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龙图腾网获悉叁生智联科技(杭州)有限公司申请的专利一种基于端侧算力的机器视觉模型训练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：CN120543948B 。

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：202510990374.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于端侧算力的机器视觉模型训练方法及系统是由丁成富;熊志军;程国标;张微;杨威;周春松;朱东昇;张朝辉;代振设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于端侧算力的机器视觉模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于端侧算力的机器视觉模型训练方法及系统，属于机器学习、边缘计算及计算机视觉技术领域，通过获取机器视觉图像并构建预标注模型，以对图像进行自动的预标注；再通过人工修正部分预标注，以优化预标注模型，并得到修正后的标注图像；通过构建机器视觉模型并对其进行基于标注图像的识别训练，可根据硬件感知分配训练任务变量，进而动态选择训练任务执行位置边缘端或云端，并将训练好的机器视觉模型部署于边缘端，以进行图像识别的推理过程；再对模型的推理结果进行人工抽查，以评估机器视觉模型的准确率，当准确率低时，则启动新一轮的模型训练，并将已评估的机器视觉模型作为所述预标注模型。

本发明授权一种基于端侧算力的机器视觉模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于端侧算力的机器视觉模型训练方法，其特征在于包括如下步骤： 获取机器视觉图像； 构建预标注模型，以对图像进行自动的预标注，再通过人工修正部分预标注，以优化预标注模型，并得到修正后的标注图像； 构建机器视觉模型并对其进行基于标注图像的识别训练，根据硬件感知分配训练任务变量，构建边缘端训练时间与边缘端算力、数据量、机器视觉模型复杂度的端侧训练效率模型，动态选择训练任务在边缘端和或云端执行，并将训练好的机器视觉模型部署于边缘端，以进行图像识别的推理过程；建立硬件感知的开发训练模式，将机器视觉模型的训练过程和目标硬件特性结合，将硬件的约束纳入机器视觉模型的训练目标中；对模型性能指标和边缘端设备的信息进行特征量化，在不同边缘端设备开发设计不同结构、参数量级的网络模型，建立模型延迟预测数据集，构建延迟预测器并基于延迟预测数据集进行推理延迟的预测训练；构建损失函数，将估计的延迟作为正则化项加入到损失函数中； 对推理结果进行人工抽查，以评估机器视觉模型的准确率，当准确率低时，则启动新一轮的模型训练，并将已评估的机器视觉模型作为所述预标注模型。

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叁生智联科技(杭州)有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区聚才路239号高新火炬创新中心3号楼720室；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”。

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