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龙图腾网获悉北京理工大学;北京理工大学长三角研究院(嘉兴)申请的专利基于联邦学习的车辆任务卸载系统与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：CN119521169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510074060.6，技术领域涉及：H04W4/44；该发明授权基于联邦学习的车辆任务卸载系统与方法是由朱超;毛心璐;陈霄;王添润设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的车辆任务卸载系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联邦学习的车辆任务卸载系统与方法，涉及车联网移动边缘计算技术领域，包括将城市划分为不同的服务区，且每个服务区均包含固定的雾节点；服务区内的区域头通过现有的蜂窝网络注册机制，实时检测进入或离开该服务区的车辆，获取其位置和可用计算资源信息；区域头负责向服务区内的雾节点分发初始模型，维护区块链分类账；客户端车辆根据硬件配置和计算任务在本地进行模型训练，并通过联邦学习将其聚合为全局模型，记录在区块链账本中。因此，采用基于联邦学习的车辆任务卸载系统与方法，能够克服现有车辆物联网环境中任务卸载过程中的计算资源分配不均、资源竞争及任务处理延迟等问题，实现提高模型训练的效果和提升系统的性能。

本发明授权基于联邦学习的车辆任务卸载系统与方法在权利要求书中公布了：1.基于联邦学习的车辆任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将城市划分为不同的服务区，且每个服务区均包含固定的雾节点，雾节点与路边基础设施共存； S2、服务区内的区域头通过现有的蜂窝网络注册机制，实时检测进入或离开该服务区的车辆，车辆在进入服务区时向区域头报告位置和可用计算资源； S3、区域头向服务区内的雾节点分发初始并发开销模型，并负责维护区块链分类账，以共享计算资源和任务卸载信息； S4、客户端车辆根据硬件配置和计算任务，对初始的并发开销模型进行本地训练，并通过联邦学习聚合为全局并发开销模型，记录在区块链分类账中，包括： S41、客户端车辆向区域头注册，接收初始的并发开销模型： S42、客户端车辆基于历史任务数据和当前任务并发性，对初始的并发开销模型进行本地训练，包括客户端车辆生成新任务，并通过任务卸载策略决定在本地训练或者卸载到雾节点； 任务卸载策略通过任务执行的服务延迟进行优化； 其中，每个任务的目标函数定义为： ； 式中，是任务的服务延迟，是当前正在执行任务的剩余计算延迟，和均为权重参数； 任务卸载策略的优化问题为： ； 式中，表示任务卸载策略，表示任务的总数量； 客户端车辆将任务卸载至雾节点时，根据新任务和现有任务的资源竞争情况，通过联邦学习优化并发任务的计算延迟； S43、客户端车辆将本地训练的并发开销模型上传至相应的雾节点，通过雾节点聚合本地训练后的并发开销模型，获得全局并发开销模型； S44、将聚合后的全局并发开销模型分发给所有客户端车辆，重复训练直至达到设定的训练轮次。

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北京理工大学;北京理工大学长三角研究院(嘉兴)，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号院；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”。