[发明专利]一种基于联邦学习的驾驶员危险行为检测方法和装置在审
| 申请号： | 202211345752.2 | 申请日： | 2022-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN115661934A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 刘洋;吴献志;蒋建辉;王金鹏;赵志 | 申请（专利权）人： | 湖南智融科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/098 |
| 代理公司： | 湖南唯君律师事务所 43261 | 代理人： | 李根龙 |
| 地址： | 412000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的驾驶员危险行为检测方法，包括如下步骤：步骤一：下载全局深度神经网络模型；步骤二：根据下载的全局深度神经网络模型，利用图像和计算资源，训练局部深度神经网络模型，经过多轮迭代后，更新局部深度神经网络模型；步骤三：将更新后的局部深度神经网络模型发出，以聚合更新全局深度神经网络模型；步骤四：根据更新后的局部深度神经网络模型进行目标检测。与现有技术相比，本发明能够有效解决数据孤岛问题，降低线上的延迟，解决集中处理大规模数据对服务器和存储空间造成巨大压力，并造成大量计算资源浪费的问题，同时有利于提升数据安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 驾驶员 危险 行为 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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