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申请/专利权人：杭州宇泛智能科技股份有限公司

申请日：2024-12-19

公开（公告）日：2025-01-24

公开（公告）号：CN119358626A

专利技术分类：...修改架构，例如：添加、删除或静默节点或连接[2023.01]

专利摘要：本申请实施例提供一种面向边缘计算的自适应零售行为识别模型优化方法，方法包括：基于初始零售行为识别模型构建权重评估矩阵，初始零售行为识别模型包含商品交互、结算操作和顾客动线三类行为识别任务，利用L2范数计算每层神经元权重的重要性分数，结合重要性分数与层间连接密度生成多维度评估指标，根据评估指标设定自适应剪枝阈值；在边缘设备采集实时零售场景数据，提取商品操作、顾客移动轨迹和购物行为时序特征构建样本缓存池，基于样本缓存池计算特征重要性，对量化模型进行选择性在线更新；本申请能够通过构建智能化的模型优化和在线更新框架，提升系统在边缘设备上的运行效率和识别准确性。

专利权项：1.一种面向边缘计算的自适应零售行为识别模型优化方法，其特征在于，所述方法包括：基于初始零售行为识别模型构建权重评估矩阵，所述初始零售行为识别模型包含商品交互、结算操作和顾客动线三类行为识别任务，利用L2范数计算每层神经元权重的重要性分数，结合所述重要性分数与层间连接密度生成多维度评估指标，根据所述评估指标设定自适应剪枝阈值，采用递归方式逐层进行结构化剪枝，对所述剪枝后的模型执行参数重构与梯度补偿得到轻量化模型；在所述轻量化模型的训练过程中构建量化感知层，将所述量化感知层的模型参数与中间激活值的数值分布映射至最优量化区间，通过计算每层输出对权重扰动的梯度变化率获取所述梯度敏感度，基于层输出特征图的像素分布概率计算香农熵得到所述特征信息熵，利用不同零售场景下的验证样本计算性能指标变化率建立自适应权重函数，所述验证样本包括自助结算、货架商品拿取和顾客驻留行为，根据所述自适应权重函数计算所述梯度敏感度与所述特征信息熵的权重比例，将所述权重比例应用于层重要性评分计算，根据所述层重要性评分确定关键层并保持16位浮点数精度，对非关键层执行8位定点数量化，引入噪声扰动与补偿机制优化所述量化误差，生成适配边缘设备的量化模型；在边缘设备采集实时零售场景数据，提取商品操作、顾客移动轨迹和购物行为时序特征构建样本缓存池，基于所述样本缓存池计算特征重要性，对所述量化模型进行选择性在线更新，通过异步参数聚合与增量学习相结合的方式实现模型持续优化。

百度查询： 杭州宇泛智能科技股份有限公司 面向边缘计算的自适应零售行为识别模型优化方法