[发明专利]一种基于异步联邦学习的城市防控图像检测方法和系统有效
| 申请号： | 202111633287.8 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN113989627B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 袁戟;常可欣 | 申请（专利权）人： | 深圳市万物云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06F21/60;H04L9/00;H04L67/06 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 冯筠 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异步联邦学习的城市防控图像检测方法，包括云端服务器初始化全局模型；各端部设备对城市防控图像数据进行场景标注，将城市防控图像数据分为训练集和测试集，并从训练集中筛选出与测试集样本分布接近的数据集作为待训练集；向云端服务器获取全局模型，对待训练集进行本地训练得到本地模型；各端部设备将本地模型通过同态加密后上传至云端服务器；云端服务器采用异步联邦计算策略对本地模型进行全局模型训练，得到更新后的全局模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 异步 联邦 学习 城市 图像 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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