云南师范大学夏跃龙获国家专利权
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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利一种对等网络联邦协同决策方法及其装置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：CN120499189B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510909791.8，技术领域涉及：H04L67/104；该发明授权一种对等网络联邦协同决策方法及其装置是由夏跃龙;杨靖;刘文杰;李继超;仝一航;孙小棣设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种对等网络联邦协同决策方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种对等网络联邦协同决策方法及装置，属于对等网络边缘计算领域。该方法首先初始化各参与者深度网络，对RGB模态数据和雷达点云模态数据，使用特征提取网络提取两种模态特征；随后，采用BEV鸟瞰特征转换技术将两种模态特征转换至BEV空间进行对齐获得多模态融合特征，并对其压缩和计算差异值生成稀疏补偿特征，通过Top‑k动态掩码选择策略与其他参与者交互得到多视图补偿融合特征；最后，将补偿融合特征输入预测网络使用联邦集成知识蒸馏算法训练，如此多次交互实现对等网络联邦协同决策。本发明充分利用不同模态视图的互补性，解决了对等网络参与者决策语义缺失性、异构性和实时性等问题，适用于不同参数与硬件异构的多参与者协同决策。
本发明授权一种对等网络联邦协同决策方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种对等网络联邦协同决策方法，其特征在于，所述联邦协同决策方法包括： S1：初始化对等网络中参与决策的各深度网络模型，对RGB模态数据和雷达点云模态数据，使用特征提取网络进行编码得到两种模态特征； S2：基于所述两种模态特征，使用BEV鸟瞰特征转换技术转换到BEV空间，并进行对齐得到BEV多模态融合特征； S3：对所述BEV多模态融合特征进行压缩和差异值计算得到稀疏补偿特征，并与对等网络其它参与者进行交互通信，通过Top-k排序动态掩码选择策略得到多视图补偿融合特征； S4：将所述多视图补偿融合特征输入到所搭载的预测网络，使用联邦集成知识蒸馏算法训练，如此不断交互以实现对等网络联邦协同决策。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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