摘要
本发明提供一种基于联邦学习和知识蒸馏的自适应配电线路部件检测系统,包括中央服务器,边缘设备,联邦学习模块用于边缘设备各参与方训练目标检测模型并定期更新发送至中央服务器,中央服务器使用安全聚合算法将目标检测模型合并更新,得到全局模型并分发回各参与方;知识蒸馏模块用于基于全局模型训练复杂的教师模型,并将其知识压缩到轻量级的学生模型中;自适应特征融合模块用于边缘设备基于学生模型及当前环境条件动态调整特征提取和融合策略,对配电线路部件进行实时检测;主动学习模块用于系统通过不确定性估计和样本筛选算法选择最有价值的样本请求人工标注,作为新样本用于目标检测模型更新。本发明实现了高效且准确的配电线路部件检测。
技术关键词
部件检测系统
权重特征
模型更新
教师
蒸馏
样本
融合策略
学生
模块
输出特征
筛选算法
线路
Softmax函数
通道
信息熵
特征提取网络
深度学习模型
多尺度特征
中心服务器
系统为您推荐了相关专利信息
知识点
生成系统
学生
机器学习算法
数据挖掘技术
网络流量审计
审计系统
网络安全技术
加密
动态防御系统
图像分析模型
图像嵌入
文本特征向量
特征提取模块
网络
无人机遥感图像
遥感图像数据
配准方法
强化学习模型
飞行参数数据
复方精油
超临界CO2萃取
苍术精油
洋甘菊精油
薰衣草精油