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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于模型分割的边端协同任务划分与资源分配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：CN119629760B 。

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：202411819919.3，技术领域涉及：H04W72/53；该发明授权一种基于模型分割的边端协同任务划分与资源分配方法是由白桐;黄渤瀚;王志鹏设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型分割的边端协同任务划分与资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型分割的边端协同任务划分与资源分配方法，涉及边缘计算视频分析领域，集成CNN通道剪枝、双线性采样和仿射量化多维度压缩中间传输特征数据；基于三明治法则和知识蒸馏技术训练一个参数共享的动态神经网络，实现对特征数据压缩幅度的实时切换；建模边端协同任务划分中的用户推理性能指标，并构建满足用户性能需求约束和边缘资源约束的最大化推理准确率的优化问题；采用基于动态规划的求解算法，为用户抉择出最优的模型分割点与中间特征压缩参数等配置，同时对边缘通信资源和计算资源进行高效的分配，以提升其在多用户条件下的推理准确率。

本发明授权一种基于模型分割的边端协同任务划分与资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型分割的边端协同任务划分与资源分配方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤S1：针对边端协同推理任务中的端到端推理时延、推理吞吐量与准确率，结合用户的不同推理配置，建立全面的系统模型； 步骤S2：面向模型分割的中间特征数据压缩：基于模型分割的边端协同任务划分，沿某个分割点将神经网络模型划分为头部模型和尾部模型两部分，头部模型部署在终端用户上，尾部模型则部署在边缘服务器上，将特征数据压缩模块注入到头部模型和尾部模型之间； 步骤S3：根据多分割点动态神经网络训练算法，得到一个使用多种压缩参数配置的一个参数共享的动态神经网络，进行多分割点动态神经网络训练；结合用户需求约束与边缘资源约束，形成以准确率最大化为目标的离散优化问题； 步骤S4：根据步骤S1中建立的端到端推理时延模型、推理吞吐量模型和推理准确率模型，借助步骤S2中提出的特征数据动态压缩，构建推理准确率最大化的离散整数规划问题，实现准确率‑时延‑边缘计算或通信资源之间的权衡； 步骤S5：将离散整数规划问题从单边多端场景转化为个单边单端场景下的单个用户子问题； 步骤S6：针对二维资源分配问题的最优子结构性质，采用动态规划算法求得最优解，进行边端协同任务划分与资源分配。

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