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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于边缘计算的隐私保护图像识别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：CN115661583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211438780.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于边缘计算的隐私保护图像识别方法是由仝伟;牛嘉诚;仲盛设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的隐私保护图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于边缘计算的隐私保护图像识别方法，属于图像识别，隐私保护，边缘计算领域。本发明在保护隐私的前提下，利用边缘智能设备提高图像识别精确度，能利用边缘设备提高云服务器的训练效率，首先，边缘智能设备分别利用自己的图像数据训练，分别得到结构相同的模型，作为教师模型。然后，云服务器在每次迭代时，先从训练集中随机挑选训练样本，计算梯度并加入差分隐私噪声，构建候选池并发送给边缘设备；之后每个边缘设备对候选池中的候选样本投票，选取使得收敛最快的样本，并对投票获得的向量添加差分隐私噪声；云服务器统计候选池中得票最多的训练样本，并使用此样本在此迭代中更新中心模型；云服务器的模型再发布给边缘设备，用来图像识别。

本发明授权一种基于边缘计算的隐私保护图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的隐私保护图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.1，n个边缘设备{A1,A2,…,An}从云服务器处获得初始模型，利用自己所拥有的图像数据集Di，1≤i≤n，使用梯度下降法即时增量训练教师模型{M1,M2,…,Mn}，模型的参数为{w1,w2,…,wn}； 步骤1.2，云服务器c初始化训练模型mc，令其参数为0，迭代次数t为1；设置总迭代轮数为T，候选池大小为L，batch大小为B； 步骤1.3，云服务器c进行隐私保护的迭代训练；每轮训练中更新训练模型参数，在第t轮中，将模型参数更新为每轮迭代结束后令迭代次数t加一； 步骤1.4，云服务器c判断迭代次数是否大于总迭代轮数T，若否则返回步骤1.3，若是则进入步骤1.5； 步骤1.5，云服务器c训练完成，得到模型Mc其模型参数为 步骤1.6，云服务器C发送模型Nc到边缘设备，用于图像识别； 步骤1.7，过程结束； 每个边缘设备Ai从云服务器端接收中心模型，并在此基础上即时增量训练一个图像识别模型Mi，其模型参数记为wi，作为教师模型； 每轮隐私保护迭代训练在每一轮中根据边缘教师模型选出最优更新梯度，并更新训练模型，具体包括以下步骤： 步骤2.1，云服务器C从离线图像数据集Dc中构建大小为L的候选池； 步骤2.2，云服务器w对候选池增加隐私保护，得到隐私保护的候选池 步骤2.3，云服务器C将候选池发送给每个边缘设备； 步骤2.4，每个边缘设备利用自己的教师模型从候选池中选出最优梯度，并将选出的最优梯度以独热编码的形式表示为 步骤2.5，每个边缘设备将独热编码添加隐私保护，得到隐私保护的独热编码 步骤2.6，每个边缘设备将隐私保护的独热编码发送给云服务器C； 步骤2.7，云服务器C使用边缘设备发送来的独热编码计算得到最优梯度 步骤2.8，云服务器C用最优梯度更新训练模型参数，从wt-1更新为wt。

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