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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种用于物联网CNN推理的双支路模型训练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：CN119741543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411809149.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于物联网CNN推理的双支路模型训练方法是由刘乔寿;邓义锋设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于物联网CNN推理的双支路模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明属于物联网计算技术领域，具体涉及一种用于物联网CNN推理的双支路模型训练方法；该方法包括：构建双支路CNN训练模型，下支路为图像分类模型，上支路为在图像分类模型的卷积层后添加损失层得到；训练双支路CNN训练模型，保存下支路的图像分类模型；将图像分类模型部署到物联网边缘节点上，并根据模型的权重参数和节点的位置信息选择最优的传输环路；将推理任务分配到初始节点，初始节点按照最优的传输环路进行推理，得到图像分类结果；本发明保证了推理模型复杂度不变的同时，提升了推理的性能，提高了物联网通信推理的效率。

本发明授权一种用于物联网CNN推理的双支路模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种用于物联网CNN推理的双支路模型训练方法，其特征在于，包括： S1：构建双支路CNN训练模型，下支路为图像分类模型，上支路为在图像分类模型的卷积层后添加损失层得到； S2：训练双支路CNN训练模型，保存下支路的图像分类模型；双支路CNN训练模型训练过程中，上支路卷积后，若特征图尺寸发生变化，则将该卷积层前损失层的输出与下支路对应位置的卷积层输出叠加； S3：将图像分类模型部署到物联网边缘节点上，并根据模型的权重参数和节点的位置信息选择最优的传输环路；根据模型的权重参数和节点的位置信息选择最优的传输环路的过程包括： 获取传输环路总集合，计算每个节点的评价因子；计算节点的评价因子的公式为： 其中，εi表示第i个节点的评价因子，di,j表示第i个节点到第j个节点的欧氏距离，表示第i个节点上的图像分类模型权重均值； 统计物联网边缘节点数量，若节点数量充足，则从传输环路总集合中寻找使得评价因子总和最小的一条传输环路； 若节点数量不足，则从传输环路总集合中寻找使得评价因子总和最小的传输环路子集合； S4：将推理任务分配到初始节点，初始节点按照最优的传输环路进行推理，得到图像分类结果。

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