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龙图腾网恭喜中国平安财产保险股份有限公司申请的专利基于边缘计算的对象识别方法、装置、设备及介质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：CN113688796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202111137863.X，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权基于边缘计算的对象识别方法、装置、设备及介质是由钟宇翔设计研发完成，并于2021-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的对象识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种基于边缘计算的对象识别方法、装置、设备及介质。所述方法包括：获取待处理的原始模型，基于原始模型中每个层所有卷积核的权重对原始模型执行剪枝操作，得到剪枝后的模型，基于第一训练样本集对剪枝后的模型进行训练，得到剪枝结束的模型，基于第二训练样本集对剪枝结束的模型执行混合精度训练，将训练后的模型转换成半精度浮点数的二进制模型文件得到目标压缩模型，以供客户端加载目标压缩模型对待识别对象进行识别。本发明可以提高模型识别的时效性，减小服务器宕机的风险。本发明还涉及区块链技术领域，上述目标压缩模型可以存储于一区块链的节点中。

本发明授权基于边缘计算的对象识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的对象识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的原始模型，所述待处理的原始模型为部署在服务器端的图像处理机器学习模型，基于所述原始模型中每个层所有卷积核的权重对所述原始模型执行剪枝操作，得到剪枝后的模型，其中，所述基于所述原始模型中每个层所有卷积核的权重对所述原始模型执行剪枝操作包括：计算所述原始模型的每个层中所有卷积核的权重的绝对值之和，保留绝对值之和大于预设阈值的卷积核，丢弃绝对值小于或等于所述预设阈值的卷积核，或计算所述原始模型的每个层中所有卷积核的权重的绝对值之和，并对各层中各卷积核的绝对值之和由大到小进行排序，保留排序结果中靠前的预设数量的卷积核；将剪枝后的模型的学习率调整至所述原始模型学习率的预设数值区间，基于第一训练样本集对所述剪枝后的模型进行训练，得到剪枝结束的模型；基于第二训练样本集对所述剪枝结束的模型执行混合精度训练，将执行混合精度训练后的模型转换成半精度浮点数的二进制模型文件，得到目标压缩模型，以供客户端加载所述目标压缩模型对待识别对象进行识别。

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中国平安财产保险股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心12、13、38、39、40层；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”。