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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于车载联邦学习的交警动态手势识别方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119600685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411678360.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于车载联邦学习的交警动态手势识别方法与系统是由黄旭民;何祖航;康嘉文;钟伟锋设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车载联邦学习的交警动态手势识别方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车载联邦学习的交警动态手势识别方法与系统，将关键特征提取模型和预设的全局模型相结合作为全网车载终端共用的交警手势识别模型，有助于提高交警手势识别精度；通过车载联邦学习，组织不同车载终端基于自身收集的交警手势图像数据训练以上模型，随后各车载终端仅共享模型更新数据而非原始训练数据，保护了车辆用户的数据隐私，又节省了将海量数据上传至中心服务器的通信成本，与此同时车载联邦学习充分利用了分散在不同车载设备的实时交警手势图像数据，这些来自车载图像的训练数据具备不同观察角度、不同环境条件等，丰富了模型训练数据的多样性，进而增强了训练后交警手势识别模型在多变交通环境下的适应能力。

本发明授权一种基于车载联邦学习的交警动态手势识别方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于车载联邦学习的交警动态手势识别方法，其特征在于，包括： 获取交警手势图像； 将所述交警手势图像输入到训练好的关键特征提取模型中，获得所述交警手势图像中的关键节点和姿态向量，并根据所述关键节点和姿态向量构建骨架空间特征； 构建城市路网场景，包括中心服务器、若干个路侧单元和若干个车载终端；将骨架空间特征输入到预设的全局模型中，并将所述关键特征提取模型和全局模型部署到所有车载终端上； 利用中心服务器对所述全局模型参数进行初始化，并将初始化后的全局模型参数发送给所有路侧单元，由路侧单元下发给被选中的车载终端； 所述被选中的车载终端根据本地交警手势数据进行多轮本地模型训练，用于更新本地模型参数，达到预设条件，将更新后的本地模型参数上传给至最近的路侧单元，再由路侧单元上传至中心服务器； 中心服务器对收集的本地模型参数进行聚合，得到最终的全局模型参数； 基于最终的模型参数对预设的全局模型进行训练，直至达到预设训练次数，获得最终的全局模型； 根据最终的全局模型对交警手势进行识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。