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龙图腾网获悉秦皇岛中理外轮理货有限责任公司申请的专利基于联邦学习的船舶水尺智能识别模型在线优化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：CN121095529B 。

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：202511114065.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于联邦学习的船舶水尺智能识别模型在线优化方法及系统是由田宇峰;李冰;朱建东;王莹;邓海龙;刘明;许凤志;曾佳;赵欣设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的船舶水尺智能识别模型在线优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及人工智能技术领域，提供一种基于联邦学习的船舶水尺智能识别模型在线优化方法及系统。该方法包括：中央服务器向边缘节点分发初始全局模型并建立加密通道。边缘节点实时监测场景变化，当新场景数据累积超阈值或识别准确率低于警戒值时，触发本地模型更新流程，通过生成对抗样本增强模型抗干扰能力，加密上传优化后的本地模型。中央服务器用安全聚合算法优化各边缘节点上传的模型，生成新全局模型并分发，边缘节点通过并行推理对比新旧模型性能，达预设条件则切换新模型，同时持续监控模型性能与场景变化，动态调整触发阈值与训练参数，维持优化闭环，在保护数据隐私前提下，持续适应多样化、动态化识别场景的新型模型优化机制。

本发明授权基于联邦学习的船舶水尺智能识别模型在线优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的船舶水尺智能识别模型在线优化方法，其特征在于，所述方法包括： 中央服务器向各边缘节点分发船舶水尺识别模型的初始全局模型，并建立加密通信通道；各边缘节点分别部署在目标港口区域以及船舶工作区域内；船舶水尺识别模型用于检测目标船只中船只水尺的视觉信息； 边缘节点实时监测识别场景变化，当检测到新场景数据累积量超过触发阈值或模型识别准确率低于警戒阈值时，触发针对船舶水尺识别模型的本地模型更新流程；其中，新场景数据至少包括：新船型、显著变化的锈迹样式、未检测到的水线干扰模式、新水尺字体； 边缘节点执行本地模型微调，通过生成对抗样本来增强本地模型的干扰适应性，并将优化后的本地模型加密上传至中央服务器； 中央服务器采用安全聚合算法优化来自不同边缘节点上传的本地模型，生成新全局模型；安全聚合算法基于边缘节点所处部署位置的场景类型动态配置得到； 中央服务器将新全局模型分发至各边缘节点，通过并行推理对比新全局模型与当前运行的本地模型之间的模型性能差异；若模型性能差异达到预设切换条件，则切换至新全局模型，并持续监控模型性能与场景变化，动态调整所述触发阈值与训练参数以维持优化闭环； 其中，所述中央服务器采用安全聚合算法优化来自不同边缘节点上传的本地模型，生成新全局模型之前，还包括：根据边缘节点部署的目标港口区域和船舶工作区域的特点，将边缘节点划分为不同集群；位于不同集群的边缘节点根据所在区域的特点，采集对应的数据；各集群的边缘节点在进行本地模型训练时，根据本集群数据的特点对训练算法和模型参数进行调整；其中，对于位于客船工作区域的边缘节点，若船舶外观相对较为规则，水尺标识相对清晰，则减少生成对抗样本的数量，以提高训练效率；对于位于复杂港口环境的边缘节点集群，则增加生成对抗样本的多样性和数量，以增强模型的鲁棒性； 所述中央服务器采用安全聚合算法优化来自不同边缘节点上传的本地模型，生成新全局模型之后，还包括：各集群的边缘节点根据自身的情况对新全局模型进行微调；其中，位于船舶工作区域的边缘节点，针对船舶航行过程中的动态变化进行微调；位于港口区域的边缘节点，针对港口环境的静态干扰因素进行微调，从而实现船舶水尺识别模型的在线优化。

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秦皇岛中理外轮理货有限责任公司，其通讯地址为：066000 河北省秦皇岛市海港区南山街8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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