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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利图像识别的方法、分布式系统、设备及存储介质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：CN117351327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310973608.1，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权图像识别的方法、分布式系统、设备及存储介质是由杨婷婷;孙鑫;韩成卓;宁嘉鸿;崔正琦设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别的方法、分布式系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像识别的方法、分布式系统、设备及存储介质，涉及但不限于图像识别技术领域，本申请应用于由参数服务器及多个客户端系统组成的分布式系统，客户端系统包括至少一个部署有图像模型的第三子模型的边缘服务器及部署有图像模型的第一子模型和第二子模型的客户端；客户端获取第三子模型的第一梯度数据以计算N个训练样本的第二梯度数据；客户端将N个第二梯度数据进行梯度裁剪及噪声叠加得到平均梯度数据以使边缘服务器更新模型参数并重新迭代训练直至达到第一收敛条件；通过参数服务器对模型参数更新以使客户端系统重新训练得到用于图像识别的图像模型；本申请实施例能更加高效以及安全的提供一种图像模型用于图像识别。

本发明授权图像识别的方法、分布式系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别的方法，其特征在于，应用于分布式系统，所述分布式系统设置有参数服务器以及与所述参数服务器通信连接的多个客户端系统，至少一个所述客户端系统包括至少一个边缘服务器以及与所述边缘服务器通信连接的至少一个客户端；所述方法包括： 在每个所述客户端部署预设的图像模型的第一子模型和第二子模型，在所述边缘服务器部署所述图像模型的第三子模型，其中，所述第一子模型的输出连接所述第三子模型，所述第三子模型的输出连接所述第二子模型；所述第二子模型的输出为所述图像模型的输出； 所述客户端获取当前次迭代中所述第三子模型的第一梯度数据，并根据所述第一梯度数据计算得到当前次迭代中N个训练样本一一对应的第二梯度数据； 所述客户端将N个所述第二梯度数据进行梯度裁剪以及噪声叠加处理，得到平均梯度数据； 所述客户端将所述平均梯度数据发送到所述边缘服务器以更新所述边缘服务器的模型参数并进行下一次迭代训练，直至所述图像模型满足预设的第一收敛条件； 在所述图像模型满足第一收敛条件时通过所述边缘服务器将模型参数发送至所述参数服务器以更新全局模型参数； 所述客户端和所述边缘服务器根据更新后的所述全局模型参数重新训练直至满足第二收敛条件，得到训练好的图像模型； 通过训练好的所述图像模型进行图像识别，输出识别数据。

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