【摘 要】
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目前,各项新技术不断被应用于各个行业,对于人工智能技术在交通行业的应用方面,目前有许多车辆拥有的数据资源并未被充分利用,移动的车辆可以为人工智能网络模型训练提供丰富的数据资源.因此,以司机驾驶识别场景为例,提出一种基于联邦学习的司机驾驶状态识别的方法,利用联邦学习“数据不动,模型动”的特点,在保护车辆数据隐私的情况下,充分利用现有车载数据资源训练出性能好的模型应用于实际交通场景.
【机 构】
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广东工业大学自动化学院,广州 510006;广州蔚驰科技有限公司,广州 511455
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目前,各项新技术不断被应用于各个行业,对于人工智能技术在交通行业的应用方面,目前有许多车辆拥有的数据资源并未被充分利用,移动的车辆可以为人工智能网络模型训练提供丰富的数据资源.因此,以司机驾驶识别场景为例,提出一种基于联邦学习的司机驾驶状态识别的方法,利用联邦学习“数据不动,模型动”的特点,在保护车辆数据隐私的情况下,充分利用现有车载数据资源训练出性能好的模型应用于实际交通场景.
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