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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種用于邊緣智能的聯邦類增量學習系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119380112B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411663186.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種用于邊緣智能的聯邦類增量學習系統及方法是由張盈;陳予賢;郭斌;於志文設計研發完成，并于2024-11-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于邊緣智能的聯邦類增量學習系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于邊緣智能的聯邦類增量學習框架及方法。該框架包括：中心云服務器，多個邊緣服務器和多個邊緣智能設備，中心云服務器與多個邊緣服務器連接、一個邊緣服務器與多個邊緣智能設備連接，其中，中心云服務器包括第一初始神經網絡模型和第二初始神經網絡模型。本發明解決了邊緣設備的性能和資源需求過高，無法在低計算和存儲資源的邊緣設備上高效運行，類增量學習方法存在災難性遺忘問題，模型在接收到新的類別數據時，其對舊類別的表現會急劇下降，缺乏對數據隱私的有效保護，尤其是在聯邦學習中，由于不同邊緣設備上的數據分布不均勻，模型容易泄露本地數據的敏感信息的技術問題。

本發明授權一種用于邊緣智能的聯邦類增量學習系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種用于邊緣智能的聯邦類增量學習系統，其特征在于，包括：中心云服務器，多個邊緣服務器和多個邊緣智能設備，中心云服務器與多個邊緣服務器連接、一個邊緣服務器與多個邊緣智能設備連接，其中，中心云服務器包括第一初始神經網絡模型和第二初始神經網絡模型； 中心云服務器，用于通過初始數據集對第一初始神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的初始特征提取器、初始特征提取器的權重、初始分類器和初始分類器的權重，獲取初始數據集對應的初始化特征自相關矩陣，在初始特征提取器后添加擴展層、將初始分類器替換為解析分類器，得到第二初始神經網絡模型，通過初始數據集對第二初始神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的目標特征提取器、目標特征提取器的權重、解析分類器和解析分類器的權重，將目標特征提取器、目標特征提取器的權重、解析分類器和解析分類器的權重發送至多個邊緣服務器； 邊緣智能設備，用于將采集到的多個目標時間段的若干張圖像發送至對應的邊緣服務器； 邊緣服務器，用于接收第一個邊緣智能設備發送的第一個目標時間段的若干張圖像，通過目標特征提取器提取圖像的特征，并將提取后的特征通過解析增量學習進行學習后更新解析分類器，將提取后的特征通過解析增量學習的過程為更新初始化特征自相關矩陣，基于更新后的初始化特征自相關矩陣使用遞歸公式更新解析分類器的權重并記錄第一個目標時間段的若干張圖像的數量，直至接收完與邊緣服務器對應的最后一個邊緣智能設備的最后一個目標時間段的若干張圖像，得到最后一個邊緣智能設備的最后一個目標時間段的解析分類器的權重和每個邊緣智能設備的圖像的總數量，并上傳至中心云服務器； 中心云服務器，還用于將每個邊緣服務器的最后一個目標時間段的解析分類器的權重和圖像的總數量通過加權平均的方法生成全局解析分類器的權重，將全局解析分類器的權重發送至多個邊緣服務器，使每個邊緣服務器對下一輪獲取的多個目標時間段的一個目標時間段的若干張圖像進行處理時，將上一輪的最后一個目標時間段的解析分類器的權重替換為全局解析分類器的權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。