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龙图腾网获悉北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司申请的专利基于双重聚类方式的联邦学习方法、设备、介质及产品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：CN120375317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510557778.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于双重聚类方式的联邦学习方法、设备、介质及产品是由江军;王炜设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重聚类方式的联邦学习方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于双重聚类方式的联邦学习方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取能够表征智驾客户端中路况图像训练集的连接权重参数向量，并基于该参数向量进行双重聚类，得到具有相似路况图像训练集的多个智驾客户端集合；然后，基于智驾客户端集合进行联邦学习，得到适用于智驾客户端集合的共用模型参数和本地模型参数，直到训练完成。实施该方法能够基于联邦学习方法基于样本的双重聚类方法准确有效的进行类内的模型聚类训练，从而提高聚类模型的整体性能表现。

本发明授权基于双重聚类方式的联邦学习方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于双重聚类方式的联邦学习方法，其特征在于，所述方法应用于路况图像联邦学习中心，所述方法包括： 接收多个智驾客户端上传的连接权重参数向量集合；所述连接权重参数向量集合包括多个连接权重参数向量，所述连接权重参数向量集合是所述智驾客户端在完成预训练后得到的预训练模型中提取的，提取位置为距离输入层最近的卷积层；其中，每个连接权重参数向量对应卷积层中的一个卷积核； 计算所有连接权重参数向量集合中每两个连接权重参数向量之间的距离度量值，并基于多个距离度量值对所有连接权重参数向量进行聚类，得到多个参数向量聚类集合； 基于多个连接权重参数向量集合和多个参数向量聚类集合对所有智驾客户端进行聚类，得到多个客户端聚类集合； 向所有智驾客户端下发路况图像识别模型的初始化模型参数，以使所有智驾客户端在完成本地训练得到本地模型后，上传所述本地模型的本地模型参数； 基于多个本地模型参数、多个本地路况图像训练集的图像数量，计算各个客户端聚类集合的共用模型参数； 向所有智驾客户端下发对应的共用模型参数，以使所有智驾客户端在完成本地训练得到本地模型后，上传所述本地模型的本地模型更新参数，并触发执行所述基于多个本地模型参数、多个本地路况图像训练集的图像数量，计算各个客户端聚类集合的共用模型参数的步骤； 其中，当达到预设训练终止条件时，智驾客户端停止上传所述本地模型更新参数，并将所述本地模型更新参数确定为本地模型的最终参数。

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