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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利面向移動終端圖像眾包識別的博弈分布式學習方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115512208B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210945014.5，技術領域涉及：G06V10/94；該發明授權面向移動終端圖像眾包識別的博弈分布式學習方法是由趙健鑫;常欣煜;馮雁浩;劉馳設計研發完成，并于2022-08-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向移動終端圖像眾包識別的博弈分布式學習方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種面向移動終端圖像眾包識別的博弈分布式學習方法，包括：中心服務器構建基于移動終端數據轉移的多人合作博弈模型；移動終端定義自身的訓練圖像數據偏移度量值以及最低數據獲取效益值；移動終端分布式計算圖像數據分配，得到優化計算目標；求得最優的拉格朗日乘子及數據移動策略；去中心化調優方法優化求解；求得的最優策略移動圖像數據，圖像數據通過WiFi或蜂窩網絡在移動終端間進行點對點傳輸。所述方法有效平衡不同分散環境下移動終端之間的數據分布，并且確保了分布式學習訓練的公平性，不會犧牲少數移動終端的性能來提高系統的整體性能，以此鼓勵移動終端參與分布式學習。

本發明授權面向移動終端圖像眾包識別的博弈分布式學習方法在權利要求書中公布了：1.一種面向移動終端圖像眾包識別的博弈分布式學習方法，其特征在于，包括： 步驟1，中心服務器構建基于移動終端數據轉移的多人合作博弈模型； 步驟2，移動終端定義自身的訓練圖像數據偏移度量值以及最低數據獲取效益值，設移動終端的訓練圖像數據偏移度量值被定義為第一效用最低數據獲取效益值定義為第二效用效益值在固定的初始數據分布下為固定值，移動終端上的訓練數據定義為N維數組si＝s1,s2,…,sN，移動終端的數據偏移使用余弦相似度來衡量，使用單位向量作為參照，移動終端的訓練圖像數據偏移度量值以及最低數據獲取效益值由以下公式計算： 其中k的含義為數據類別，si,k代表移動終端i上第k類數據的數量； 步驟3，移動終端分布式計算圖像數據分配，中心服務器建立優化問題模型，移動終端對優化問題構建拉格朗日函數，得到優化計算目標，中心服務器建立優化問題模型是基于納什均衡解，優化問題模型通過以下公式計算： 其中，Tk代表第k類數據的全局總數量，對約束條件中對所有i∈[1,N]和k∈[1,K]均成立，余弦函數的值域為[-1,1]，并且對于任意的i和k的取值來說，si,k0，因此Ui∈0,1]，在Ui∈0,1]范圍內，優化目標中的-logUi0，di為每個移動終端獲得預定的最低效益； 步驟4，移動終端通過次梯度下降算法求得最優的拉格朗日乘子及數據移動策略移動終端對優化問題構建拉格朗日函數，得到的優化計算目標為： 其中，每一個移動終端上單獨求解，λ為拉格朗日乘子； 步驟5，移動終端應用面向大規模動態網絡的去中心化調優方法優化求解過程； 步驟6，移動終端根據求得的最優策略移動圖像數據，圖像數據通過WiFi或蜂窩網絡在移動終端間進行點對點傳輸。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學，其通訊地址為：100081 北京市海淀區中關村南大街5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。