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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利用于边缘计算环境中面向多视角推理应用的任务卸载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：CN116166336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310136701.7，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权用于边缘计算环境中面向多视角推理应用的任务卸载方法是由东方;程汪兵;沈典;张竞慧;罗军舟设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于边缘计算环境中面向多视角推理应用的任务卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于边缘计算环境中面向多视角推理应用的任务卸载方法，属于边缘计算和深度学习领域。本发明的核心逻辑包括：首先构建边缘环境下多视角推理任务的执行框架并合理划分和部署多视角推理模型；然后采集边缘计算环境中计算资源与通信资源的性能特征；接着结合边缘环境下多视角推理任务执行框架构建最小化任务完成时间的优化模型；最后提出多视角推理的任务卸载算法，最小化任务的执行时间，进而满足低时延的应用需求。本发明主要解决多视角推理任务特殊的执行模式导致在传统任务卸载方法下多视角推理任务执行中出现算力或带宽较强终端等待算力或带宽较弱终端的问题，以及其导致终端资源利用率低，多视角推理任务执行效率受限的问题。

本发明授权用于边缘计算环境中面向多视角推理应用的任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种用于边缘计算环境中面向多视角推理应用的任务卸载方法，其特征在于：该方法利用多视角推理执行模式的特点、边缘计算环境中各终端不同的计算能力、深度学习模型各层不同的推理计算量以及各层不同的输出大小，在考虑多视角多终端设备异构性和网络动态性的前提下，构建多视角推理任务的边缘计算执行框架，并且通过对相关系统参数进行采集分析，完成动态到达的多视角推理任务的在线卸载决策，该方法包括以下步骤：步骤1在边缘计算环境中，根据多视角推理的执行模式将多视角深度学习模型合理划分为N+1个分块，其中N表示视角数目，并分布式部署在“端-边缘”中不同的位置，具体有：将分块i，其中1≤i≤N，部署在终端设备i上，将分块1到分块N+1部署在边缘服务器上；基于此构建多视角推理任务的边缘计算执行框架：实时推理任务能根据终端算力和网络状态在线决策模型划分位置和资源分配比例，以实现多视角推理任务的加速；步骤2基于步骤1所构建的多视角推理任务的边缘计算执行框架，采集系统中的相关数据并分析相应的特征，具体包括：边缘计算环境中边缘服务器计算资源特征、终端设备计算中资源特征、多视角模型层数以及各层计算量、边缘计算环境下网络传输能力特征；步骤3将步骤2中所得到的特征数据作为输入参数，根据多视角推理的执行模式，对多视角推理中各视角浅层推理时间、中间数据传输时间、多视角深层推理时间进行数学建模；进一步分析得到多视角推理任务执行时间为各视角浅层推理完成时间的最大值加上深层推理时间；以上述的多视角推理任务执行时间的最小值为目标函数，以步骤1所得的各特征数据作为限制条件，构建最小化多视角推理任务完成时间的优化模型；步骤4基于斯塔克尔博格博弈理论，使用启发式算法求解步骤3中所得的任务完成时间最小化模型，得到较优的模型划分位置和资源分配方案。

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