[发明专利]一种基于联邦学习的分心驾驶识别方法在审
| 申请号： | 202010698360.9 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN111832503A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 王耀杰;崔翛龙 | 申请（专利权）人： | 中国人民武装警察部队工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F21/60 |
| 代理公司： | 西安众和至成知识产权代理事务所(普通合伙) 61249 | 代理人： | 强宏超 |
| 地址： | 710086 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于联邦学习的分心驾驶识别方法，采用联邦学习和浅层卷积神经网络两种机器学习技术，联邦学习主要利用分布式数据，通过深度神经网络(DNN)构建全局统计模型，提高识别的准确率，同时在同态加密条件下上传关键参数，不泄露本地产生的数据；卷积神经网络(CNN)主要利用对图像特征提取的优势，负责提取用户端差异化的特征，即本地模型的个性化；通过联邦学习和同态加密技术，解决在云环境下个人隐私的保护问题，有效解决数据孤岛的问题，提高识别的效率，从而满足实际应用的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 分心 驾驶 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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