一种基于联邦在线学习的垃圾分类检测方法

本发明公开了一种基于联邦在线学习的垃圾分类检测方法，涉及垃圾分类技术领域，本发明在中央服务器初始化垃圾分类检测模型，将初始化的全局模型分发到各垃圾站点，站点接收模型并对视频流进行检测分类，将不同类型视频流抽帧得到图像数据扩增到本地数据集中，并将其用于模型即时更新，在不重载整个数据集的情况下针对新情况快速调整参数，同时允许各地垃圾站点在保持数据隐私的前提下独立训练和优化各自的检测模型，站点模型定期通过加密的通信协议异步上传至中央服务器，服务器采用联邦平均策略对接收模型进行聚合，生成具有高度泛化能力的全局模型；全局模型在聚合后分发回各站点，使每个站点模型都获得其他站点学习到的知识。