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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于云边端的架构和图像中物品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：CN116385779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310301917.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于云边端的架构和图像中物品识别方法是由栾智荣;来钰钧;徐志聪;高钰;王倩;秦司晨设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云边端的架构和图像中物品识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于云边端的架构和图像中物品识别方法，一定程度上可以解决云层将各边缘层的神经网络模型共享导致用户隐私数据的泄露的问题。基于云边端的架构包括终端设备层、边缘计算层和云计算层，其中，边缘计算层被配置为汇总各终端设备的采集图像，通过预设模型对采集图像进行识别，确定采集图像中的物品信息；以及基于物品信息和物品信息的子类标签，确定目标数据集；并基于目标数据集确定父类模型；云计算层被配置为获取各父类模型，并将各父类模型发送到边缘计算层，本申请通过在云计算层共享各边缘层的父类模型，在父类模型的共享的同时，减少用户隐私数据的泄露，提升用户体验。

本发明授权基于云边端的架构和图像中物品识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云边端的系统，其特征在于，包括： 终端设备层，所述终端设备层被配置为获取各终端设备所处环境中的采集图像，所述采集图像包括待识别的物品； 边缘计算层，所述边缘计算层和所述终端设备层通信连接，所述边缘计算层被配置为汇总各所述终端设备的所述采集图像，通过预设模型对所述采集图像进行识别，确定所述采集图像中的物品信息；以及基于所述物品信息和所述物品信息的子类标签，确定目标数据集，所述目标数据集包括至少一幅目标图像，所述目标图像中包括的物品的子类标签和所述采集图像中包括的物品的子类标签相同；并基于所述目标数据集确定父类模型； 云计算层，所述云计算层和所述边缘计算层通信连接，所述云计算层被配置为获取各父类模型，并将各父类模型发送到所述边缘计算层； 所述基于所述物品信息和所述物品信息的子类标签，确定目标数据集，所述边缘计算层还被配置为： 基于所述物品信息、所述物品信息的子类标签和所述子类标签对应的父类标签，确定初始数据集，所述初始数据集包括至少一幅初始图像； 通过预设生成对抗网络，确定所述初始数据集对应的目标数据集，所述目标数据集的图像数量大于所述初始数据集的图像数量； 所述边缘计算层包括多个边缘节点，各所述边缘节点包括： 第一通讯模块，所述第一通讯模块与所述终端设备层的各终端设备通信连接，所述第一通讯模块用于获取所述采集图像，通过联邦学习汇总各所述终端设备层的所述采集图像； 训练分类器模块，所述训练分类器模块用于基于已知数据集，确定预训练模型； 持续学习模块，所述持续学习模块用于基于第二物品对应的图像和网络图像通过联邦学习，确定所述持续学习模型； 边缘计算分类器模块，所述边缘计算分类器模块与所述训练分类器模块、所述持续学习模块、所述第一通讯模块通信连接，所述边缘计算分类器模块用于基于所述预训练模型或所述持续学习模型对所述采集图像进行识别，确定所述采集图像中的物品信息；以及基于所述物品信息、所述物品信息的子类标签和父类标签，确定初始数据集；并通过预设生成对抗网络，确定所述初始数据集对应的所述目标数据集，并基于所述目标数据集确定父类模型。

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西安理工大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市金花南路5号；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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