事件识别方法及相关设备

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种事件识别方法，包括：获取各个场景下的小模型在历史时间窗口内执行事件识别任务的识别置信度数据，并对识别置信度数据进行拟合，生成表示各个场景历史置信度分布的概率密度函数；基于各个场景历史置信度分布的概率密度函数，通过时序预测模型预测未来时间窗口内各个场景的置信度变化趋势；根据各个场景的置信度变化趋势，动态调整小模型或大模型在未来时间窗口对各个场景执行事件识别的调用优先级；基于调用优先级对各个场景分配对应的计算资源，以执行各个场景在未来时间窗口的事件识别任务。本发明解决了现有方法难以实现计算资源在多个场景间的动态化分配，导致资源利用率与识别准确率低的问题。