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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种边云环境下卷积神经网络模型的协同推理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：CN119150931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411650826.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种边云环境下卷积神经网络模型的协同推理方法是由程勇;李茂文设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边云环境下卷积神经网络模型的协同推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边云环境下卷积神经网络模型的协同推理方法，包括：将卷积神经网络模型转换为有向无环图，并构建边‑云协同推理系统的目标函数与约束条件，在边‑云协同推理系统执行给定的卷积神经网络模型，获得卷积神经网络模型在异构设备上各层的执行时延以及各层输出数据，对有向无环图合并节点，获得规模优化后的有向无环图；对卷积神经网络模型各层输出数据进行预量化，在规模优化后的有向无环图基础上，根据各层在异构设备上的执行时延以及预量化后的各层输出数据的传输时延，构建预量化后的时延图，计算时延图中源点到汇点的最小割，进行实际模型压缩，获得给定卷积神经网络模型在异构设备上协同推理决策。

本发明授权一种边云环境下卷积神经网络模型的协同推理方法在权利要求书中公布了：1.一种边云环境下卷积神经网络模型的协同推理方法，其特征在于，基于由边缘设备与云服务器构成的边-云协同推理系统，卷积神经网络模型的协同推理方法包括：获取给定的训练好的卷积神经网络模型的模型结构与数据流动方向，将卷积神经网络模型转换为有向无环图，并基于边缘设备与云服务器协同推理时的时延模型，构建边-云协同推理系统的目标函数与约束条件；基于边-云协同推理系统的目标函数与约束条件，及最小割理论，在边-云协同推理系统执行给定的卷积神经网络模型，获得卷积神经网络模型在异构设备上各层的执行时延以及各层输出数据；基于卷积神经网络模型在异构设备上各层的执行时延以及各层输出数据，对有向无环图合并节点，获得规模优化后的有向无环图；对卷积神经网络模型各层输出数据进行预量化，用于减少层间传输时延，在规模优化后的有向无环图基础上，根据各层在异构设备上的执行时延以及预量化后的各层输出数据的传输时延，构建预量化后的时延图；基于最高标号预推送算法，计算时延图中源点到汇点的最小割，并对最小割集中的割点进行实际模型压缩，获得给定卷积神经网络模型在异构设备上协同推理决策。

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