。
2、在人工智能和物联网的驱动下，迫切需要将人工智能前沿推向网络边缘，充分释放边缘大数据的潜力；边缘智能或边缘人工智能是人工智能和边缘计算的结合；它支持将机器学习算法部署到生成数据的边缘设备。
3、随着市场的扩大，计算数据和计算能力的服务和应用需求也在不断扩大，这会对推动边缘计算发展起到积极作用；由于可靠、可适应性强的情境资讯的需求不断变化,大多数数据都迁移到本地的设备上处理，从而获得更快的性能和响应时间、更低的延迟、更低的电源效率；此外，通过在设备上保留数据提高了安全性，以及通过最小化数据中心传输而节省了成本。
4、边缘计算的最大好处之一是能够为时间敏感的需求确保实时结果；在许多情况下，传感器数据可以直接收集、分析和交流，而无需将数据发送到时间敏感的云中心。
5、公开号为cn117911750a的一种边缘智能数据处理方法及边缘服务器，该专利公开了获取城建路网的位置信息以及含有单位排水量的排水点位，构建路网模型；其中，所述位置信息包括高度信息；基于所述路网模型确定边缘端，基于边缘端记录历史降水参数，根据所有边缘端的历史降水参数确定各区域的降水概率；根据各区域的降水概率定时在路网模型中引入模拟降水参数，确定积水点及其积水概率；根据所述积水概率确定采集频率
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种边缘智能数据处理方法，实现数据的实时监测和分析，提高数据处理与分析的效率和实时性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种边缘智能数据处理方法，包括以下步骤：
3、数据采集：利用传感器和设备采集实时数据；
4、数据预处理：对采集的实时数据进行清理、转换和归一化处理，确保数据的准确性和一致性；
5、数据存储：将预处理后的数据存储在边缘设备的本地存储介质中，便于后续的数据处理和分析；
6、边缘计算：在边缘设备上进行数据处理和分析，通过构建算法和模型，对实时数据进行处理和分析，提取有价值的信息；
7、结果展示：将边缘计算的结果进行展示，通过图形化界面、报警系统呈现给用户或监控系统。
8、作为本专利技术的一种优选的技术方案，利用传感器和设备采集实时数据，具体方法如下：
9、根据应用需求选择合适的传感器类型，考虑传感器的精度、灵敏度、工作温度范围因素，并根据实际应用环境进行合理配置；
10、根据数据量、时延、可靠性因素选择数据传输协议；
11、选择数据采集方式进行数据采集：
12、通过数据压缩技术减小数据量，提高传输效率；
13、采用编码技术保证数据传输的可靠性和稳定性。
14、作为本专利技术的一种优选的技术方案，所述数据传输协议包括以太网、wi-fi、蓝牙；所述数据采集方式为软件直接通信采集、网关进行采集、数字控制器进行采集中的一种。
15、作为本专利技术的一种优选的技术方案，所述数据压缩技术为哈夫曼编码、熵编码中的一种。
16、作为本专利技术的一种优选的技术方案，所述本地存储介质包括nvme计算存储设备、flash非易失性介质、硬盘。
17、作为本专利技术的一种优选的技术方案，将预处理后的数据存储在边缘设备的本地存储介质中，实现方法如下：
18、根据边缘设备的硬件条件、存储容量需求以及读写性能要求，选择适合的存储介质；
19、在边缘设备上配置存储系统；
20、将预处理后的数据按照特定的格式和规则写入到存储介质中。
21、作为本专利技术的一种优选的技术方案，配置存储系统，包括设置文件系统、分区、挂载点。
22、作为本专利技术的一种优选的技术方案，构建算法和模型时，算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机，模型为深度学习模型。
23、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
24、通过在边缘设备上进行数据处理和分析，减少了数据传输的延迟，提高了数据处理和分析的效率和实时性；
25、将预处理后的数据存储在边缘设备的本地存储介质中，减少了数据传输量，降低了数据传输的延迟；
26、通过构建适当的算法和模型，对实时数据进行处理和分析，实现了数据的实时监测和分析，为决策提供有力支持。
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1.一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：利用传感器和设备采集实时数据，具体方法如下：
3.根据权利要求2所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：所述数据传输协议包括以太网、Wi-Fi、蓝牙；所述数据采集方式为软件直接通信采集、网关进行采集、数字控制器进行采集中的一种。
4.根据权利要求2所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：所述数据压缩技术为哈夫曼编码、熵编码中的一种。
5.根据权利要求1所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：所述本地存储介质包括NVMe计算存储设备、Flash非易失性介质、硬盘。
6.根据权利要求1所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：将预处理后的数据存储在边缘设备的本地存储介质中，实现方法如下：
7.根据权利要求6所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：配置存储系统，包括设置文件系统、分区、挂载点。
8.根据权利要求1所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：构建算法和模
...【技术特征摘要】
1.一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：利用传感器和设备采集实时数据，具体方法如下：
3.根据权利要求2所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：所述数据传输协议包括以太网、wi-fi、蓝牙；所述数据采集方式为软件直接通信采集、网关进行采集、数字控制器进行采集中的一种。
4.根据权利要求2所述的一种边缘智能数据处理方法，其特征在于：所述数据压缩技术为哈夫曼编码、熵编码中的一种。
5.根据权利要求1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：张潇，张勇峰，
申请(专利权)人：黑龙江慧恒激光信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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