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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种用于边缘智能的联邦类增量学习系统及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：CN119380112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411663186.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于边缘智能的联邦类增量学习系统及方法是由张盈;陈予贤;郭斌;於志文设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于边缘智能的联邦类增量学习系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于边缘智能的联邦类增量学习框架及方法。该框架包括：中心云服务器，多个边缘服务器和多个边缘智能设备，中心云服务器与多个边缘服务器连接、一个边缘服务器与多个边缘智能设备连接，其中，中心云服务器包括第一初始神经网络模型和第二初始神经网络模型。本发明解决了边缘设备的性能和资源需求过高，无法在低计算和存储资源的边缘设备上高效运行，类增量学习方法存在灾难性遗忘问题，模型在接收到新的类别数据时，其对旧类别的表现会急剧下降，缺乏对数据隐私的有效保护，尤其是在联邦学习中，由于不同边缘设备上的数据分布不均匀，模型容易泄露本地数据的敏感信息的技术问题。

本发明授权一种用于边缘智能的联邦类增量学习系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于边缘智能的联邦类增量学习系统，其特征在于，包括：中心云服务器，多个边缘服务器和多个边缘智能设备，中心云服务器与多个边缘服务器连接、一个边缘服务器与多个边缘智能设备连接，其中，中心云服务器包括第一初始神经网络模型和第二初始神经网络模型； 中心云服务器，用于通过初始数据集对第一初始神经网络模型进行训练，得到训练后的初始特征提取器、初始特征提取器的权重、初始分类器和初始分类器的权重，获取初始数据集对应的初始化特征自相关矩阵，在初始特征提取器后添加扩展层、将初始分类器替换为解析分类器，得到第二初始神经网络模型，通过初始数据集对第二初始神经网络模型进行训练，得到训练后的目标特征提取器、目标特征提取器的权重、解析分类器和解析分类器的权重，将目标特征提取器、目标特征提取器的权重、解析分类器和解析分类器的权重发送至多个边缘服务器； 边缘智能设备，用于将采集到的多个目标时间段的若干张图像发送至对应的边缘服务器； 边缘服务器，用于接收第一个边缘智能设备发送的第一个目标时间段的若干张图像，通过目标特征提取器提取图像的特征，并将提取后的特征通过解析增量学习进行学习后更新解析分类器，将提取后的特征通过解析增量学习的过程为更新初始化特征自相关矩阵，基于更新后的初始化特征自相关矩阵使用递归公式更新解析分类器的权重并记录第一个目标时间段的若干张图像的数量，直至接收完与边缘服务器对应的最后一个边缘智能设备的最后一个目标时间段的若干张图像，得到最后一个边缘智能设备的最后一个目标时间段的解析分类器的权重和每个边缘智能设备的图像的总数量，并上传至中心云服务器； 中心云服务器，还用于将每个边缘服务器的最后一个目标时间段的解析分类器的权重和图像的总数量通过加权平均的方法生成全局解析分类器的权重，将全局解析分类器的权重发送至多个边缘服务器，使每个边缘服务器对下一轮获取的多个目标时间段的一个目标时间段的若干张图像进行处理时，将上一轮的最后一个目标时间段的解析分类器的权重替换为全局解析分类器的权重。

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