[发明专利]一种基于联邦迁移学习的检测方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202211128866.1 | 申请日： | 2022-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN115470703A | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 丁香;杨树森;王艺蒙;赵鹏;赵聪;李科学;郭思言;李亚男;韩青 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李鹏威 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦迁移学习的检测方法、系统、设备及介质，基于追踪加速的安全作业视频实时检测模型作为基础模型，在数据不出作业现场本地的前提下，通过冻结批归一化层参数和共享其他层参数的联邦迁移技术为带标签的源域电力公司的作业现场提供实时精准的个性化安全作业检测。通过基于源域全局模型的初始模型选择、基于联邦域对抗网络的伪标签预测和模型自训练为不带标签的目标域电力公司的作业现场提供实时精准的安全作业视频实时检测。本发明表现出良好的收敛速度和稳定性，满足不同源域电力公司个性化需求，同时保持了较好的检测精度和速度。与常用域自适应算法相比，本发明具有最佳精度和最低延迟，显著提升了域自适应能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 迁移 学习 检测 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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