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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于实时钢轨检测的协同卸载时延优化方法及系统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：CN119011677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411020231.9，技术领域涉及：H04L67/60；该发明授权一种基于实时钢轨检测的协同卸载时延优化方法及系统是由肖硕;陈紫阳;唐朝刚设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实时钢轨检测的协同卸载时延优化方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于实时钢轨检测的协同卸载时延优化方法及系统，方法将每个检测任务按比例进行分割并分配至本地、边缘端、云端，本地、边缘端、云端为所分配到部分按比例分配计算资源，以此构建分配模型；再基于分配模型构建本地处理模型、边缘端处理模型、云端处理模型；以最小化t1、t2、t3中的最大值为目标构建协同卸载时延优化模型，t1、t2、t3分别表示本地、边缘端、云端处理完分配到的所有检测任务的总时延；最后采用启发式算法求解协同卸载时延优化模型，输出最优延迟、所有检测任务的分配比例以及本地、边缘端、云端对于所有检测任务的计算资源分配比例。本发明能有效反映协同卸载任务处理的特点和减少整体时延。

本发明授权一种基于实时钢轨检测的协同卸载时延优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于实时钢轨检测的协同卸载时延优化方法，其特征在于： 所述协同卸载时延优化方法包括： S1、获取多个检测任务，所述检测任务为高速摄像机拍摄到的一组铁路钢轨的图片； S2、将每个检测任务按比例进行分割并分配至本地、边缘端、云端，所述本地、边缘端、云端为所分配到部分按比例分配计算资源，以此构建分配模型；基于分配模型构建本地处理模型、边缘端处理模型、云端处理模型； S3、在分配模型、本地处理模型、边缘端处理模型、云端处理模型的基础上构建协同卸载时延优化模型；所述协同卸载时延优化模型的目标函数为： ； 上式中，、、分别表示本地、边缘端、云端处理完分配到的所有检测任务的总时延；表示、、中的最大值； S4、采用启发式算法求解协同卸载时延优化模型，获得全局最优解；所述全局最优解包括最优延迟、所有检测任务的分配比例以及本地、边缘端、云端对于所有检测任务的计算资源分配比例； S3中，所述分配模型包括： ； 上式中，表示检测任务分配比例矩阵；、、分别表示第个检测任务被分配到本地、边缘端、云端的比例；、、分别表示所有检测任务在本地、边缘端和云端的分配比例向量； ； 上式中，表示检测任务被分配后所需的计算资源矩阵；、、分别表示第个检测任务被分配到本地、边缘端、云端的部分所需计算资源；表示第个检测任务所需的计算资源； ； 上式中，表示计算资源分配比例矩阵；、、分别表示本地、边缘端、云端分配给第个检测任务的计算资源比例； ； 上式中，表示计算资源分配矩阵；、、分别表示本地、边缘端、云端的CPU频率；、、分别表示本地、边缘端、云端分配给第个检测任务的计算资源； 所述本地处理模型包括： ； ； 上式中，、、分别表示第1个、第个、第个检测任务中卸载至本地的部分，由本地进行处理的总时延；表示第个检测任务中分配至本地的部分，在本地所需的计算资源；表示检测任务的总数量； 所述边缘端处理模型包括： ； ； ； ； 上式中，、、分别表示第1个、第个、第个检测任务中卸载至边缘端的部分，由边缘端进行处理的总时延；表示第个检测任务中分配至边缘端的部分，在边缘端所需的计算资源；表示单个边缘端的计算资源阈值；、分别表示从列车到边缘端的传输时延、边缘端的执行时延；为任务数据量与所需计算资源的比例；表示将任务从列车卸载至边缘端的数据传输速率；表示第个任务在边缘端所分配的数据量； 所述云端处理模型包括： ； ； ； ； 上式中，、、分别表示第1个、第个、第个检测任务中分配至云端的部分，由云端进行处理的总时延；分别表示第个检测任务中卸载至云端的部分，在云端所需的计算资源；、、分别表示本地、边缘端、云端分配给第个检测任务的计算资源；表示第个任务在云端所分配的数据量；为任务数据量所需计算资源的比值；、分别表示从列车到云端的传输时延、云端的执行时延；表示从列车卸载云端的数据传输速率。

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