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申请/专利权人：华中师范大学;湖北中医药大学

摘要：本发明提出了一种基于隐私保护及最优选择策略的目标检测方法及系统，涉及计算机视觉的术领域，包括：S1，获取第一客户端组，并将初始数据集平均分配给第一客户端组，第一客户端组包括多个待训练的客户端；S2，以预设参训比例对第一客户端组进行筛选，以获取第二客户端组，使第二客户端组接收全局服务器分配的权重参数，其中，第二客户端内的每个客户端均内置有局部检测模型；S3，对第二客户端组中每个客户端的本地数据进行预处理，以获取第二客户端组中每个客户端对应的图像集合，利用每个客户端对应的图像集合对其内置的局部检测模型进行迭代训练，直至达到预设训练轮次，得到第二客户端组中各个局部检测模型的最优权重参数；S4，对第二客户端组中所有局部检测模型的最优权重参数进行聚合，得到聚合模型参数，基于聚合模型参数更新全局检测模型，将聚合模型参数分发至第二客户端组中的每个客户端，以更新第二客户端组中各个局部检测模型的权重参数；S5，重复步骤S2‑S4，直至全局检测模型的通讯轮次达到预设通讯轮次，得到最终训练后的全局检测模型和局部检测模型。本发明有助于保护数据隐私并增强预测精度。

主权项：1.一种基于隐私保护及最优选择策略的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1，获取第一客户端组，并将初始数据集平均分配给第一客户端组，所述第一客户端组包括多个待训练的客户端；S2，以预设参训比例对所述第一客户端组进行筛选，以获取第二客户端组，使所述第二客户端组接收全局服务器分配的权重参数，其中，所述第二客户端内的每个客户端均内置有局部检测模型；S3，对所述第二客户端组中每个客户端的本地数据进行预处理，以获取所述第二客户端组中每个客户端对应的图像集合，利用每个客户端对应的图像集合对其内置的局部检测模型进行迭代训练，直至达到预设训练轮次，得到所述第二客户端组中各个局部检测模型的最优权重参数；S4，对第二客户端组中所有局部检测模型的最优权重参数进行聚合，得到聚合模型参数，基于所述聚合模型参数更新所述全局检测模型，将所述聚合模型参数分发至所述第二客户端组中的每个客户端，以更新所述第二客户端组中各个局部检测模型的权重参数；S5，重复步骤S2-S4，直至全局检测模型的通讯轮次达到预设通讯轮次，得到最终训练后的全局检测模型和局部检测模型。

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百度查询： 华中师范大学 湖北中医药大学 一种基于隐私保护及最优选择策略的目标检测方法及系统