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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州數(shù)動(dòng)云科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于邊云協(xié)同的非侵入式家用電器負(fù)載識(shí)別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116522216B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310217414.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種基于邊云協(xié)同的非侵入式家用電器負(fù)載識(shí)別方法及系統(tǒng)是由金小龍;曹迪;劉捷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-03-02向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于邊云協(xié)同的非侵入式家用電器負(fù)載識(shí)別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及電器識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于邊云協(xié)同的非侵入式家用電器負(fù)載識(shí)別方法及系統(tǒng)，所述系統(tǒng)為邊云協(xié)同系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)由云服務(wù)器和邊緣智能設(shè)備組成，邊緣智能設(shè)備邏輯抽象為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)聚合層、邊緣協(xié)作和推理層，數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)從電器捕獲電氣特性，來自多個(gè)電氣設(shè)備的這些數(shù)據(jù)將在數(shù)據(jù)聚合層聚合，邊緣協(xié)作和推理層負(fù)責(zé)與云的交互和執(zhí)行模型的推理，整個(gè)電器識(shí)別系統(tǒng)以電氣類別分解及識(shí)別網(wǎng)絡(luò)和插座類硬件相結(jié)合的方式形成系統(tǒng)架構(gòu)，所發(fā)明的智能電氣識(shí)別插座集采樣、處理、分析、通訊于一體，并且負(fù)載識(shí)別算法的識(shí)別準(zhǔn)確度在95％以上。

本發(fā)明授權(quán)一種基于邊云協(xié)同的非侵入式家用電器負(fù)載識(shí)別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于邊云協(xié)同的非侵入式家用電器負(fù)載識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)為邊云協(xié)同系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)由云服務(wù)器和邊緣智能設(shè)備組成，邊緣智能設(shè)備邏輯抽象為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)聚合層、邊緣協(xié)作和推理層，數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)從電器捕獲電氣特性，來自多個(gè)電氣設(shè)備的這些數(shù)據(jù)將在數(shù)據(jù)聚合層聚合，邊緣協(xié)作和推理層負(fù)責(zé)與云的交互和執(zhí)行模型的推理； 邊緣智能設(shè)備在以下階段與云服務(wù)器協(xié)作； 方法為：第1階段：初始訓(xùn)練模型，云服務(wù)器從存儲(chǔ)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中的初始數(shù)據(jù)集N0訓(xùn)練第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TD0，訓(xùn)練完成后生成權(quán)重文件W0； 第2階段：獲取模型權(quán)重，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)N0訓(xùn)練完成后，服務(wù)器會(huì)將權(quán)重文件W0發(fā)送到邊緣智能設(shè)備的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)和推理層，因此，部署在邊緣智能設(shè)備中的模型將獲得執(zhí)行模型推理的初始權(quán)重，并將推理結(jié)果返回到云中，最終，云服務(wù)器將統(tǒng)一推理結(jié)果，并為用戶展示電器的實(shí)時(shí)狀態(tài)； 第3階段：更新數(shù)據(jù)，在邊緣智能設(shè)備執(zhí)行的推理過程中，當(dāng)一個(gè)新的設(shè)備類別添加到系統(tǒng)中時(shí)，設(shè)備數(shù)據(jù)將自動(dòng)提取并添加到訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中，并將TD1數(shù)據(jù)發(fā)送到云服務(wù)器以提示模型的訓(xùn)練，云端在基于最新數(shù)據(jù)集訓(xùn)練新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)N1后，會(huì)將更新后的權(quán)重文件W1發(fā)送到邊緣智能設(shè)備，在此階段，采用異步機(jī)制，在服務(wù)器上進(jìn)行模型更新過程，在邊緣進(jìn)行邊緣模型的推理，連續(xù)執(zhí)行數(shù)據(jù)階段更新的操作，并對(duì)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新以適應(yīng)真實(shí)環(huán)境的變化。

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