边缘计算下模型结构优化的车载感知设备联合学习方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110782873.2
IPC分类号：H04L29/06;H04L29/08;H04L12/24;G06F9/50;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-07-12
申请人：
广东工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	边缘计算下模型结构优化的车载感知设备联合学习方法
申请号	CN202110782873.2	申请日期	2021-07-12
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-02	公开/公告号	CN113595993A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L29/06 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L29/00 H04L 1/00至H04L 27/00单个组中不包含的装置、设备、电路和系统〔5〕 H04L29/02 通信控制；通信处理（H04L 29/12，H04L 29/14优先）〔5〕 H04L29/06 以协议为特征的〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;2;9;/;0;6;;;H;0;4;L;2;9;/;0;8;;;H;0;4;L;1;2;/;2;4;;;G;0;6;F;9;/;5;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	广东工业大学	申请人地址	广东省广州市越秀区东风东路729号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东工业大学	当前权利人	广东工业大学
发明人	黄泽茵;李贺;李柔仪;李培春;余荣;谭北海;朱璟
代理机构	佛山市君创知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	杜鹏飞

摘要

本发明公开了一种边缘计算下模型结构优化的车载感知设备联合学习方法，包括：根据车载设备所采用的目标检测算法，建立适用于车载设备的神经网络模型作为本地模型，利用中心服务器提供的初始化参数，进行本地模型的训练，并进行本地梯度更新，得到更新后的梯度；对本地模型进行梯度稀疏化、量化本地梯度、无损压缩处理；将量化后的本地梯度和压缩后的二值化掩码矩阵以流水线的形式上传至中心服务器；在车载设备完成本地模型梯度压缩和上传后，由中心服务器进行逐神经元梯度聚合；通过车载设备获取全局的聚合梯度，对本地模型进行更新，利用更新后的模型进行道路感知。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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