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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的车联网优化任务边缘卸载方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114786156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210435224.X，技术领域涉及：H04W4/44；该发明授权一种基于深度学习的车联网优化任务边缘卸载方法是由章坚武;戚可寒;郭春生;许方敏设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的车联网优化任务边缘卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的车联网优化任务边缘卸载方法，应用于车联网边缘计算系统，所述车联网边缘计算系统包括路侧单元和车载单元，所述路侧单元包括边缘计算服务器，所述车联网边缘计算系统还包括云计算服务器，所述边缘计算服务器包括至少两个卸载单元，以及与每个卸载单元对应的调度单元和惩罚判定单元，所述卸载单元中加装有用于卸载决策的深度神经网络，将超出边缘计算服务器可用计算能力的任务从边缘计算服务器调度至云端计算服务器。本发明有效降低了车联网边缘计算系统的总时延与总能耗。

本发明授权一种基于深度学习的车联网优化任务边缘卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的车联网优化任务边缘卸载方法，应用于车联网边缘计算系统，所述车联网边缘计算系统包括路侧单元和车载单元，所述路侧单元包括边缘计算服务器，其特征在于，所述车联网边缘计算系统还包括云计算服务器，所述边缘计算服务器包括至少两个卸载单元，以及与每个卸载单元对应的调度单元和惩罚判定单元，所述卸载单元中加装有用于卸载决策的深度神经网络，所述基于深度学习的车联网优化任务边缘卸载方法，包括： 以车联网边缘计算系统的总能耗与总时延的加权和为系统开销，联合卸载决策与计算资源分配进行建模，确定目标函数； 训练所述深度神经网络，对于一个路侧单元，将接收到的车辆任务及其对应的属性作为卸载单元中深度神经网络的输入，通过深度神经网络得到候选卸载决策； 对于候选卸载决策中决定由边缘计算服务器执行的任务，调度单元将任务所需计算资源与边缘计算服务器空闲计算资源进行比较，如果边缘计算服务器空闲计算资源充足，则在边缘计算服务器中处理该任务，否则将任务调度到云计算服务器； 惩罚判定单元判断每个车辆任务执行时延是否超过最大容忍时延，并根据惩罚函数计算适应度函数的值，所述适应度函数为目标函数与惩罚函数的和，选择适应度函数的值最小的候选卸载决策作为最优卸载决策； 将所述车辆任务和最优卸载决策放入标准库作为训练准则，随机从标准库中选择训练准则分配给卸载单元中的深度神经网络，利用梯度下降算法，最小化损失函数从而更新深度神经网络的网络参数； 不断进行训练直到完成深度神经网络的训练，采用训练好的深度神经网络更新卸载单元，通过卸载单元和调度单元对车辆任务进行卸载； 其中，所述目标函数如下： 其中，Ca,b为系统总代价，N为车辆总数，M为任务数量，ynm为任务anm对应的属性值，表示车辆n本地执行任务m所消耗的能耗，bnm表示任务anm对应的决策值，表示车辆n卸载任务m的总能耗，表示车辆n卸载总时延，表示车辆n本地执行任务所消耗的总时延； 所述惩罚函数表示为： 其中，h＝max{0,g}，表示车辆n总卸载时延，θh表示惩罚函数。

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