[发明专利]基于联邦迁移学习的驾驶员行为云边协同学习系统有效
| 申请号： | 202010250472.8 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111476139B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 朱忠攀;何斌;杜爱民;李刚;王志鹏;周艳敏;徐寿林 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/82;G06F21/62;G06N3/096 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于联邦迁移学习的驾驶员行为云边协同学习系统，包括AI云平台、智能车载终端、以及用于联邦迁移学习的深度神经网络系统等组成。深度神经网络系统包括车载端神经网络和平台端神经网络，可基于AI云平台及与其连接的多个车辆的智能车载终端，实现车载端神经网络与平台端神经网络之间非原始数据传递的联邦模型训练与学习迁移。本发明用于智能汽车驾驶员行为感知及意图理解，与现有技术相比，不仅解决了大规模车辆集群的驾驶员协同感知机器学习问题，同时保护了驾驶员隐私。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 迁移 学习 驾驶员 行为 协同 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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