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龙图腾网获悉杭州数动云科技有限公司申请的专利一种基于边云协同的非侵入式家用电器负载识别方法及系统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：CN116522216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310217414.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于边云协同的非侵入式家用电器负载识别方法及系统是由金小龙;曹迪;刘捷设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边云协同的非侵入式家用电器负载识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电器识别系统技术领域，且公开了一种基于边云协同的非侵入式家用电器负载识别方法及系统，所述系统为边云协同系统，结构由云服务器和边缘智能设备组成，边缘智能设备逻辑抽象为数据采集层、数据聚合层、边缘协作和推理层，数据采集层负责从电器捕获电气特性，来自多个电气设备的这些数据将在数据聚合层聚合，边缘协作和推理层负责与云的交互和执行模型的推理，整个电器识别系统以电气类别分解及识别网络和插座类硬件相结合的方式形成系统架构，所发明的智能电气识别插座集采样、处理、分析、通讯于一体，并且负载识别算法的识别准确度在95％以上。

本发明授权一种基于边云协同的非侵入式家用电器负载识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边云协同的非侵入式家用电器负载识别系统，其特征在于：所述系统为边云协同系统，结构由云服务器和边缘智能设备组成，边缘智能设备逻辑抽象为数据采集层、数据聚合层、边缘协作和推理层，数据采集层负责从电器捕获电气特性，来自多个电气设备的这些数据将在数据聚合层聚合，边缘协作和推理层负责与云的交互和执行模型的推理； 边缘智能设备在以下阶段与云服务器协作； 方法为：第1阶段：初始训练模型，云服务器从存储在训练数据库中的初始数据集N0训练第一个神经网络TD0，训练完成后生成权重文件W0； 第2阶段：获取模型权重，神经网络N0训练完成后，服务器会将权重文件W0发送到边缘智能设备的数据协调和推理层，因此，部署在边缘智能设备中的模型将获得执行模型推理的初始权重，并将推理结果返回到云中，最终，云服务器将统一推理结果，并为用户展示电器的实时状态； 第3阶段：更新数据，在边缘智能设备执行的推理过程中，当一个新的设备类别添加到系统中时，设备数据将自动提取并添加到训练数据库中，并将TD1数据发送到云服务器以提示模型的训练，云端在基于最新数据集训练新神经网络N1后，会将更新后的权重文件W1发送到边缘智能设备，在此阶段，采用异步机制，在服务器上进行模型更新过程，在边缘进行边缘模型的推理，连续执行数据阶段更新的操作，并对模型进行动态更新以适应真实环境的变化。

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