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龙图腾网获悉深圳市大数据研究院申请的专利基于指数移动平均的分布式模型训练方法、车辆控制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：CN120071290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510542864.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于指数移动平均的分布式模型训练方法、车辆控制方法是由朱光旭;寇卫斌;王帅;黄凯斌;陈振宇设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于指数移动平均的分布式模型训练方法、车辆控制方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于指数移动平均的分布式模型训练方法、车辆控制方法，属于人工智能技术领域，通过每个车辆终端获取由服务器在上一训练轮次得到的全局街景理解模型，基于本地街景图像数据集更新全局街景理解模型，得到局部街景理解模型，并将局部街景理解模型和街景图像数据集的子样本数量发送给服务器，服务器根据每个车辆终端发送的子样本数量确定总样本数量，根据子样本数量和总样本数量计算每个车辆终端对应的聚合权重，并按照每个聚合权重，将各车辆终端对应的局部街景理解模型聚合得到初始聚合模型，服务器基于指数移动平均因子对上一全局街景理解模型和初始聚合模型进行融合，得到目标全局街景理解模型，能够提高街景语义理解的准确性。

本发明授权基于指数移动平均的分布式模型训练方法、车辆控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于指数移动平均的分布式模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 每个车辆终端获取由服务器在上一训练轮次得到的全局街景理解模型，基于本地采集的街景图像数据集更新所述全局街景理解模型的模型参数，得到局部街景理解模型，并将所述局部街景理解模型和所述街景图像数据集的子样本数量发送给服务器；其中，所述全局街景理解模型由所述服务器基于本地训练得到的历史全局街景理解模型和每个车辆终端在上一训练轮次发送的历史局部街景理解模型融合得到； 所述服务器根据每个车辆终端发送的所述子样本数量确定总样本数量，根据所述子样本数量和所述总样本数量计算每个车辆终端对应的聚合权重，并按照每个聚合权重，将各车辆终端对应的局部街景理解模型聚合得到初始聚合模型； 所述服务器基于指数移动平均因子对上一所述全局街景理解模型和所述初始聚合模型进行融合，得到目标全局街景理解模型；其中，所述指数移动平均因子用于控制上一所述全局街景理解模型在融合时的融合比重，所述指数移动平均因子包含动态指数因子，所述动态指数因子与所述融合比重之间呈反比； 所述服务器基于指数移动平均因子对上一所述全局街景理解模型和所述初始聚合模型进行融合，得到目标全局街景理解模型，包括： 根据所述指数移动平均因子计算所述初始聚合模型的聚合因子；其中，所述指数移动平均因子和所述聚合因子之和为1；将所述指数移动平均因子与上一所述全局街景理解模型的模型参数相乘，得到第一候选模型；将所述聚合因子与所述初始聚合模型的模型参数相乘，得到第二候选模型；将所述第一候选模型的模型参数和所述第二候选模型的模型参数相加，得到所述目标全局街景理解模型； 在所述服务器基于指数移动平均因子对上一所述全局街景理解模型和所述初始聚合模型进行融合，得到目标全局街景理解模型之后，所述方法还包括： 获取每个车辆终端的通信速率，根据每个车辆终端的通信速率确定每个车辆终端的通信权重；计算所述目标全局街景理解模型和每个车辆终端当前的所述局部街景理解模型之间的模型相似度；根据所述通信权重、所述聚合权重和所述模型相似度，确定每个车辆终端的车辆权重；根据所述车辆权重对每个车辆终端进行筛选，得到目标车辆终端；将所述目标全局街景理解模型发送给所述目标车辆终端。

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