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[发明专利]一种基于群体感知的船舶违章行为感知方法-CN202111538493.0有效
发明人：冼允廷;赵搏文;曾策冲;沈强 -专利权人：广东创亿源智能科技有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于群体感知的船舶违章行为感知方法，属于水上船舶监管领域，本发明以船舶违章行为感知平台为中心，执法机构在感知平台上发布相应的感知任务，然后感知平台招募航道上船舶上的船员作为参与者，利用参与者的智能手机实现对船舶违章行为的数据的采集。本方法通过建立一个船舶违章行为感知平台，执法机构在平台上发布船舶违章行为感知任务，平台根据任务信息招募参与者，参与者根据任务信息收集船舶违章行为数据，平台根据参与者收集的数据质量和数量为参与船舶违章行为数据收集的参与者分发奖励，解决了现有采用传统人工智能技术数据收集困难、数据质量低以及小目标和重叠目标检测困难的问题。
一种基于群体感知船舶违章行为方法

[发明专利]一种公平可信的联邦学习激励方法-CN202111647692.5在审
发明人：冼允廷;赵搏文;毛茹;曾策冲;沈强;解先旭 -专利权人：广东优算科技有限公司;广东创亿源智能科技有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习激励方法，包括服务器和n个参与者，该方法包括步骤：S1.系统初始化；S2.参与者提交报价信息；S3.执行逆向拍卖操作；S4.计算后验收益；该方法结合逆向维克里拍卖机制和后验价格机制，通过逆向维克里拍卖使得参与者诚实地提交其报价信息以实现最大化收益，且该方法以参与者拥有的数据量作为报价，当参与者通过一轮逆向维克里拍卖诚实地提交其报价后，再利用后验价格机制为每个参与式计算一个公平的收益，其具有可信度高、兼容性强等诸多优点。
一种公平可信联邦学习激励方法

[发明专利]一种采用联邦学习的隐私保护船名识别模型训练方法-CN202111680336.3在审
发明人：冼允廷;赵搏文;毛茹;曾策冲;沈强;解先旭 -专利权人：广东优算科技有限公司;广东创亿源智能科技有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用联邦学习的隐私保护船名识别模型训练方法，该方法包括步骤：S1.发起联合训练船名识别模型任务；S2.参与者训练本地模型并进行加密；S3.聚合参与者的加密模型并执行联邦平均算法；S4.聚合服务器部分解密聚合模型和S5.参与者部分解密聚合模型；其通过参与者本地训练模型并加密训练模型，将本地训练好的加密模型上传至聚合服务器，聚合服务器在加密的模型上执行联邦平均算法；采用加密的方法以防止攻击者根据模型参数获得训练数据。另外，还采用将私钥分割成部分私钥的方式，由服务器执行一次部分解密，参与者执行一次部分解密，可以在不泄露参与者训练数据的情况下，使得多个参与者能够有效的共同训练一个船名识别模型。
一种采用联邦学习隐私保护船名识别模型训练方法