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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种基于边缘样本智能分级与云端智能决策的协同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：CN121170549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511706026.2，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权一种基于边缘样本智能分级与云端智能决策的协同学习方法及系统是由郭莹;刘袁和;张秋萍;岳龙飞;郑镇坤设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘样本智能分级与云端智能决策的协同学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于边缘样本智能分级与云端智能决策的协同学习方法及系统，属于边缘智能与大数据处理技术领域，包括：1AI模型实时推理与疑难样本初步筛选；2边缘端样本智能分级；3带优先级标签的数据上传；4云端服务器状态聚合；5运行云端智能训练决策算法；6模型按需训练与版本管理；7模型在线更新与闭环反馈；本发明实现了AI模型的场景自适应与自主进化，显著提升了模型迭代的效率与经济性，增强了系统的鲁棒性与快速响应能力，提升了系统的自动化与智能化水平。

本发明授权一种基于边缘样本智能分级与云端智能决策的协同学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘样本智能分级与云端智能决策的协同学习方法，其特征在于，包括： 1AI模型实时推理与疑难样本初步筛选； 在边缘计算节点部署并运行主AI模型，对实时的视频数据流进行处理与分析；实时的视频数据流，是指：由视频采集设备实时采集，并进行在线解码和帧提取后，形成的一系列连续的、独立的图像帧；针对每一帧输入的图像，主AI模型执行一次目标检测任务；根据预设的初步筛选规则，将AI模型输出结果不佳的样本识别为疑难样本； 2边缘端样本智能分级； 对于初步筛选出的每一个疑难样本，进行智能分级；通过提取并分析疑难样本的多维特征向量，对疑难样本的潜在学习价值进行量化评估，并划分一个优先级等级标签； 3带优先级标签的数据上传； 将经过智能分级后的疑难样本，连同其对应的优先级等级标签，一同上传至云端服务器进行存储与聚合； 4云端服务器状态聚合； 云端服务器持续接收并聚合来自一个或多个边缘计算节点的数据；后台服务定期统计并更新系统的全局状态向量，全局状态向量包括：各优先级样本的累积数量、距离上一次成功训练的时间、当前模型性能、样本多样性及云端资源负载； 5运行云端智能训练决策算法； 在云端服务器，一个训练决策代理根据当前最新的系统的全局状态向量，并依据一个预设的最优决策策略，从预定义的动作空间中选择一个当前最优的训练动作； 6模型按需训练与版本管理； 根据决策代理输出的最优的训练动作，云端服务器自动执行相应的模型训练任务；若决策为“不训练”，则跳过步骤6；若决策为“训练”，则调用训练模块，使用已收集的高价值样本对现有模型进行微调或再训练，并生成一个带有版本号的新模型； 7模型在线更新与闭环反馈； 训练生成的新模型，下发至边缘计算节点，实现对主AI模型的在线热更新，使边缘计算节点在不中断服务的情况下获得更强的识别能力。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；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”。

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