公开(公告)号：CN117408332B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202311359009.7

申请日：2023-10-19

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 高雅玙 ,  胡澳宇 ,  刘泊 ,  卢昊骋 ,  肖泳 ,  张成伟

IPC: G06N3/098 ,  G06Q20/06 ,  G06Q20/22 ,  G06Q20/38 ,  G06Q20/40 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于区块链与联邦学习的去中心化AI训练与交易平台及方法，包括：AI训练层，用于边缘设备/终端从区块链侧或许最新的全局模型参数，并利用本地数据独立地执行联邦学习的训练任务，将训练好的本地模型参数提交至区块链层，训练节点需经过证书授权机构进行身份验证后方可加入联邦学习训练；区块链层，联邦学习训练节点从区块链上获取新的综合全局模型利用本地数据开始训练；训练结束后，联邦学习训练节点提交本地模型至区块链，智能合约实时监测上传至区块链中本地模型的数量，若到达第一阈值，触发新一轮聚合操作；交易层，用于将最终生成的全局模型将被加入到AI模型池中供任意用户进行交易。

公开(公告)号：CN117408332A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311359009.7

申请日：2023-10-19

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 高雅玙 ,  胡澳宇 ,  刘泊 ,  卢昊骋 ,  肖泳 ,  张成伟

IPC: G06N3/098 ,  G06Q20/06 ,  G06Q20/22 ,  G06Q20/38 ,  G06Q20/40 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于区块链与联邦学习的去中心化AI训练与交易平台及方法，包括：AI训练层，用于边缘设备/终端从区块链侧或许最新的全局模型参数，并利用本地数据独立地执行联邦学习的训练任务，将训练好的本地模型参数提交至区块链层，训练节点需经过证书授权机构进行身份验证后方可加入联邦学习训练；区块链层，联邦学习训练节点从区块链上获取新的综合全局模型利用本地数据开始训练；训练结束后，联邦学习训练节点提交本地模型至区块链，智能合约实时监测上传至区块链中本地模型的数量，若到达第一阈值，触发新一轮聚合操作；交易层，用于将最终生成的全局模型将被加入到AI模型池中供任意用户进行交易。

公开(公告)号：CN117373004A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311191323.9

申请日：2023-09-14

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张成伟 ,  吴和培 ,  张子陆 ,  刘泊 ,  赵千千 ,  高雅玙

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V20/40 ,  G06V10/24 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/098 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的分布式轻量化疲劳驾驶检测方法及系统，属于疲劳驾驶领域，方法包括：接收中央服务器下发的训练过的疲劳驾驶模型，模型包括面部区域检测模型、人脸特征点识别模型、眼部二分类模型和嘴部二分类模型；计算眼部二分类模型损失的最大值Le和嘴部二分类模型损失的最大值Lm，当Le高于T1时更新眼部二分类模型的模型参数，当Lm高于T2时更新嘴部二分类模型的模型参数，当Le和Lm均高于T3时更新疲劳驾驶模型的模型参数，T3>T1且T3>T2；将发生更新的模型上传至中央服务器进行聚合，接收中央服务器下发的聚合后的模型；利用多次更新‑聚合得到的疲劳驾驶模型进行疲劳驾驶检测。实现轻量化的疲劳驾驶检测。