一种基于端边协同的人工智能控制方法、系统及存储介质

本发明提供一种基于端边协同的人工智能控制方法、系统及存储介质，通过边缘设备采集数据；训练标注数据和未标注数据；生成伪标签数据；在边缘设备上执行实时推理任务；监测边缘设备和端侧设备的资源状态；第二模型对伪标签数据进行增量学习；根据增量学习结果优化训练任务和推理任务；根据资源状态、训练任务和推理任务的执行情况调整资源分配；重复执行训练任务和推理任务直至结束。本发明在边缘设备推理，并通过增量学习不断优化性能，提高边缘设备计算能力。在第一模型结合半监督学习和自监督学习，替代人工标注数据的方式加速数据获取，提高效率。通过动态调度任务机制，提高训练效率和推理性能。同时减少了数据传输延迟和隐私泄露的风险。