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申请/专利权人：无锡职业技术学院

摘要：本发明涉及一种对抗车辆运动模糊的联邦自监督学习方法，B‑FLSimCo方法Kmax个片段，每个片段k包括Rmax个轮次，开始阶段，基站收集训练车辆的初始位置并初始化一个全局模型，对于每一轮次迭代，基站通过聚合上一轮接收到的本地模型来获取一个全局模型，每辆训练车辆从基站下载全局模型并进行本地训练得到本地模型，在本地训练的过程中捕获新的图像以供下一轮使用；当本地训练完成，每辆车辆将其本地模型和基于移动模型收集本地数据时的行驶速度传输到基站以进行聚合得到新的全局模型；重复该过程直到达到片段Kmax的Rmax轮次；本发明提供的B‑FLSimCo方法有效解决了现有技术中联邦学习平均聚合、车辆运动导致收集图像模糊引起的全局模型准确性不高、收敛性不好的问题。

主权项：1.一种对抗车辆运动模糊的联邦自监督学习方法，其特征在于，包括：S1、初始化：基站随机初始化一个全局模型θ0，获取基站覆盖范围内N辆行驶车辆自身携带的Z张图片以及收集这Z张图片时车辆的速度S2、本地训练：所述方法包括Kmax个片段，每个片段k包括Rmax个轮次，在片段k的第r轮，对于每一辆行驶在基站覆盖范围内的车辆n速度为车辆n从基站下载全局模型，并将车辆n本地模型编码器的参数设置为全局模型参数随后，车辆n随机选择Z张图片作为本地数据，并采用SimCo方法基于本地模型进行Ψ次迭代，得到一个新的本地模型；S3、上传模型，完成本地训练后N辆训练车辆上传轮次r的本地模型以及在r-1轮次时收集对应训练图片时的速度S4、聚合和更新：S401、根据上一轮次中接收到的车辆n的速度计算出模糊等级根据数字相机的电荷耦合器件CCD像素大小Q，可以推导出模糊等级和收集这些图像时的车速之间的关系： 其中，H表示曝光时间间隔，s表示焦距，Q表示像素单位，δ表示从运动方向到图像平面的角度，QG表示图像平面上物体的起始点与相机中心点的垂直距离；S402、根据模糊等级采用加权联邦算法对N个模型的参数进行聚合，聚合后的新全局模型表达式为： 重复步骤S2到步骤S4，直到轮次r＝Rmax，片段k训练结束进入片段k+1；当片段k＝Kmax且轮次r＝Rmax，整个训练过程结束，输出新的全局模型。

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