買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉南京航空航天大學(xué)申請的專利一種基于協(xié)同推理的無人機視覺目標檢測在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115562341B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211282223.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/695；該發(fā)明授權(quán)一種基于協(xié)同推理的無人機視覺目標檢測在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)及方法是由董超;吳飛宇;屈毓錛;孫浩;經(jīng)宇騫;吳啟輝;張磊設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-10-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于協(xié)同推理的無人機視覺目標檢測在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于協(xié)同推理的無人機視覺目標檢測在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)及方法，包括：無人機控制模塊向無人機光學(xué)吊艙傳遞控制指令，控制無人機光學(xué)吊艙采集不同視角的圖像；無人機協(xié)同推理模塊通過多機協(xié)同推理的方式制作為在線樣本；無人機客戶端模塊進行本地模型訓(xùn)練；無人機服務(wù)器模塊通過模型聚合得到全局模型，對無人機光學(xué)吊艙采集到的圖像數(shù)據(jù)進行目標檢測；地面站向無人機控制模塊傳遞控制指令，控制無人機的飛行參數(shù)，以及對目標檢測結(jié)果進行實時監(jiān)控并演示。實現(xiàn)了目標檢測模型訓(xùn)練集的實時擴充，使得無人機能夠在實際環(huán)境中進行更加準確的目標檢測，同時有效避免了無人機將采集的待標注圖像回傳給地面站的損耗。

本發(fā)明授權(quán)一種基于協(xié)同推理的無人機視覺目標檢測在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于協(xié)同推理的無人機視覺目標檢測在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)，包括地面站1、無人機光學(xué)吊艙2、無人機控制模塊3，其特征在于，還包括用于在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)的無人機協(xié)同推理模塊4、無人機客戶端模塊5與無人機服務(wù)器模塊6； 所述無人機控制模塊3，用于向無人機光學(xué)吊艙2傳遞控制指令，控制無人機光學(xué)吊艙2的采集幀率、拍攝角度、變焦倍數(shù)，從而采集不同視角的圖像； 所述無人機協(xié)同推理模塊4，用于通過在無人機上搭載JetsonNX嵌入式計算機來添加邊緣計算節(jié)點，將實時采集的圖像利用單機難以執(zhí)行的高精度復(fù)雜模型通過多機協(xié)同推理的方式制作為在線樣本； 所述無人機客戶端模塊5，用于接收無人機協(xié)同推理模塊4制作的在線樣本，并進行本地模型訓(xùn)練； 所述無人機服務(wù)器模塊6，用于接收無人機客戶端模塊5的本地模型，并通過模型聚合得到全局模型，對無人機光學(xué)吊艙2采集到的圖像數(shù)據(jù)進行目標檢測； 所述地面站1與無人機控制模塊3和無人機服務(wù)器模塊6通過無線網(wǎng)絡(luò)通訊，分別用于向無人機控制模塊3傳遞控制指令，控制無人機的飛行軌跡、飛行速度、滯空時間，以及對無人機服務(wù)器模塊6得到的目標檢測結(jié)果進行實時監(jiān)控并演示； 所述無人機協(xié)同推理模塊4部署協(xié)同推理程序，通過將單無人機機難以執(zhí)行的高精度復(fù)雜模型拆分為多個子模型，并分配給各個無人機節(jié)點，在進行圖像推理時各個無人機協(xié)同推理模塊4按順序?qū)ψ幽Ｐ瓦M行推理，最終完成樣本制作； 所述無人機協(xié)同推理模塊4采用Fast-RCNN模型進行協(xié)同推理； 所述無人機客戶端模塊5與無人機服務(wù)器模塊6采用Yolov5-Tiny模型進行目標檢測，所述無人機服務(wù)器模塊6設(shè)有模型加權(quán)模塊，用于根據(jù)各個無人機客戶端模塊訓(xùn)練集的樣本數(shù)量對本地模型進行加權(quán)聚合；所述無人機客戶端模塊5設(shè)有標注轉(zhuǎn)換模塊，用于將接收到的協(xié)同推理樣本的標注數(shù)據(jù)由Fast-RCNN模型的左上角X、左上角Y、右下角X、右下角Y轉(zhuǎn)換為Yolov4-Tiny模型的中心點X占比、中心點Y占比、長度占比、寬度占比； 根據(jù)所述系統(tǒng)實現(xiàn)的一種基于協(xié)同推理的無人機視覺目標檢測在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法，包括： 1：地面站1向無人機控制模塊3傳遞控制參數(shù)引導(dǎo)無人機飛行，并由無人機控制模塊3將相關(guān)參數(shù)傳遞給無人機光學(xué)吊艙2進行實時圖像采集； 2：無人機光學(xué)吊艙2將采集到的實時圖像傳遞給無人機協(xié)同推理模塊4，由無人機協(xié)同推理模塊4制作在線樣本； 3：無人機客戶端模塊5接收無人機協(xié)同推理模塊4制作的在線樣本，并將其加入本地訓(xùn)練集進行本地模型訓(xùn)練； 3中無人機客戶端模塊5針對本地訓(xùn)練集進行本地模型訓(xùn)練，其中包括多個客戶端CK＝{1,2，…，K}，每個客戶端k∈CK都配備本地數(shù)據(jù)集 其中是客戶樣本K的第i個數(shù)據(jù)，是相應(yīng)的標注合集；此外，針對本地模型訓(xùn)練本系統(tǒng)定義一個向量w來表示聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型相關(guān)的參數(shù)，并定義一個損失函數(shù)來量化數(shù)據(jù)樣本與其標注之間的誤差；于是客戶端k的局部損失函數(shù)的值定義為全局損失函數(shù)表示為 其中表示所有客戶端的本地數(shù)據(jù)總量；本地訓(xùn)練的主要目標是找到一個最優(yōu)的全局模型w以最小化全局損失函數(shù)Fθ； 4：無人機服務(wù)器模塊6接收多個無人機客戶端模塊5上傳的本地模型，通過模型聚合得到全局模型，并將全局模型下傳給無人機客戶端模塊5開始新一輪本地模型訓(xùn)練； 4中無人機服務(wù)器模塊6對本地模型進行了加權(quán)聚合操作，其中，wt,k代表第k個客戶端在第t輪上傳更新的本地模型，wt代表服務(wù)器在第t輪向客戶端下傳的全局模型，在本地訓(xùn)練過程中客戶端k計算的梯度通過梯度更新本地模型表示為wt,k＝wt-1-μgk，其中μ為本地訓(xùn)練的學(xué)習(xí)率；在服務(wù)器聚合過程中聚合后的模型表示為 5：重復(fù)3、4實現(xiàn)在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)，直至模型收斂； 6：無人機光學(xué)吊艙2將采集的實時視頻傳遞給無人機服務(wù)器模塊6，無人機服務(wù)器模塊6借助在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)得到的全局模型作為目標檢測模型進行目標檢測； 7：無人機服務(wù)器模塊6將目標檢測的結(jié)果傳遞給地面站1，由地面站1進行結(jié)果展示。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區(qū)御道街29號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。