深圳大学AI边缘计算系统设计
时间: 2024-12-27 20:30:02 浏览: 19
深圳大学AI边缘计算系统设计方案
设计理念与目标
深圳大学AI边缘计算系统旨在通过融合先进的边缘计算技术和人工智能算法,实现高效的数据处理和实时响应能力。该系统特别关注于降低延迟、提高能效以及增强隐私保护措施[^1]。
架构概述
整个架构由三个主要部分组成:终端设备层、边缘节点层和服务云端层。终端设备负责收集原始数据并通过无线通信模块发送给最近的边缘节点;边缘节点执行初步的数据预处理并运行轻量级机器学习模型来做出即时决策;服务云端则用于存储大规模历史记录和支持复杂度更高的训练过程[^2]。
关键技术组件
- 低功耗传感器网络:采用自适应采样机制减少能耗。
- 分布式推理引擎:支持多种框架下的本地化预测操作。
- 安全传输协议:确保敏感信息的安全交换。
class EdgeNode:
def __init__(self, id):
self.id = id
def preprocess_data(self, raw_data):
processed_data = ... # 数据预处理逻辑
return processed_data
def run_inference(self, model_path, input_tensor):
result = ... # 推理逻辑
return result
应用场景实例
此方案可以应用于智慧交通监控中车辆识别与流量控制、智能家居环境中的自动化管理和能源优化等多个领域内。通过对这些具体案例的研究分析,能够进一步验证所提出的架构的有效性和优越性[^3]。