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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利基于增量数据的模型更新方法、装置、设备及存储介质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：CN120215989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510479061.9，技术领域涉及：G06F8/65；该发明授权基于增量数据的模型更新方法、装置、设备及存储介质是由李英建;曾雨诗;蒋冬梅;王耀威;蔡毅设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量数据的模型更新方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于增量数据的模型更新方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取每个新增类别对应的训练子数据集；针对每个新增类别，根据对应训练子数据集包含的多个目标训练样本，与多个新增类别对应的多个第一类别原型对预设云端模型进行类别差距的对比训练，得到目标云端模型以及多个目标第一类别原型；将多个目标第一类别原型发送至边缘端，以使边缘端基于多个目标第一类别原型对中间边缘模型进行参数调整，得到目标边缘模型；其中，中间边缘模型基于多个目标训练样本与多个新增类别对应的多个第二类别原型，对预设边缘模型进行类别差距的对比训练得到；以此，能够提高模型对增量数据的感知能力和模型的性能。

本发明授权基于增量数据的模型更新方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于增量数据的模型更新方法，其特征在于，应用于云服务端，所述方法包括： 获取每个新增类别对应的训练子数据集； 针对每个新增类别，由预设云端模型根据对应的训练子数据集包含的多个训练样本进行特征平均，得到对应的第一类别原型；通过所述预设云端模型获取每个训练样本对应的第一特征表示，并确定每个第一特征表示与对应的第一类别原型之间的第一距离；获取每个第一特征表示与其他新增类别的其他第一类别原型之间的第二距离；基于所述第一距离和所述第二距离的差值，确定第一类别差距损失；基于所述第一类别差距损失对预设云端模型进行参数调整，得到目标云端模型以及对应的多个目标第一类别原型；其中，所述每个新增类别的第一类别原型由所述预设云端模型根据对应的训练子数据集进行特征平均得到； 将所述多个目标第一类别原型发送至边缘端，以使所述边缘端基于所述多个目标第一类别原型对中间边缘模型进行参数调整，得到目标边缘模型；其中，所述中间边缘模型由所述边缘端基于多个目标训练样本与多个新增类别对应的多个第二类别原型，对预设边缘模型进行类别差距的对比训练得到；所述进行类别差距的对比训练是由所述边缘端对所述预设边缘模型，以减小同一新增类别的每个目标训练样本与对应的第二类别原型之间的距离，同时增大所述每个目标训练样本与不同新增类别的第二类别原型之间的距离为对比学习的目标进行的训练；所述每个新增类别的第二类别原型由所述预设边缘模型根据对应的训练子数据集进行特征平均得到。

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