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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利面向多摄像头视频分析的端边云协同近似去冗系统及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：CN120343205B 。

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：202510620725.9，技术领域涉及：H04N7/18；该发明授权面向多摄像头视频分析的端边云协同近似去冗系统及方法是由王子逸;张芮;张蓝姗;王文东设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向多摄像头视频分析的端边云协同近似去冗系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出了面向多摄像头视频分析的端边云协同近似去冗系统及方法，属于互联网应用层的端边云协同优化技术领域。本发明提出了一个端边云协同缓存架构，云缓存以较低的成本提供更多的存储资源，并通过最大覆盖缓存选择算法构建边缘缓存，边缘缓存位于离摄像头更近的地方，延迟更短。摄像头连接到边缘服务器并不断将捕获的视频流传输给它，通过结合两种缓存的优势，系统快速准确识别出目标结果。同一个目标只会被系统识别一次，随后目标的特征和识别结果会被存储在缓存中。当目标再次出现时，系统可以从缓存中查询到对应的识别结果，而无需调用模型进行重复的计算，从而大大节省了计算资源。

本发明授权面向多摄像头视频分析的端边云协同近似去冗系统及方法在权利要求书中公布了：1.面向多摄像头视频分析的端边云协同近似去冗方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一，构建端边云协同缓存架构，包括边缘服务器和云平台，并在云平台中建立初始云缓存； 初始云缓存的建立过程为： 初始阶段，多个摄像头构成的视频捕获系统将一段时间内的视频流传输给端边云协同缓存架构，进行目标识别，并将识别的目标存储于云平台中，建立云缓存； 步骤二，通过最大覆盖缓存选择算法从云缓存中选择特征构建边缘缓存，并存储于边缘服务器中； 步骤三，端边云协同缓存架构正式运行阶段，视频流传输给边缘服务器进行处理，提取其中的关键帧； 步骤四，使用卷积网络提取关键帧中的目标边界框，进一步利用特征提取器对目标边界框进行特征提取，得到目标特征； 步骤五，使用快速近似匹配算法查询提取到的目标特征是否已经在边缘缓存中存储了该目标对应的识别结果，如果存在，则立即返回对应的识别结果；否则，将截取的目标特征发送到云平台进行进一步处理； 步骤六，云平台使用快速近似匹配算法根据目标特征对云缓存进行搜索，如果存在，则将检索到的识别结果返回给边缘服务器；如果没有相应结果，则执行部署在云平台上的目标识别模型计算对应的结果返回到边缘服务器，同时将该结果添加到云缓存中； 步骤七，针对更新的云缓存，返回步骤二定期更新边缘缓存，并对新的视频流进行目标识别。

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