边缘计算设备的任务处理方法及边缘计算设备系统

    公开(公告)号:CN118093125A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410194364.1

    申请日:2024-02-21

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50

    摘要: 本申请提供一种边缘计算设备的任务处理方法及边缘计算设备系统,涉及数据传输技术领域,该方法通过第一边缘计算设备采集第一检测区域图像,根据第一检测区域图像生成第一任务,对比第一边缘计算设备的当前设备负载参数与第一预设阈值,若第一边缘计算设备的当前设备负载参数大于第一预设阈值,则第一边缘计算设备向云端平台发送列表请求信息,云端平台响应于接收到第一边缘计算设备发送的列表请求信息,云端平台获取所有第二边缘计算设备的当前设备负载参数,并生成第一边缘计算设备本机的调度列表,向第一边缘计算设备发送本机的调度列表,第一边缘计算设备获取云端平台发送的本机的调度列表,将第一任务发送至调度列表中调度优先级最高的目标边缘计算设备,目标边缘计算设备接收第一任务进行处理得到处理结果,将处理结果发送至云端平台和/或第一边缘计算设备。可以合理利用各边缘计算设备的算力,达到提高边缘计算设备资源利用率的效果。且由云端平台确定调度列表可以提高数据处理的效率。

    棒材产线异常监控方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117631619A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311549867.8

    申请日:2023-11-18

    IPC分类号: G05B19/418

    摘要: 本发明实施例中的棒材产线异常监控方法、装置、设备及存储介质,通过获取棒材产线各待检测节点的节点图像并基于预设节点检测模型进行节点异常检测,得到各待检测节点的节点检测状态,若存在至少一个待检测节点的节点检测状态为运行异常,则将节点检测状态为运行异常的待检测节点确定为异常状态节点,并生成异常警示报告后在终端进行展示,并根据异常警示报告和异常状态节点的节点图像生成检测日志进行存储;本申请将棒材生产产线的各部分抽象为检测节点,基于图像识别技术和深度学习技术确定各节点的检测模型,对棒材生产产线的各生产部分进行集成的监控与异常检测,避免现有的大量人力投入,且提升异常监控精准度,保证对生产异常的及时发现。