云边协同环境下多无人载具大坝表面缺陷立体巡检方法

本发明公开一种云边协同环境下多无人载具大坝表面缺陷立体巡检方法，为无人设备训练大坝缺陷检测模型，引入设备指标度量、基于度量的设备分组以及组内协作聚合技术，通过动态调整分层联邦网络的拓扑结构，在缓解不同无人设备采集数据分布不一致导致缺陷检测模型精度受损的同时降低无人设备训练过程中所需的能耗。设备指标度量用于反映无人设备采集数据的数据分布以及其自身通信能力，并且可以在二者间进行权衡以控制某部分的重要性占比。本发明解决了无人设备通过分层联邦学习训练大坝缺陷检测模型时通信能耗过高的问题，在降低能耗的同时充分保证检测模型精度，进而提升基于无人设备的大坝缺陷立体巡检效果。