[发明专利]基于联邦学习的自动驾驶训练方法、设备及介质有效
| 申请号： | 202010931767.1 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112052959B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 董苗波;衣志昊;梁新乐;范力欣 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 张志江 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于联邦学习的自动驾驶训练方法、设备和介质，应用于云端服务器，所述方法包括：在检测到训练指令时，获取预设待训练模型，将所述预设待训练模型发送给预设行驶范围内的各目标车辆；获取所述各目标车辆基于各自实时本地数据集对所述预设待训练模型进行训练后得到的各第一目标模型参数；基于所述各第一目标模型参数，执行预设联邦流程，并对所述预设待训练模型进行迭代训练，得到第二目标模型参数；将所述第二目标模型参数发送给所述目标车辆，以供各所述目标车辆基于所述第二目标模型参数得到各自的目标模型，以实现各自的自动驾驶功能。本申请解决现有技术中难以快速准确获取有效自动驾驶模型的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 自动 驾驶 训练 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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