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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于云边协同的监控视频的边缘资源分配方法及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：CN119603727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202411820157.9，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权基于云边协同的监控视频的边缘资源分配方法及系统是由何旭彬;刘义;周郭许设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云边协同的监控视频的边缘资源分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云边协同的监控视频的边缘资源分配方法及系统，其中方法包括：构建由云端层和边缘层组成的云边协同框架模型；其中，边缘层划分有k个监控区域，且各监控区域内均配备有相应的边缘节点；获取边缘层的监控区域安防等级及边缘节点状态信息；在满足预设约束条件下，根据监控区域安防等级及边缘节点状态信息建立以边缘层的监控视频任务处理时延及带宽使用损耗最小化为目标的优化问题；将优化问题转化为马尔可夫决策问题，通过云端层采用DDPG算法对马尔可夫决策问题进行求解，生成边缘层的最优任务协同分配策略，从而在监控区域的复杂环境下实现边缘层的计算资源的有效利用，并提高边缘节点间的协同任务处理能力。

本发明授权基于云边协同的监控视频的边缘资源分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云边协同的监控视频的边缘资源分配方法，其特征在于，所述方法包括： 构建由云端层和边缘层组成的云边协同框架模型；其中，边缘层划分有k个监控区域，且各监控区域内均配备有相应的边缘节点； 获取边缘层的监控区域安防等级及边缘节点状态信息； 在满足预设约束条件下，根据所述监控区域安防等级及边缘节点状态信息建立以边缘层的监控视频任务处理时延及带宽使用损耗最小化为目标的优化问题； 将所述优化问题转化为马尔可夫决策问题，通过云端层采用DDPG算法对所述马尔可夫决策问题进行求解，生成边缘层的最优任务协同分配策略； 所述边缘节点状态信息包括由本地监控视频任务和边缘监控视频任务组成；监控视频处理任务、每个边缘节点分配给不同任务的算力百分比和信道传输速率；所述在满足预设约束条件下，根据所述监控区域安防等级及边缘节点状态信息建立以边缘层的监控视频任务处理时延及带宽使用损耗最小化为目标的优化问题的步骤，包括： 基于本地监控视频任务，根据每个边缘节点分配给不同任务的算力百分比建立本地计算模型； 基于边缘监控视频任务，根据每个边缘节点分配给不同任务的算力百分比及信道传输速率建立任务卸载模型； 在满足预设约束条件下，根据监控区域安防等级、本地计算模型及任务卸载模型建立以边缘层的监控视频任务处理时延及带宽使用损耗最小化为目标的优化问题。

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