[发明专利]数据获取装置与数据运算系统及方法

权利要求书

1.一种数据获取装置，其特征在于，包括：

一传感器，获得一传感数据；

一第一处理电路，耦接该传感器，并运行对应当下场景的一机器学习模型而自该传感数据获取出对应该当下场景的一特征数据；以及

一第二处理电路，耦接该第一处理电路，并运行对应该当下场景的一函式库，藉以转换对应该机器学习模型的一需求为一服务任务，并且通过一通信芯片传送该服务任务与该特征数据。

2.如权利要求1所述的数据获取装置，其特征在于，更包括：

一存储装置，包括一分布式账本，

其中，通过该通信芯片自一云端服务器装置接收一虚拟货币，并存储该虚拟货币至该分布式账本。

3.如权利要求1项所述的数据获取装置，更包括：该通信芯片，

其中，通过该通信芯片传送该传感数据至一运算装置，并且自该运算装置接收对应于该当下场景的该机器学习模型与该函式库。

4.一种数据运算系统，其特征在于，包括：

一运算装置以及一数据获取装置，其中，

该数据获取装置，包括：

一传感器，获得一传感数据；

一第一通信芯片，传送该传感数据至该运算装置；

一第一处理电路，耦接该传感器以及该第一通信芯片；以及

一第二处理电路，耦接该第一通信芯片以及该第一处理电路；

该运算装置，包括：

一第二通信芯片，与该第一通信芯片建立一通信连结，以自该数据获取装置接收该传感数据；以及

一处理器，耦接至该第二通信芯片；

其中，在该运算装置中，该处理器判断该传感数据的场景是否已变换，并且响应于确定该传感数据的场景已变换，该处理器选择对应于当下场景的一机器学习模型，并且基于该当下场景决定一函式库，该处理器通过该通信连结将该机器学习模型与该函式库部署至该数据获取装置，

在将该机器学习模型与该函式库部署至该数据获取装置之后，该第一处理电路运行该机器学习模型而自该传感数据获取出对应该当下场景的特征数据，该第二处理电路运行对应该当下场景的该函式库，藉以将该机器学习模型对应的需求转换为服务任务，并且通过该第一通信芯片传送该服务任务与该特征数据。

5.如权利要求4所述的数据运算系统，其特征在于，在该运算装置中，

该处理器自每一多个已知场景样本获取一第一场景语意特征，并且从自该传感数据所获得的每一多个未知场景样本中获取一第二场景语意特征，接着，将训练好的场景语意特征比对该第一场景语意特征与该第二场景语意特征来获得对应该第一场景语意特征与该第二场景语意特征的多个建议场景，对所述多个建议场景执行一非极大值抑制，借此过滤所述多个建议场景，

基于过滤后的所述多个建议场景，自所述多个已知场景样本与所述多个未知场景样本中进行筛选；

该处理器将对应所述多个过滤后的建议场景的所述多个已知场景样本与所述多个未知场景样本两者的语意特征输入一转导支持向量机，借此获得该传感数据对应的一场景，并且基于一先前场景来判断该场景是否已变换。

6.如权利要求4所述的数据运算系统，其特征在于，在该运算装置中，

该处理器利用对应该当下场景的该机器学习模型自该传感数据中获取对应于该当下场景的特征数据，基于对应该当下场景的该函式库将对应于该机器学习模型的需求转换为服务任务，并且通过该第二通信芯片传送该特征数据及该服务任务至一云端服务器装置。

7.如权利要求4所述的数据运算系统，其特征在于，更包括：一云端服务器装置，该云端服务器装置包括：

一排程器；

该排程器自该运算装置或该数据获取装置接收该特征数据与该服务任务来执行一服务协商，通过该服务协商来指派至少一资源，并利用该至少一资源执行该机器学习模型来获得一结果。