一种基于模型分割的边端协同任务划分与资源分配方法

本发明公开了一种基于模型分割的边端协同任务划分与资源分配方法，涉及边缘计算视频分析领域，集成CNN通道剪枝、双线性采样和仿射量化多维度压缩中间传输特征数据；基于三明治法则和知识蒸馏技术训练一个参数共享的动态神经网络，实现对特征数据压缩幅度的实时切换；建模边端协同任务划分中的用户推理性能指标，并构建满足用户性能需求约束和边缘资源约束的最大化推理准确率的优化问题；采用基于动态规划的求解算法，为用户抉择出最优的模型分割点与中间特征压缩参数等配置，同时对边缘通信资源和计算资源进行高效的分配，以提升其在多用户条件下的推理准确率。