基本信息:
- 专利标题： 一种适用于工业场景下人员动作识别的自适应元联邦学习方法
- 申请号：CN202411779522.6 申请日：2024-12-05
- 公开(公告)号：CN119694002A 公开(公告)日：2025-03-25
- 发明人： 杨岳毅 , 温金霞 , 王海泉 , 温盛军 , 徐欣 , 胡雅博
- 申请人： 中原工学院
- 申请人地址： 河南省郑州市中原区中原路41号
- 专利权人： 中原工学院
- 当前专利权人： 中原工学院
- 当前专利权人地址： 河南省郑州市中原区中原路41号
- 代理机构： 北京盛询知识产权代理有限公司
- 代理人： 王倩
- 主分类号： G06V40/20
- IPC分类号： G06V40/20 ; G06V10/774 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/042 ; G06N3/084 ; G06N3/0985
摘要：
本发明公开了一种适用于工业场景下人员动作识别的自适应元联邦学习方法，包括：获取待识别人员动作数据；将所述待识别人员动作数据输入至自适应元联邦学习框架，获取动作识别结果，其中，所述自适应元联邦学习框架包括若干个性化识别模型，所述个性化识别模型通过总损失函数训练而成，所述个性化识别模型在客户端利用本地数据进行本地模型训练并获取本地局部知识，同时通过知识蒸馏从相邻客户端个性化模型获取公共积累知识，并自适应动态融合所述公共积累知识和本地局部知识，最终为每个客户端实现模型的高性能和个性化。本发明能够实现在不需要中央服务器参与的同时提升人员动作识别模型的识别性能。