摘要
本发明提供一种工业多协议异构实时视频协同分析方法,包括:开发轻量化编译器,集成算子依赖图分析模块,通过图神经网络预测神经网络处理单元指令级并行性,动态生成优化中间表示;构建协议分类图神经网络模型,进行协议类型自识别与流媒体元数据自动提取,并将异构视频流转换为标准化帧序列;设计多智能体强化学习模型,以神经网络处理单元计算单元利用率、内存带宽占用率、任务队列深度为状态空间,通过离线仿真训练生成最优调度策略;采用混合网络预测视频关键区域,结合运动矢量分析,对非关键区域分辨率降采样;硬件级调度采用时间片轮转抢占式调度,根据算法的优先级动态分配时间片。
技术关键词
神经网络处理单元
协同分析方法
实时视频
多协议
运动矢量分析
时间片
多智能体强化学习
抢占式调度
异构
神经网络模型
分析方法开发
混合网络
优先级算法
工业
深度确定性策略梯度
队列
内存
消息传递机制
系统为您推荐了相关专利信息
虚拟终端
视频会议测试方法
实时视频
视频帧
一致性测试
辅助驾驶方法
兴趣
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智能显示系统
座舱
数据处理方法
输出特征
神经网络处理单元
电子设备
数据处理装置
协议转换模块
多源异构数据融合
统一数据模型
设备运行数据
数据采集模块
大规模图像数据
多层卷积神经网络
迁移学习技术
深度学习模型
算法