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龙图腾网获悉奥为科技(南京)有限公司申请的专利一种分布式视觉控制器的实时视频边缘分析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：CN121545107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610063935.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种分布式视觉控制器的实时视频边缘分析方法是由杨博;张荣荣;魏高;张技业;曾子豪设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式视觉控制器的实时视频边缘分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式视觉控制器的实时视频边缘分析方法包括，获取实时视频流，并根据当前计算资源与网络状态动态确定深度神经网络的切分策略；利用本地执行的特征提取部分对视频帧运算，生成中间层特征数据；通过结合预构建的通道敏感度模型和当前帧的特征激活强度，确定各特征通道的语义重要性参数；基于该重要性参数，对特征数据执行包含通道筛选和动态量化的语义压缩处理，生成压缩特征数据包；最后将数据包发送至协同计算节点完成最终的视频分析。本发明能够实现端‑边算力的自适应分配与面向机器视觉任务的智能数据压缩，在大幅降低网络带宽占用的同时，有效保证了分析任务的实时性和高精度，提升了整个分布式系统的运行效率与鲁棒性。

本发明授权一种分布式视觉控制器的实时视频边缘分析方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式视觉控制器的实时视频边缘分析方法，其特征在于，所述方法应用于分布式视觉控制器中，包括： 获取实时视频流，并基于当前的计算资源状态与网络传输状态，确定深度神经网络模型的网络层切分策略，所述切分策略将模型逻辑划分为由本地执行的特征提取部分和由协同端执行的推理部分； 利用所述特征提取部分对当前视频帧进行运算，生成中间层特征数据； 确定所述中间层特征数据中各个特征通道的语义重要性参数，所述语义重要性参数表征了特征通道对模型推理结果的贡献程度； 所述确定所述中间层特征数据中各个特征通道的语义重要性参数，包括： 获取预先构建的通道敏感度模型，所述通道敏感度模型记录了特征通道与模型损失函数之间的关联关系； 结合当前视频帧的特征激活强度与所述通道敏感度模型，计算得到每个特征通道的所述语义重要性参数； 基于所述语义重要性参数对所述中间层特征数据执行语义压缩处理，生成压缩特征数据包，所述语义压缩处理包括基于重要性的通道筛选和动态量化操作； 将所述压缩特征数据包发送至协同计算节点，以便所述协同计算节点对所述压缩特征数据包进行特征重构并利用所述推理部分完成视频分析； 所述方法还包括一个接收来自协同计算节点的反馈信息并更新压缩策略的步骤，该步骤包括： 接收协同计算节点发送的参数更新指令，所述参数更新指令是协同计算节点基于全量特征推理结果与压缩特征推理结果的差异计算得到的； 根据所述参数更新指令调整用于计算语义重要性参数的权重或模型参数，修正帧的语义评估逻辑； 所述方法还包括一个多机协同的数据对齐步骤，该步骤包括： 当分布式视觉控制器检测到与相邻设备的视野重叠区域时，在所述压缩特征数据包中添加空间变换参数； 所述空间变换参数用于指示协同计算节点将当前特征数据映射至统一的坐标空间，进行多视点特征融合。

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