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申请/专利权人：泰山学院
摘要：本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于隐私保护的分布式多源图像融合方法及系统，包括获取全局模型；对全局模型进行训练，得到本地模型参数并将其发送到服务器端进行聚合，得到新的全局模型，将新的全局模型发送到每个客户端；根据任务类别将客户端分类为集群，利用特定任务对新的全局模型进行训练，得到特定任务模型参数，在集群中聚合特定任务模型参数，并将聚合后的参数分配到集群中的每个客户端，更新全局模型得到融合网络模型；训练细节网络模型，将细节网络模型和融合网络模型的输出相加，得到融合结果。本发明能够在确保数据隐私和安全的前提下，有效提高多模态图像融合的质量和效率，同时降低了系统的运行成本和能耗。
主权项：1.基于隐私保护的分布式多源图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：获取初始化的全局模型；利用本地数据对全局模型进行训练，得到本地模型参数，将本地模型参数发送到服务器端，对本地模型参数进行聚合，得到新的全局模型，将新的全局模型发送到每个客户端；根据任务类别将客户端分类为集群，利用特定任务对新的全局模型进行训练，得到特定任务模型参数，在集群中聚合特定任务模型参数，并将聚合后的参数分配到集群中的每个客户端，更新全局模型得到融合网络模型；利用本地数据训练细节网络模型，将细节网络模型和融合网络模型的输出相加，得到融合结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泰山学院 基于隐私保护的分布式多源图像融合方法及系统
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