[发明专利]一种基于分层细粒度融合联邦学习的分布式废钢检测方法及系统在审
| 申请号： | 202310094938.3 | 申请日： | 2023-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN116524309A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 张卫东;吴宣够;郑啸;赵伟 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室） |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V20/10;G06V10/74;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京九致知识产权代理事务所(普通合伙) 32307 | 代理人： | 王晓青 |
| 地址： | 243032 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于分层细粒度融合联邦学习的分布式废钢检测方法及系统，涉及冶金领域；其方法包括：接收各客户端上传的本地模型参数；根据上传的本地模型参数的差异，采用分层细粒度融合的权重设置方式对客户端的本地模型参数进行融合，获得全局融合模型参数；广播全局融合模型参数至所有客户端，以便各客户端根据全局融合模型参数进行新一轮的迭代训练直至本地模型达到设定的预期模型精度，进而以训练完成的本地模型作为本地废钢检测模型进行废钢检测。本发明借助联邦学习进行分布式的废钢检测判级，保护各卸料点的数据隐私安全，并且细粒度融合权重设置能够提高对不同卸料点异构废钢数据的检测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 细粒度 融合 联邦 学习 分布式 废钢 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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