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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理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：CN119761508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411826693.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理方法是由董超;屈毓锛;李玉;张磊;周福辉;吴启晖设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理方法，包括：每个任务无人机都有一条通过多个中继无人机连接地面站的传输链路；每个任务无人机接收到推理任务请求后，将通过模型预测控制MPC方法选择轻量CNN神经网络或者复杂CNN神经网络，若选择轻量CNN神经网络则在本地执行任务并通过链路将推理结果传输至地面站，若选择复杂CNN神经网络，则根据可用资源通过基于MADDPG的多智能体深度强化学习方法将网络模型按照层的结构划分为多个子模型，将子模型分配至满足要求的无人机执行并把推理结果传输至地面站。本发明能够在保证任务精度的情况下有效提高面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理的效率。

本发明授权一种面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理方法，其特征在于，所述动态协同推理方法包括以下步骤： 获取无人机集群的轨迹、内存、计算能力、推理任务分布信息以及每一条业务流精度要求；所述无人机集群由N架具有计算能力的异构无人机组成，将其中M架用于获取输入信息的无人机定义为任务无人机，其余定义为中继无人机；任务无人机上同时部署轻量CNN神经网络与复杂CNN神经网络，中继无人机上只部署复杂CNN神经网络； 根据无人机内存以及任务精度约束，建立由轻量CNN神经网络和复杂CNN神经网络组合构成的面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理问题模型；将动态协同推理问题模型拆分为第一子问题与第二子问题，其中第一子问题为轻量CNN神经网络与复杂CNN神经网络的选择问题，第二子问题为选择复杂CNN神经网络时，复杂CNN神经网络的分割问题；轻量CNN神经网络的参数量小于复杂CNN神经网络的参数量； 根据推理任务分布信息获取每一个推理任务，将最小化所有任务的推理时延作为优化目标，基于无人机集群的计算能力、每一个业务流精度约束以及由无人机集群的轨迹得出来的通信速率，通过模型预测控制方法对第一子问题进行求解；当第一子问题的求解结果为选择轻量CNN神经网络则在本地执行任务并通过链路将推理结果传输至地面站，当第一子问题的求解结果为选择复杂CNN神经网络，通过深度强化学习方法对第二子问题进行求解，将网络模型按照层的结构划分为多个子模型，将子模型分配至满足要求的无人机执行并把推理结果传输至地面站。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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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