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龙图腾网获悉安徽交控工程集团有限公司申请的专利基于联邦学习与多中心数据协同的道路病害识别模型训练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：CN121413808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511596765.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于联邦学习与多中心数据协同的道路病害识别模型训练方法及系统是由过令;常雨晨;杨海峰;吴斌;代海涛;洪杰;张斌;李连进;汪洋;胡威设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习与多中心数据协同的道路病害识别模型训练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与多中心数据协同的道路病害识别模型训练方法及系统。方法由协调节点与多个终端设备协同执行，包括：初始化全局模型并分发；执行多轮迭代训练，每轮迭代包括：协调节点基于数据分布特性进行分布感知节点选择，并为选中设备动态分派个性化超参数；终端设备使用本地数据训练模型，并对模型更新进行基于分布特征的上行压缩后上传；协调节点重建更新，基于设备间关联权重进行加权融合以更新全局模型，最后对全局模型更新进行自适应缩放编码压缩并通过动态缓存机制下发。本发明能有效利用分散的多中心数据，在保证数据隐私的前提下，提升道路病害识别模型的训练效率与识别精度。

本发明授权基于联邦学习与多中心数据协同的道路病害识别模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习与多中心数据协同的道路病害识别模型训练方法，其特征在于，由协调节点与多个终端设备协同执行，包括以下步骤： 由所述协调节点初始化全局道路病害识别模型并分发至各终端设备； 执行多轮迭代训练直至全局模型收敛，其中单轮迭代包括： a所述协调节点首先基于各终端设备的数据分布特性构建代表节点集，并形成多个节点分组；通过动态调节分组参与概率，以生成节点参与概率分布，据此选择参与当前轮训练的终端设备； b所述协调节点为所选终端设备动态分派本地训练超参数，所述超参数至少包括批量大小与本地迭代次数，其分派依据对应设备的运算能力、通信状态及历史训练表现； c各参与终端设备使用所分派的超参数及其本地道路病害图像数据，执行本地模型训练，生成本地模型更新； d各参与终端设备对所述本地模型更新进行基于分布特征的参数压缩，提取其统计特征信息并上传至所述协调节点，所述统计特征信息至少包括均值、方差及方向编码； e所述协调节点接收所述统计特征信息，利用分层还原策略重建模型更新，随后计算设备间的关联权重，并依据所述权重对模型更新进行加权融合，以更新所述全局模型； f所述协调节点对更新后的全局模型执行基于自适应缩放随机编码的压缩处理，并通过动态缓存机制将压缩结果或完整模型下发至各终端设备； 其中，自适应缩放随机编码压缩处理：协调节点对步骤e得到的全局模型更新执行按层分组量化，对于每个层组： 计算该层组参数的绝对值的最大值作为缩放因子s； 使用公式将每个参数v量化为b位整数，其中引入随机舍入策略；其中，为原始全局模型更新中，某个层组内的一个原始参数值；：缩放因子；：量化位宽；：量化区间的最大值；：参数v经过压缩量化后的最终输出值，：舍入函数； 将缩放因子s与量化后的整型参数序列共同作为该层组的压缩结果。

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