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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利一种基于联邦拆分学习的行人重识别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：CN114417999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210061724.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于联邦拆分学习的行人重识别方法是由张卫山;周韬设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦拆分学习的行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦拆分学习的行人重识别方法，包括：S1.加载行人重识别网络；S2.对行人重识别网络进行训练，行人重识别网络模型作为本地局部模型按照层数进行划分获得一个以上的第一分模型，拆分需要上传的模型参数，并将拆分后的第一分模型上传到参数服务器；S3.将所有第一分模型进行组装聚合，生成全局模型；S4.对全局模型进行拆分获得一个以上的第二分模型，并将每个第二分模型下发至目标训练节点上；S5.目标训练节点将第二分模型与本地局部模型进行组装，得到初始化模型并加载参数，将初始化模型作为新的本地局部模型；S6.循环S2‑S5，直至本地局部模型完成收敛。本发明安全性和准确率高，有效提升网络的通信效率。

本发明授权一种基于联邦拆分学习的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦拆分学习的行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.加载根据联邦学习任务构建的行人重识别网络；S2.对行人重识别网络进行训练，将完成若干轮本地训练过程后的行人重识别网络模型作为本地模型，并按照其所属的模型拆分组进行拆分获得一个以上的第一分模型，将第一分模型的模型参数进行拆分，得到拆分后需要上传的模型参数并上传到参数服务器；S3.参数服务器获取所有第一分模型并进行组装，对属于相同模型拆分组的第一分模型进行聚合，生成每个模型拆分组的全局模型；S4.对全局模型进行拆分获得一个以上的第二分模型，并将每个第二分模型下发至目标训练节点上；S5.目标训练节点接受第二分模型，并将第二分模型与本地局部模型进行组装，得到初始化模型，加载初始化模型参数，并将初始化模型作为新的本地局部模型；S6.循环进行S2-S5的内容，直至本地局部模型完成收敛，收敛条件为连续若干轮损失值的变化小于阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号中国石油大学(华东)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。