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专利名称:
自动驾驶感知场景下基于推理相似性的联邦学习方法
申请号:
2024103827448
转让价格:面议
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法律状态:已下证 类型:发明 关键词:
自动驾驶感知
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发布日:2025/03/11
摘要: 本发明公开了自动驾驶感知场景下基于推理相似性的联邦学习方法,包括对感知数据的采集,对数据的处理和转化操作;对传输的模型参数进行初始化设置;将预处理后的感知数据输入训练网络中,选择不同超参数对模型进行训练;对训练出的模型提取其中的logits进行传输;路侧单元收到不同车辆上传的参数后进行相似性聚类并对每一类数据进行加权聚合,将聚合后的新参数分别发送给对应的车辆客户端;客户端学习新的数据并作出相应的判断。通过本发明提出的方法,减少了数据异质性对感知效果的影响并且降低了通信成本,同时还能消除数据传输中的安全问题。
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