公开(公告)号：CN117725965B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410169410.2

申请日：2024-02-06

Applicant: 湘江实验室

Inventor： 董莉 ,  江沸菠 ,  王悦珂 ,  李小龙 ,  王海东 ,  魏涛

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/098 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明公开了一种基于张量掩码语义通信的联邦边缘数据通信方法，用于道路交通卡口的数据通信处理，在卡口边缘端分布式训练深度学习模型；利用训练好的深度学习模型对卡口监控数据进行实时分析和处理；采用语义通信技术，利用掩码自编码机提取深度学习模型的张量语义，用于提升联邦边缘学习无线通信过程中的传输效率和抗干扰能力，本发明利用联邦边缘学习训练卡口端的深度学习模型，实现了交通状态和交通事件的边缘端识别，避免了卡口监控数据的大规模传输，既保护了卡口数据隐私，又实现了对交通数据的快速分析，张量掩码语义通信方法，将通信系统的各个模块进行了神经网络建模，实现了语义通信系统的端到端学习。

公开(公告)号：CN117725965A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410169410.2

申请日：2024-02-06

Applicant: 湘江实验室

Inventor： 董莉 ,  江沸菠 ,  王悦珂 ,  李小龙 ,  王海东 ,  魏涛

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/098 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明公开了一种基于张量掩码语义通信的联邦边缘数据通信方法，用于道路交通卡口的数据通信处理，在卡口边缘端分布式训练深度学习模型；利用训练好的深度学习模型对卡口监控数据进行实时分析和处理；采用语义通信技术，利用掩码自编码机提取深度学习模型的张量语义，用于提升联邦边缘学习无线通信过程中的传输效率和抗干扰能力，本发明利用联邦边缘学习训练卡口端的深度学习模型，实现了交通状态和交通事件的边缘端识别，避免了卡口监控数据的大规模传输，既保护了卡口数据隐私，又实现了对交通数据的快速分析，张量掩码语义通信方法，将通信系统的各个模块进行了神经网络建模，实现了语义通信系统的端到端学习。