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龙图腾网获悉中山大学申请的专利个性化联邦边缘学习方法、装置、存储介质及计算机设备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：CN120014364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510243484.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权个性化联邦边缘学习方法、装置、存储介质及计算机设备是由陈建国;华祥;廖国成;蔡泽炬;陈武辉;毛明志;郑子彬设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本个性化联邦边缘学习方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请提供的个性化联邦边缘学习方法、装置、存储介质及计算机设备，在异常人群行为检测时，通过监控终端采集视频数据，以将初始模型优化为本地模型，从而适应不同的监控场景，然后利用边缘服务器基于聚合阈值，采用异步跨设备模型聚合策略将多个客户端设备输出的本地模型聚合为边缘模型，以减少因设备问题导致的聚合延迟，接着利用云服务器定期采用异步模型聚合策略对多个边缘服务器输出的边缘模型全局聚合为全局模型，实现全局性能的提升；最后将全局模型作为最新的初始模型分发回各个设备中重新进行模型优化和聚合，直至全局模型满足预设迭代结束条件，以此确保整个系统能够持续学习和适应新的数据和变化，同时保持模型的实时性和效率。

本发明授权个性化联邦边缘学习方法、装置、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种个性化联邦边缘学习方法，其特征在于，所述方法包括： 通过监控终端采集视频数据，并利用客户端设备基于所述视频数据对预设的初始模型进行模型优化，生成本地模型； 利用边缘服务器基于聚合阈值获取到多个客户端设备输出的本地模型，并采用异步跨设备模型聚合策略对各个本地模型进行聚合，生成边缘模型； 利用云服务器定期采用异步模型聚合策略对多个边缘服务器输出的边缘模型进行全局聚合，生成全局模型； 将所述全局模型作为最新的初始模型分发回各个边缘服务器和各个客户端设备中，并返回通过监控终端采集视频数据及其后续步骤，直至所述全局模型满足预设迭代结束条件； 其中，所述利用客户端设备基于所述视频数据对预设的初始模型进行模型训练和优化，生成本地模型，包括： 利用客户端设备对预设的初始模型进行网络分解，得到通用特征提取子网络和个性化标签映射子网络； 通过所述通用特征提取子网络对所述视频数据进行异常特征检测，并根据检测结果提取得到多个行为特征； 通过所述个性化标签映射子网络对各个行为特征进行标签映射，得到每一行为特征对应的行为标签； 基于各个行为特征以及每一行为特征对应的行为标签对所述初始模型进行模型优化，得到本地模型。

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中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；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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