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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利驾驶模型训练方法、装置、存储介质和设备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：CN119322673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411211164.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权驾驶模型训练方法、装置、存储介质和设备是由崔海霞;林壮星;曹鹏;王佳欢设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本驾驶模型训练方法、装置、存储介质和设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种驾驶模型训练方法、装置、存储介质和设备，方法包括：各个车辆端根据各自的驾驶数据和预设的训练次数训练边缘服务器下发的第一驾驶模型，得到训练后的第一模型参数差值；各个边缘服务器根据对应的若干个车辆端上传的第一模型参数差值训练第一驾驶模型，获得第三驾驶模型以及边缘聚合次数，将第三驾驶模型重新下发至各个车辆端，以更新各个车辆端的第一驾驶模型和重新获取新的第一模型参数差值，直至边缘聚合次数等于边缘聚合次数阈值，获得第二模型参数差值；云服务器根据若干个边缘服务器上传的第二模型参数差值训练第一驾驶模型，得到目标车辆驾驶模型。本申请可以降低驾驶模型的训练负担，提高训练效率。

本发明授权驾驶模型训练方法、装置、存储介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种驾驶模型训练方法，其特征在于，应用于驾驶模型训练系统，驾驶模型训练系统包括多个车辆端、若干个边缘服务器和云服务器，驾驶模型训练方法包括： 各个所述边缘服务器下发第一驾驶模型至对应的若干个车辆端； 各个所述车辆端根据各自的驾驶数据和预设的训练次数训练所述第一驾驶模型，得到训练后的第二驾驶模型，并根据所述第二驾驶模型和所述第一驾驶模型得到第一模型参数差值；各个所述车辆端将所述第一模型参数差值上传至对应的边缘服务器； 各个所述边缘服务器根据对应的若干个所述车辆端上传的第一模型参数差值训练所述第一驾驶模型，获得第三驾驶模型以及边缘聚合次数；若所述边缘聚合次数小于预设的边缘聚合次数阈值，将第三驾驶模型重新下发至各个所述车辆端，以更新各个车辆端的第一驾驶模型和重新获取新的第一模型参数差值，直至所述边缘聚合次数等于所述边缘聚合次数阈值，获得第四驾驶模型，并根据所述第四驾驶模型和所述第一驾驶模型得到第二模型参数差值；各个所述边缘服务器将所述第二模型参数差值上传至所述云服务器； 所述云服务器根据若干个所述边缘服务器上传的所述第二模型参数差值训练第一驾驶模型，得到目标车辆驾驶模型，包括：所述云服务器根据若干个所述边缘服务器上传的所述第二模型参数差值训练第一驾驶模型，得到第五驾驶模型以及云聚合次数；若所述云聚合次数小于预设的云聚合次数阈值，将第五驾驶模型重新下发至若干个所述边缘服务器，以更新各个边缘服务器的第一驾驶模型和重新获取新的第二模型参数差值，直至所述云聚合次数等于所述云聚合次数阈值，获得所述目标车辆驾驶模型； 其中，所述云服务器根据若干个所述边缘服务器上传的所述第二模型参数差值训练第一驾驶模型，得到第五驾驶模型以及云聚合次数，包括： 云服务器根据预设的学习算法和多个所述第二模型参数差值，获得各个所述第二模型参数差值的最优权重； 云服务器根据各个所述第二模型参数差值及其最优权重，得到第二梯度下降系数； 云服务器根据所述第二梯度下降系数和预设的第二训练步长，训练所述第一驾驶模型，以得到所述第五驾驶模型，将得到所述第五驾驶模型的次数确定为所述云聚合次数； 其中，所述各个所述边缘服务器根据对应的若干个所述车辆端上传的第一模型参数差值训练所述第一驾驶模型，获得第三驾驶模型以及边缘聚合次数，包括： 各个所述边缘服务器根据预设的学习算法和多个所述第一模型参数差值，获得各个所述第一模型参数差值的最优权重； 各个所述边缘服务器根据各个所述第一模型参数差值及其最优权重，得到第一梯度下降系数；通过以下公式，得到第一梯度下降系数： 其中，为第一梯度下降系数，用于指示聚合训练的梯度下降方向；为第个第一模型参数差值的最优权重；为第个第一模型参数差值； 各个所述边缘服务器根据所述第一梯度下降系数和预设的第一训练步长，训练所述第一驾驶模型，以得到所述第三驾驶模型，将得到所述第三驾驶模型的次数确定为所述边缘聚合次数；通过以下公式，得到第三驾驶模型： 其中，为第个边缘服务器的第三驾驶模型，为第个边缘服务器的第一驾驶模型，为第一训练步长。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学，其通讯地址为：528225 广东省佛山市南海区狮山南海软件园华南师范大学电子与信息工程学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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