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龙图腾网获悉北京北投智慧城市科技有限公司申请的专利一种基于联邦学习的多模态数据分析方法及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：CN116089896B 。

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：202211435027.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于联邦学习的多模态数据分析方法及系统是由刘春凤;平晓林;白琳;高珊旎;孟祚设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的多模态数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的多模态数据分析方法及系统。所述基于联邦学习的多模态数据分析方法包括：获取环境图像及音频信息；获取运动轨迹分类器；获取可疑移动物体运动轨迹；提取可疑物体运动轨迹的轨迹特征；获取拍摄到可疑物体运动轨迹的时间段中的音频信息；提取音频信息中的音频特征；对轨迹特征及音频特征进行融合从而获取融合特征；将融合特征输入至运动轨迹分类器从而获取分类标签；当分类标签为危险分类标签时，生成报警信号。本申请可以将各个通信铁塔所具有的数据集在不进行汇总至中心云服务器的情况下，通过联邦学习的方式对运动轨迹分类器进行学习，从而实现在每个通信铁塔所具有的数据集较少的情况下实现分类器的准确分类。

本发明授权一种基于联邦学习的多模态数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的多模态数据分析方法，用于通信铁塔系统监控，所述通信铁塔系统包括至少两个通信铁塔以及一个中心云服务器，每个通信铁塔上设置有一个边缘服务器、至少一个摄像装置以及至少一个声音拾取装置，边缘服务器与设置在同一个通信铁塔上的各个摄像装置连接且与设置在同一个通信铁塔上的各个声音拾取装置连接，其特征在于，所述基于联邦学习的多模态数据分析方法包括： 分别为每个边缘服务器进行如下操作： 边缘服务器获取与其自身连接的各个摄像装置所拍摄的环境图像以及各个声音拾取装置所传递的音频信息； 边缘服务器获取经过中心云服务器进行训练的基于联邦学习的运动轨迹分类器； 边缘服务器根据各个摄像装置所拍摄的环境图像获取可疑移动物体运动轨迹； 边缘服务器提取所述可疑移动物体运动轨迹的轨迹特征； 边缘服务器获取拍摄到可疑移动物体运动轨迹的时间段中各个所述声音拾取装置所传递的音频信息； 边缘服务器提取所述音频信息中的音频特征； 边缘服务器对所述轨迹特征以及所述音频特征进行融合，从而获取融合特征； 边缘服务器将所述融合特征输入至经过训练的所述基于联邦学习的运动轨迹分类器，从而获取分类标签，所述分类标签包括危险分类标签； 当所述分类标签为危险分类标签时，边缘服务器生成报警信号； 在所述边缘服务器获取经过中心云服务器进行训练的基于联邦学习的运动轨迹分类器之前，所述基于联邦学习的多模态数据分析方法进一步包括： 对基于联邦学习的运动轨迹分类器进行训练； 所述边缘服务器获取经过中心云服务器进行训练的基于联邦学习的运动轨迹分类器包括： 中心云服务器分别获取每个边缘服务器所传递的参数信息； 中心云服务器根据每个边缘服务器所传递的参数信息对全局模型进行训练，从而获取经过中心服务器训练的反馈参数信息； 中心服务器将反馈参数信息传递给各个边缘服务器； 各个边缘服务器通过获取的反馈参数信息对自身所具有的运动轨迹分类器进行更新，从而获取经过中心云服务器进行训练的基于联邦学习的运动轨迹分类器； 所述边缘服务器获取经过中心云服务器进行训练的基于联邦学习的运动轨迹分类器进一步包括： 获取通信铁塔地形数据库，所述通信铁塔地形数据库包括至少两个通信铁塔以及预设人行路线，一个通信铁塔对应一个或多个预设人行路线； 获取各个通信铁塔的各个预设人行路线组成轨迹路线集合； 对轨迹路线集合进行聚类，从而获取聚类结果，所述聚类结果包括至少一个聚类集群； 所述经过中心云服务器进行训练的基于联邦学习的运动轨迹分类器的数量与聚类集群的数量相同，一个经过中心云服务器进行训练的基于联邦学习的运动轨迹分类器的数量用于一个聚类集群； 所述边缘服务器将所述融合特征输入至经过训练的所述基于联邦学习的运动轨迹分类器包括： 边缘服务器获取自身提取的所述可疑移动物体运动轨迹； 边缘服务器根据所述可疑移动物体运动轨迹获取该次可疑移动物体运动所使用的预设人行路线； 边缘服务器根据该次可疑移动物体运动所使用的预设人行路线判断所使用的预设人行路线所属聚类集群； 边缘服务器获取该所属聚类集群所对应的经过中心云服务器进行训练的基于联邦学习的运动轨迹分类器； 所述边缘服务器将所述融合特征输入至该所属聚类集群所对应的经过中心云服务器进行训练的基于联邦学习的运动轨迹分类器。

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