一种基于云端的Tina R329增量学习与自动模型部署方法

本发明公开了一种基于云端的Tina R329增量学习与自动模型部署方法，涉及云计算、机器学习和嵌入式系统领域，包括数据采集与标准化、数据再平衡、模型预训练、增量学习、模型量化和模型部署等技术步骤，最终实现将优化后的模型通过无线通信自动推送至本地设备，并在本地设备实时完成最新模型的部署，而无需人工干预。本发明充分利用云平台的强大计算资源，对嵌入式设备实时采集的环境数据进行高效分析与处理，使设备能够快速响应并适应环境变化，显著提升了系统的智能化和自动化水平。该方法特别适用于需要频繁更新模型且依赖实时反馈的应用场景，如智能硬件、物联网设备及边缘计算领域，具有广阔的应用前景和商业价值。