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龙图腾网恭喜集美大学申请的专利面向CNN网络的移动边缘计算动态卸载方法及设备介质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：CN119697701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510204142.8，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权面向CNN网络的移动边缘计算动态卸载方法及设备介质是由孙养龙;罗文乾;许伟坚;高志斌;许志平;周晓凤;魏林海设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向CNN网络的移动边缘计算动态卸载方法及设备介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向CNN网络的移动边缘计算动态卸载方法及设备介质，包括：在通感算一体化系统中获取图像任务数据、设备状态数据和网络状态数据，构成数据集；构建通感算一体化系统模型，面向计算任务，将通感算一体化系统模型转化为计算任务切分和资源分配问题；构建马尔可夫决策模型；采用基于多智能体深度强化学习算法的联合优化策略，通过训练图像任务数据和网络状态数据，获得满足终止条件的神经网络参数模型；将训练好的神经网络参数模型部署到系统中；根据实时的数据产生计算任务切分决策和计算资源分配决策，将决策结果信息传输至各节点，实现计算任务的卸载。本发明在网络环境和网络资源紧缺的条件下，实现计算任务的顺利执行。

本发明授权面向CNN网络的移动边缘计算动态卸载方法及设备介质在权利要求书中公布了：1.一种面向CNN网络的移动边缘计算动态卸载方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据目标检测需求，在通感算一体化系统中获取图像任务数据、设备状态数据和网络状态数据，构成数据集；步骤2、基于通感算一体化系统和数据集，构建通感算一体化系统模型，面向计算任务，将通感算一体化系统模型转化为计算任务切分和资源分配问题；步骤3、基于通感算一体化系统模型和计算任务切分和资源分配问题，构建马尔可夫决策模型；步骤4、基于马尔可夫决策模型和多智能体深度强化学习算法得到联合优化策略，通过数据集进行训练，获得满足终止条件的神经网络参数模型；步骤5、将训练好的神经网络参数模型部署到通感算一体化系统中；具体包括：步骤51、根据环境动态信息，以设定的时间间隔，将训练好的神经网络参数同步至CNN网络中每个节点；所述时间间隔取决于新的神经网络参数训练过程是否收敛到新的状态；步骤52、CNN网络中各节点基于获得的神经网络参数更新卸载策略和资源分配策略；步骤53、CNN网络中各节点向通感算一体化系统反馈更新后的策略状态；步骤6、根据实时的图像任务数据、设备状态数据和网络状态数据，产生计算任务切分决策和计算资源分配决策，并将决策结果信息传输至通感算一体化系统的各节点，最终实现计算任务的卸载。

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