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龙图腾网恭喜中国工程院战略咨询中心;华中科技大学;清华大学申请的专利数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法和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：CN114780140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210486646.X，技术领域涉及：G06F8/76；该发明授权数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法和系统是由刘宇飞;周凡;刘宇涵;周源;陈吉红设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数控机床领域和智能制造领域，具体涉及一种数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法，包括如下步骤：将深度学习模型的训练代码和环境依赖打包，创建Docker镜像文件；将Docker镜像文件传输至数控系统云平台，然后将其实例化为Docker容器；将数控机床的加工数据远程传输至数控系统云平台，载入Docker容器；基于云平台提供的算力资源基础和数控机床提供的加工数据基础，在Docker容器中进行深度学习模型的训练，将训练完成的深度学习模型保存为序列化格式；通过云平台将序列化格式的深度学习模型远程传输至智能数控系统。该方法结合迁移学习的思想，能够简单有效地完成深度学习模型的训练与部署，以提高数控机床的加工精度、加工速度和可靠性。

本发明授权数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取需要部署在数控系统中的深度学习模型的训练代码、以及该训练代码的环境依赖，并将二者打包创建为Docker镜像；2将步骤1中创建的Docker镜像传输至数控系统云平台，并将数控系统云平台中的Docker镜像实例化为Docker容器；步骤1具体包括如下子步骤：1-1从Docker仓库中获取具有Linux操作系统的Docker镜像，并通过该Docker镜像获取具有Linux运行环境的Docker容器；1-2获取需要部署在数控系统中的深度学习模型的训练代码、以及该训练代码的环境依赖；1-3根据步骤1-2获取的训练代码的环境依赖，在步骤1-1创建的Docker容器中安装深度学习模型训练所需的神经网络框架及工具包，并在Docker容器中添加供深度学习模型运行和测试的脚本，从而得到更新后的Docker容器；1-4将步骤1-3中更新后的Docker容器打包为Docker镜像；3将数控机床的加工数据远程传输至数控系统云平台；4获取数控系统云平台提供的算力资源，并基于该算力资源和来自数控机床的加工数据，在步骤2得到的Docker容器中对深度学习模型进行训练，并将训练得到的深度学习模型保存为序列化格式；步骤4中在Docker容器中对深度学习模型进行训练这一过程包括以下子步骤：4-1通过步骤2得到的Docker容器和数控系统云平台之间的数据拷贝命令，将深度学习模型的训练数据载入步骤2得到的Docker容器中；4-2通过Docker容器的启动命令与连接命令，启动并连接到步骤2得到的Docker容器；4-3通过步骤1-3添加的供深度学习模型运行和测试的脚本，并使用步骤4-1得到的训练数据对深度学习模型进行训练，并将训练得到的深度学习模型保存为序列化格式；5通过数控系统云平台将步骤4中得到的序列化格式的深度学习模型远程传输至数控系统。

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