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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种面向多任务边缘视频分析的请求调度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：CN119723299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411819927.8，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权一种面向多任务边缘视频分析的请求调度方法是由白桐;赵浩然;侯博;王志鹏设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多任务边缘视频分析的请求调度方法在说明书摘要公布了：本发明属于边缘视频分析技术领域，公开了一种面向多任务边缘视频分析的请求调度方法，包括以下步骤：构建基于边缘计算的多任务视频分析系统；建立考虑多任务请求合并的配置选择模型；基于GPU虚拟化技术进行GPU资源建模；基于视频分析模型进行多特征融合的视频帧特征提取；基于Transformer模型进行视频分析准确率预测；建立系统总成本最小化优化问题；基于启发式算法求解系统总成本最小化问题。本发明采用上述一种面向多任务边缘视频分析的请求调度方法，在满足用户准确率和时延需求的前提下，最小化系统总成本，实时精确地预测配置和分析准确率的关系，高效利用有限的网络和计算资源，实现网络传输共享，减少资源消耗。

本发明授权一种面向多任务边缘视频分析的请求调度方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多任务边缘视频分析的请求调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建基于边缘计算的多任务视频分析系统：多任务边缘视频分析采用云-边-端协同架构，主要由三个层次组成，分别是端设备摄像头、边缘服务器和云中心； 步骤S2、建立考虑多任务请求合并的配置选择模型：基于步骤S1的多任务视频分析系统，构建针对通信和计算资源的多任务请求合并模型，优化配置选择过程； 步骤S3、基于图形处理器GPU虚拟化技术进行GPU资源建模：基于GPU虚拟化技术对物理GPU进行逻辑划分，实现GPU计算资源和显存资源的动态分配，并建立相应的资源约束模型； 步骤S4、基于视频分析模型，进行多特征融合的视频帧特征提取：基于视频分析模型的视觉特征和基于视频分析结果的检测特征，综合考虑视频内容和检测结果，全面反映当前视频特性；其中，视频分析模型的中间特征图作为视觉特征，提取视频分析结果作为检测特征； 步骤S5、基于Transformer模型进行视频分析准确率预测：使用Transformer模型处理由步骤S4中视频帧特征组成的时间序列，捕捉序列特征和时间依赖性，再通过多层感知机处理Transformer提取的特征表示，预测当前场景下摄像头配置与分析准确率之间的关系； 步骤S6、建立系统总成本最小化的优化问题：定义边缘计算网络的内部成本和基于无服务器云计算的任务卸载的外部成本，考虑时延和准确率需求，构建系统总成本最小化的二次约束二次规划问题； 步骤S7、基于启发式算法，求解步骤S5系统总成本最小化问题：基于预测的配置-准确率关系，采用多粒度的启发式解改进算法，通过罚函数思想同时提高解的可行性和质量，并结合贪婪算法实现GPU资源的优化分配。

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