基于边端情境自适应的潜藏情境挖掘和语义分割算法

随着智能物联网的发展,越来越多的移动设备被赋予智能。然而,在实际部署中,边端设备和云端训练所处的实际情境是动态变化的(光线、形象等因素),因此边缘计算面临着边端情境分布变化等诸多问题。

针对边端情境复杂多样,潜藏情境难挖掘的问题,拟提出人机共融和数据潜藏情境挖掘技术,结合专家知识为特征提取提供指导,实现目标数据中潜藏情境的识别与挖掘;针对传统深度计算模型自适应能力差的问题,拟提出多模态输入自适应的深度计算方法,通过训练并行情境检测器细粒度地检测边端情境,并利用情境检测向量和超网