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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于无线联邦学习的图像识别方法、装置、设备及介质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：CN115620316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211164597.4，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权基于无线联邦学习的图像识别方法、装置、设备及介质是由董延杰;王鲁亚;王佳;李坚强;张海君;于非;郭嵩;梁中明设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无线联邦学习的图像识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种基于无线联邦学习的图像识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待识别图像和初始图像识别模型；通过预设加速移动联邦学习算法根据目标动量因子对所述初始图像识别模型进行参数调整，得到目标图像识别模型；通过所述目标图像识别模型对所述待识别图像进行识别，得到与所述待识别图像相对应的文字描述信息；通过上述方式，通过预设加速移动联邦学习算法根据目标动量因子将初始图像识别模型参数调整为目标图像识别模型，然后利用目标图像识别模型对待识别图像进行识别，从而能够适应无线信道中的噪声和衰落对图像识别的影响，进而有效提高识别图像的准确性。

本发明授权基于无线联邦学习的图像识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无线联邦学习的图像识别方法，其特征在于，所述基于无线联邦学习的图像识别方法包括以下步骤： 获取待识别图像和初始图像识别模型； 通过预设加速移动联邦学习算法根据目标动量因子对所述初始图像识别模型进行参数调整，得到目标图像识别模型； 通过所述目标图像识别模型对所述待识别图像进行识别，得到与所述待识别图像相对应的文字描述信息； 所述通过预设加速移动联邦学习算法根据目标动量因子对所述初始图像识别模型进行参数调整，得到目标图像识别模型，包括： 获取客户端运行数据集，所述客户端的数量为N，N≥1； 通过预设分布式主成分分解算法对所述运行数据集进行特征提取，得到目标运行数据； 根据当前模型参数、链路距离以及所述目标运行数据确定目标梯度信息； 通过预设加速移动联邦学习算法根据目标动量因子和所述目标梯度信息对所述初始图像识别模型进行参数调整，得到目标图像识别模型； 所述通过预设加速移动联邦学习算法根据目标动量因子和所述目标梯度信息对所述初始图像识别模型进行参数调整，得到目标图像识别模型，包括： 根据所述目标梯度信息对所述初始图像识别模型进行梯度对齐； 对梯度对齐后的初始图像识别模型进行聚合； 通过预设加速移动联邦学习算法根据目标动量因子和迭代辅助模型参数对聚合后的初始图像识别模型进行参数调整，得到目标图像识别模型。

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