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公开(公告)号：CN111327677B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010065354.X
申请日：2020-01-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于边缘计算的工业物联网资源调度系统，包括终端数据采集层用于采集实时检测的工业数据并传输工业物联网的优化请求；边缘数据处理层用于将终端数据采集层的优化请求传输至云处理中心并且优化云计算中心传输来的工业数据，再将优化结果返回终端数据采集层；云计算中心用于储存和分析终端数据采集层传输而来的优化请求，在所含边缘数据处理层中寻找最适合处理该请求的边缘设备，将上述终端数据采集层的物理地址传输至边缘数据处理层。本发明将工业物联网的优化请求部署到云计算中心，根据不同优化请求的应用场景和服务类型查找适合该请求的最佳边缘设备，来提高边缘平台层的资源利用效率，降低整个工业物联网系统的带宽和总时延。
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公开(公告)号：CN111245950B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010065168.6
申请日：2020-01-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的工业物联网边缘资源智能调度系统，包括数据采集模块，对工业过程的中间环节进行监测，将数据处理任务调度至处理能力富余的边缘服务器上；任务调度模块，根据AoT将任务调度到合适的边缘服务器上，送入深度学习网络层进行初步数据处理；边缘数据处理模块，对监测数据进行处理分析，将输出的中间数据上传至云服务器；云端深度学习网络训练模块，接收并利用预处理数据进行训练以确定DBN最优网络结构，并对权重进行调整获得最终模型。本发明能提高深度学习模型获取数据的精准性和及时性，利用有限的网络带宽和边缘节点的服务能力最大化深度学习任务的数量。
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公开(公告)号：CN111245950A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010065168.6
申请日：2020-01-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的工业物联网边缘资源智能调度系统，包括数据采集模块，对工业过程的中间环节进行监测，将数据处理任务调度至处理能力富余的边缘服务器上；任务调度模块，根据AoT将任务调度到合适的边缘服务器上，送入深度学习网络层进行初步数据处理；边缘数据处理模块，对监测数据进行处理分析，将输出的中间数据上传至云服务器；云端深度学习网络训练模块，接收并利用预处理数据进行训练以确定DBN最优网络结构，并对权重进行调整获得最终模型。本发明能提高深度学习模型获取数据的精准性和及时性，利用有限的网络带宽和边缘节点的服务能力最大化深度学习任务的数量。
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公开(公告)号：CN111327677A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010065354.X
申请日：2020-01-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/733
Abstract: 本发明提出了一种基于边缘计算的工业物联网资源调度系统，包括终端数据采集层用于采集实时检测的工业数据并传输工业物联网的优化请求；边缘数据处理层用于将终端数据采集层的优化请求传输至云处理中心并且优化云计算中心传输来的工业数据，再将优化结果返回终端数据采集层；云计算中心用于储存和分析终端数据采集层传输而来的优化请求，在所含边缘数据处理层中寻找最适合处理该请求的边缘设备，将上述终端数据采集层的物理地址传输至边缘数据处理层。本发明将工业物联网的优化请求部署到云计算中心，根据不同优化请求的应用场景和服务类型查找适合该请求的最佳边缘设备，来提高边缘平台层的资源利用效率，降低整个工业物联网系统的带宽和总时延。
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