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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于云邊協同的工業異常檢測方法及裝置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：CN120388379B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510887511.8，技術領域涉及：H04L67/50；該發明授權一種基于云邊協同的工業異常檢測方法及裝置是由賀詩波;寒翔;錢斌;周啟航;陳積明;孟文超設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于云邊協同的工業異常檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于云邊協同的工業異常檢測方法及裝置，包括：工業現場配置包含大模型的云服務器和包含異常檢測模型的邊緣客戶端；使用攝像頭實時采集工業產線上產品的圖像數據并標注；使用所述圖像數據在邊緣客戶端對異常檢測模型進行訓練；將訓練后的異常檢測模型參數上傳至云服務器進行聚合，通過大模型與多個小模型協同生成集成軟標簽，使用集成軟標簽對邊緣客戶端的異常檢測模型進行參數更新；循環異常檢測模型的訓練和更新，并行對實時采集圖像數據進行檢測。本發明融合大模型泛化能力與小模型局部經驗，增強模型集體智慧，顯著提高工業流水線上異常檢測的準確性、穩定性和跨產線泛化能力，滿足邊緣設備資源受限條件下的實時性要求。

本發明授權一種基于云邊協同的工業異常檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于云邊協同的工業異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、工業現場配置包含大模型的云服務器和包含異常檢測模型的邊緣客戶端； S2、使用攝像頭實時采集工業產線上產品的圖像數據并標注； S3、使用所述圖像數據在邊緣客戶端對異常檢測模型進行訓練；將訓練后的異常檢測模型參數上傳至云服務器進行聚合，通過大模型與多個小模型協同生成集成軟標簽，使用集成軟標簽對邊緣客戶端的異常檢測模型進行參數更新； 所述通過大模型與多個小模型協同生成集成軟標簽具體包括： 對于云端訓練集中的每個樣本：使用大模型進行前向傳播生成預測分布；使用每個被選中的客戶端小模型分別進行前向傳播生成預測分布；計算每個被選中的客戶端小模型的預測分布的熵作為對當前樣本的預測置信度；根據所述預測置信度，對每個小模型預測分布加權平均，得到小模型集成預測；將大模型預測分布與小模型集成預測進行融合，形成最終的集成軟標簽； S4、循環異常檢測模型的訓練和更新，并行對實時采集的圖像數據進行檢測。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。