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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于手机协同嵌入式设备的深度学习任务执行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：CN116502678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310441519.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于手机协同嵌入式设备的深度学习任务执行系统及方法是由罗怡桂;谢尹;佘海红;向钊宏设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于手机协同嵌入式设备的深度学习任务执行系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于手机协同嵌入式设备的深度学习任务执行系统及方法，该系统包括相互通信连接的嵌入式设备用作任务主体和智能手机用作协作设备，二者之间基于预设的流水线协作方案，实现深度学习任务的并行协同处理。该方法包括：采用训练集剪枝的方式，构建深度学习网络模型；确定当前任务场景下的通信时间、嵌入式设备以及智能手机的数据处理时间，并结合设定的判断条件，确定出流水线方案；按照该流水线方案，将深度学习网络模型搭载于嵌入式设备或智能手机，由嵌入式设备接收输入数据，并与智能手机协同执行深度学习任务。与现有技术相比，本发明适应多种深度学习任务场景，能够加快任务执行速度、确保实时性、提高任务执行效果。

本发明授权基于手机协同嵌入式设备的深度学习任务执行系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于手机协同嵌入式设备的深度学习任务执行方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用训练集剪枝的方式，构建深度学习网络模型； S2、确定当前任务场景下的通信时间、嵌入式设备以及智能手机的数据处理时间，并结合设定的判断条件，确定出流水线方案； S3、按照确定的流水线方案，将深度学习网络模型搭载于嵌入式设备或智能手机，由嵌入式设备接收输入数据，并与智能手机协同执行深度学习任务； 步骤S2中当前任务场景下的通信时间包括预处理后数据的差传输时间、模型输出结果的传输时间、原数据的发送时间以及任务结果的接收时间； 步骤S2中嵌入式设备的数据处理时间包括嵌入式设备的预处理时间，嵌入式设备的后处理时间，嵌入式设备的模型推理时间； 步骤S2中智能手机的数据处理时间包括智能手机的预处理时间，智能手机的后处理时间，智能手机的模型推理时间； 步骤S2中设定的判断条件具体为： 若，则确定流水线方案为第一方案，即嵌入式设备对输入数据进行预处理、智能手机进行模型推理及后处理； 若，则确定流水线方案为第二方案，即嵌入式设备对输入数据进行预处理及模型推理、智能手机进行后处理； 若，则确定流水线方案为第三方案，即嵌入式设备将输入数据直接传输给智能手机进行预处理，再由嵌入式设备进行模型推理及后处理； 若，则确定流水线方案为第四方案，即嵌入式设备将输入数据直接传输给智能手机进行预处理及模型推理，再由嵌入式设备进行后处理。

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