[发明专利]基于联邦学习的电力巡检图像异常检测方法及系统在审
| 申请号： | 202111491484.0 | 申请日： | 2021-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN113962988A | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 仲林林;刘柯妤;胡霞 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20;G06F21/60 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 赵丹 |
| 地址： | 210096 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的电力巡检图像异常检测方法及系统。该方法步骤如下：采用经过预训练的异常检测模型作为服务端初始模型，并分发给各个参与方；参与方基于本地的电力巡检图像数据集进行训练，将经过裁剪的梯度信息上传给服务器；服务器根据各参与方上传的梯度在辅助模型上使用验证集判断数据质量，并基于设置的阈值，剔除数据质量过差的参与方；基于数据量不平衡以及数据质量指标将模型梯度进行加权聚合，得到全局梯度参数并更新异常检测全局模型，然后将新模型分发给各个参与方；循环以上步骤，直至全局模型收敛。根据本发明实施例的方法，能够提高各参与方的本地电力巡检图像异常检测模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 电力 巡检 图像 异常 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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