基于个性化联邦学习的多模态融合3D目标检测方法和系统

本发明公开基于个性化联邦学习的多模态融合3D目标检测方法和系统，该方法包括：收集多个用户车辆周边的数据信息，多个用户车辆分别在自身车辆系统对数据信息进行个性化预处理；每个用户车辆将个性化预处理后的数据信息输入自身预设的3D目标检测模型中，完成3D目标检测并得到本地参数；将多个本地参数上传至服务器中进行加权联邦平均处理，得到全局模型参数，更新服务器的3D目标检测模型；将更新后服务器的3D目标检测模型发回给多个用户车辆，根据发回的3D目标检测模型更新用户车辆的3D目标检测模型，重复上述步骤进行多次更新，得到最终的3D目标检测模型。本发明减少了通信负担，提高了3D目标检测模型的准确率。