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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利面向边缘侧视觉分析的任务自适应和联邦学习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：CN115618241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211218192.4，技术领域涉及：G06F21/00；该发明授权面向边缘侧视觉分析的任务自适应和联邦学习方法及系统是由罗潘亚欣;韩锐;刘驰设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向边缘侧视觉分析的任务自适应和联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向边缘侧视觉分析的任务自适应和联邦学习方法及系统，针对任务自适应，在联邦学习的场景中，通过防止负迁移以保证了模型在视觉分析的高精度，使得模型既能够通过本地样本进行训练，同时还可以和其他的边缘设备进行交互，学习到其他边缘设备的相关任务信息，从而提升了边缘设备在视觉分析中的模型的精度；同时，降低了联邦学习中的开销，在边缘测进行交互时通信开销大，边缘设备的资源受限，通过使用局部的任务知识积累，在保证学习高精度的情况下，降低了整个训练过程中应对任务自适应的通信开销以及计算开销，边缘测的通信大小不会随着任务的增加而增加。

本发明授权面向边缘侧视觉分析的任务自适应和联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘侧视觉分析的任务自适应和联邦学习方法，其特征在于，包括： 步骤1，服务器将全局模型参数传输到选定的客户端获得任务知识； 步骤2，梯度生成模块根据客户端本地的数据样本以及所存储的任务知识计算出所有的过去任务梯度，数据样本用于图像分类，判断当前的任务梯度数是否超过设定的上限，若超过，则依次计算当前任务梯度和过去任务梯度之间的相似度，选择差异最大的梯度传入梯度聚合模块，否则步骤2结束； 步骤3，梯度聚合模块计算当前任务梯度与过去任务梯度之间的夹角；若夹角不大于90°，当前的任务梯度满足梯度聚合模块要求，使用当前任务梯度更新模型；否则，对梯度进行选择，对当前的任务梯度进行最小限度地旋转，使当前的任务梯度能和每一个过去任务梯度均满足夹角小于或等于90度，利用聚合梯度更新模型； 步骤4，客户端将自身的模型参数以及训练样本数上传到服务器，服务器通过各个客户端的训练样本数进行加权平均获得聚合后的任务参数； 步骤5，知识提取模块根据当前模型保留其中5%-15%权值最大的模型参数，并将其余参数置0，进行模型调整，将调整后的模型参数存储到知识存储模块作为当前任务的任务知识。

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