同济大学张煜森获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于多阶段个性化联邦学习的安全帽检测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：CN116168273B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310240472.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于多阶段个性化联邦学习的安全帽检测方法是由张煜森;曾国荪设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多阶段个性化联邦学习的安全帽检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多阶段个性化联邦学习的安全帽检测方法，该方法将不同场景下的安全帽数据拥有者参与建模的过程分为：模型初始化、全局模型优化、客户端模型个性化、客户端模型调优四个阶段。首先，通过公开的安全帽检测数据集构建出一个初始化模型；其次，在共同建模过程中引入描述全局安全帽检测模型与客户端模型差异性的正则项，从而得到一个具有较高泛化性的全局安全帽检测模型；然后，冻结该全局安全帽检测模型的骨干网络并进行个性化迁移；最后，解冻个性化安全帽检测模型的骨干网络并对该模型再次调优。与现有技术相比，本发明解决或部分解决了现有方法在本地缺乏足够学习训练数据样本，模型难以训练且精度偏低的问题。
本发明授权一种基于多阶段个性化联邦学习的安全帽检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶段个性化联邦学习的安全帽检测方法，其特征在于，应用于服务端，包括如下步骤： 获取公开安全帽检测数据，建立全局检测模型，基于所述公开安全帽检测数据对所述全局检测模型进行初始训练，完成模型的初始化，将训练好的全局检测模型下发给各个客户端； 获取各个客户端基于私有安全帽检测数据进行学习后的模型，并对所述全局检测模型进行更新，将更新后的全局检测模型下发给各个客户端，多次重复本步骤，实现全局模型的优化； 各个客户端经过全局模型个性化处理以及全局模型调优处理后，使用处理后的全局模型进行安全帽检测， 所述的全局模型个性化处理包括如下步骤： 将全局模型的骨干网络部分冻结，使用所在客户端对应的安全帽检测数据进行训练，多次重复本步骤实现全局模型个性化处理， 所述的调优处理包括如下步骤： 解冻全局模型的骨干网络部分，针对各个客户端的检测模型，使用所在客户端对应的安全帽检测数据进行训练，实现调优处理。
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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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