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龙图腾网获悉广州大学申请的专利面向联邦学习的多模态车联网模型平衡化训练方法、系统及设备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：CN118821910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410854586.1，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权面向联邦学习的多模态车联网模型平衡化训练方法、系统及设备是由孙哲;伍捷威;殷丽华;李超;赵振宇;陈艺心;邹子艳;陈胤霖设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向联邦学习的多模态车联网模型平衡化训练方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向联邦学习的多模态车联网模型平衡化训练方法，主要包括：在服务端构建车联网模型并分发到N个客户端、所述服务端根据所述评估分数和动态客户选择算法确定参与模型训练的所述客户端、所述服务端根据学习率调整公式计算所述本地训练集中各模态类型数据的学习率，以及所述服务端根据所述学习率确定下一轮次训练的模态优化策略。本申请的每个客户端都能根据本地的情况来选择合适自己的模态进行训练，大大提高了客户端的适应范围。车联网环境下，多模态数据可以包括车辆位置、速度、摄像头图像、雷达数据等，能够综合考虑各种信息，提高模型的准确性和适应性。

本发明授权面向联邦学习的多模态车联网模型平衡化训练方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种面向联邦学习的多模态车联网模型平衡化训练方法，其特征在于，包括： S1、在服务端构建车联网模型并分发到N个客户端；所述N为大于等于1的整数； S2、所述服务端根据客户端评估公式确定所述客户端的评估分数； S3、所述服务端根据第n个客户端的评估分数和动态客户选择算法确定参与模型训练的所述客户端； S4、所述服务端获取中间特征，并根据所述中间特征进行模型训练；所述中间特征由参与模型训练的各个所述客户端根据本地训练集提取并上传；所述中间特征包括N个所述客户端收集的本地数据特征；根据模态i的Shapley值调整全局模型的训练参数； S5、所述服务端根据各模态类型数据的学习率进行迭代； S6、所述服务端根据所述学习率确定下一轮次训练的模态优化策略； S7、所述服务端将更新的所述模态优化策略分发到参与训练的所述客户端； S8、所述客户端根据所述模态优化策略调整本地特征提取参数，并从各自的本地数据集中提取中间特征； S9、判断全局模型是否完成训练，若是，则输出训练完成的全局模型若否，则执行步骤S3； 在步骤S4中，模态权重参数基于训练集的模态i的Shapley值确定，所述Shapley值的计算公式为： 其中，是模态的Shapley值，是模态的集合，是模态的总数，是任意一个不包含模态的模态集合，是模态集合的模型性能值，是模态集合与模态结合后的模型性能值； 所述模态权重参数的计算公式为： 其中，表示样本中模态的权重，表示模态的Shapley值。

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