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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東大學(xué)申請的專利車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于聚類的高效聯(lián)邦分割學(xué)習(xí)方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118779677B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411274082.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/232；該發(fā)明授權(quán)車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于聚類的高效聯(lián)邦分割學(xué)習(xí)方法及裝置是由盧建波;徐光偉;王新儒;曹美;趙夢瑩;張帥設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-09-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于聚類的高效聯(lián)邦分割學(xué)習(xí)方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，涉及車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于聚類的高效聯(lián)邦分割學(xué)習(xí)方法及裝置。汽車端采集本地數(shù)據(jù)，所述本地數(shù)據(jù)為被標(biāo)記的道路信息圖片，汽車端將收集的本地數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息組織成類別向量發(fā)送至云服務(wù)器；云服務(wù)器使用聚類算法將所有汽車端的本地數(shù)據(jù)聚類分組，計算各組間余弦相似性矩陣；判斷各組間的相似性，如果各組間的相似性小于指定閾值，則進行個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)，否則進行非個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)。本發(fā)明解決了在車聯(lián)網(wǎng)場景下聯(lián)邦分割學(xué)習(xí)中由于數(shù)據(jù)非獨立同分布帶來的收斂速度和收斂精度下降問題以及由于汽車端數(shù)量過多帶來的服務(wù)器資源不足問題。

本發(fā)明授權(quán)車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于聚類的高效聯(lián)邦分割學(xué)習(xí)方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于聚類的高效聯(lián)邦分割學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括：汽車端采集本地數(shù)據(jù)，所述本地數(shù)據(jù)為被標(biāo)記的道路信息圖片，汽車端將收集的本地數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息組織成類別向量發(fā)送至云服務(wù)器；云服務(wù)器使用聚類算法將所有汽車端的本地數(shù)據(jù)聚類分組，計算各組間余弦相似性矩陣；判斷各組間的相似性，如果各組間的相似性小于指定閾值則進行個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)，否則進行非個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)；所述非個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)根據(jù)分組結(jié)果訓(xùn)練一個全局模型，所述全局模型包括汽車端側(cè)全局模型和服務(wù)器側(cè)全局模型；汽車端節(jié)點將訓(xùn)練更新后的汽車端側(cè)模型發(fā)送到服務(wù)器，服務(wù)器在組內(nèi)對汽車端側(cè)模型進行聚合，形成組內(nèi)模型，將組內(nèi)模型跨組聚合為汽車端側(cè)全局模型；服務(wù)器對服務(wù)器側(cè)模型的分類器層和其他層分別進行聚合，生成服務(wù)器側(cè)全局模型，所有汽車端共享服務(wù)器側(cè)全局模型；同一個組內(nèi)服務(wù)器側(cè)模型的訓(xùn)練是串行的，而組間是并行的；所述個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)根據(jù)分組結(jié)果為每個組訓(xùn)練一個組模型，每個組模型包括該組數(shù)據(jù)訓(xùn)練的汽車端側(cè)組模型和服務(wù)器側(cè)組模型，服務(wù)器為每個組生成基準(zhǔn)模型，服務(wù)器將汽車端側(cè)模型和對應(yīng)的汽車端側(cè)基準(zhǔn)模型發(fā)送給所有屬于該組的汽車端節(jié)點；汽車端節(jié)點將訓(xùn)練更新后的汽車端側(cè)模型發(fā)送到服務(wù)器，服務(wù)器在組內(nèi)對汽車端側(cè)模型進行聚合得到汽車端側(cè)組模型，并將聚合結(jié)果賦值給組內(nèi)的每個汽車節(jié)點；所述組模型訓(xùn)練的目標(biāo)函數(shù)加入需要訓(xùn)練的參數(shù)和基準(zhǔn)模型的參數(shù)之差的二范式；服務(wù)器對于每一個組維護一個服務(wù)器側(cè)組模型，同組內(nèi)的汽車端共享一個服務(wù)器側(cè)組模型；同一個組內(nèi)服務(wù)器側(cè)模型的訓(xùn)練是串行的，而組間是并行的；采集待預(yù)測圖像進行聚類分組，根據(jù)各組的相似性使用全局模型或組模型預(yù)測道路狀況。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東大學(xué)，其通訊地址為：250100 山東省濟南市山大南路27號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。