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龙图腾网获悉国网山西省电力公司信息通信分公司申请的专利一种基于深度估计的云边协同视频流分析方法和装置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：CN117079108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310477632.6，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权一种基于深度估计的云边协同视频流分析方法和装置是由王艳花;段婕;顾玮;万雪枫设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度估计的云边协同视频流分析方法和装置在说明书摘要公布了：本发明属于视频分析领域，具体是一种基于深度估计的云边协同视频流分析方法和装置。包括：在云端部署ServerDNN模型，在边缘端部署EdgeDNN模型；在云端以视频帧的深度为依据生成视频帧的分区规则；采集端根据云端分区规则对不同区块进行不同质量编码后传输到边缘端；边缘端将收到的视频进行区域切割，将高质量编码的区块传输到云服务器进行推理，同时在本地对收到的视频进行推理；云端对收到的视频进行推理，并将推理结果返回给边缘端；边缘端聚合自身推理结果和云端推理结果作为最终结果，并对聚合推理结果进行跟踪。本发明提出根据图像不同深度对视频帧进行选择，解决不同DNN模型对于ROI的定义不同的问题。

本发明授权一种基于深度估计的云边协同视频流分析方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度估计的云边协同视频流分析方法，其特征在于，包括： 在云端部署ServerDNN模型，在边缘端部署EdgeDNN模型； 在云端以视频帧的深度为依据生成视频帧的分区规则； 采集端根据云端分区规则对不同区块进行不同质量编码后传输到边缘端； 分区规则对不同区块进行不同质量编码包括： 1将视频帧切分为多个tiles，其中tiles为一种正方形宏块，宽度为视频帧宽与高的最大公因子； 2云端对解码后的图像分别用复杂结构的DNN和简单结构的DNN进行推理，寻找出推理结果不同的tiles区域； 3对视频帧进行深度估计得到帧中各个像素点的深度值并求得视频帧各个tiles所包含像素的平均深度值； 4求得步骤3中得到的不同tiles的平均深度值，即为卸载阈值； 5根据步骤4中的卸载阈值，标记tiles分区规则生成完毕，将分区规则以哈希值的形式返回到摄像头作为其分区编码的依据； 边缘端将收到的视频进行区域切割，将高质量编码的区块传输到云服务器进行推理，同时在本地对收到的视频进行推理； 云端对收到的视频进行推理，并将推理结果返回给边缘端； 边缘端聚合自身推理结果和云端推理结果作为最终结果，并对聚合推理结果进行跟踪。

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