湖南工商大学梁伟获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于联邦迁移学习的车辆协作定位方法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：CN116634560B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310618263.8，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于联邦迁移学习的车辆协作定位方法是由梁伟;杨秋月;周晓康;黄素珍设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于联邦迁移学习的车辆协作定位方法在说明书摘要公布了：本申请适用于智能交通技术领域，提供了一种基于联邦迁移学习的车辆协作定位方法，该车辆协作定位方法包括：云端基于多属性时空聚类算法对多个区域状态进行聚类，确定出目标域对应的区域状态簇；边缘侧对区域状态簇中所有区域状态对应的模型权值进行聚合，并利用自注意机制模块获取区域状态簇中所有区域状态的时空特性；边缘侧利用时空特性对聚合后的模型权值进行过滤得到最终模型权值，并利用最终模型权值构建全局模型；车辆端接收边缘侧下发的全局模型，并基于联邦学习，根据全局模型得到本地模型；本地模型输出GPS区域误差；车辆端利用GPS区域误差修正自身位置信息。本申请的车辆协作定位方法能够解决车辆定位精度低的问题。
本发明授权一种基于联邦迁移学习的车辆协作定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦迁移学习的车辆协作定位方法，其特征在于，包括： 云端基于多属性时空聚类算法对多个区域状态进行聚类，确定出目标域对应的区域状态簇；多个所述区域状态与多个区域一一对应，所述目标域为多个区域中目标区域对应的区域状态； 边缘侧对所述区域状态簇中所有区域状态对应的模型权值进行聚合，并利用自注意机制模块获取所述区域状态簇中所有区域状态的时空特性； 所述边缘侧利用所述时空特性对聚合后的模型权值进行过滤得到最终模型权值，并利用所述最终模型权值构建全局模型； 所述目标区域内的车辆端接收所述边缘侧下发的所述全局模型，并基于联邦学习，根据所述全局模型得到本地模型；所述本地模型用于基于所述车辆端的GPS数据输出GPS区域误差； 所述车辆端利用所述GPS区域误差修正自身位置信息。
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