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本发明涉及人工智能领域，揭露一种基于联邦学习的农产品数据交互方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取多个本地客户端的农产品，提取每个农产品的特征数据，得到多个农产品特征数据；将每个农产品特征数据输入至多个本地参数检测模型检测中，以输出每个农产品特征数据的生长参数，其中，每个参数检测模型与每个农产品特征数据为一一对应关系；将每个生长参数进行加密后传输至中心服务器，以通过中心服务器计算多个生长参数的均值参数；根据均值参数，更新每个本地客户端中农产品的生长参数，以实现多个本地客户端的农产品数据交互。本发明可以提高农产品的数据交互效率，同时又可以保障农产品的数据安全性。

本发明涉及目标检测，揭露一种生物分支检测方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取目标生物的航拍视频，对所述航拍视频执行关键帧提取，得到生物待检测图集，根据所述生物待检测图集的规模，生成对应的模型层数，按照所述模型层数，构建空洞卷积层、池化层、残差层及反卷积层，按照预设的组建顺序，将所述空洞卷积层、所述池化层、所述残差层及所述反卷积层组建得到待训练检测模型，构建所述待训练检测模型的损失函数，利用所述损失函数训练所述待训练检测模型，得到生物图片检测模型，利用所述生物图片检测模型检测所述生物待检测图集，得到所述目标生物的检测结果。本发明可解决生物检测的检测效率及检测智能化程度较低的问题。