基于指数移动平均的分布式模型训练方法、车辆控制方法

本申请提供了一种基于指数移动平均的分布式模型训练方法、车辆控制方法，属于人工智能技术领域，通过每个车辆终端获取由服务器在上一训练轮次得到的全局街景理解模型，基于本地街景图像数据集更新全局街景理解模型，得到局部街景理解模型，并将局部街景理解模型和街景图像数据集的子样本数量发送给服务器，服务器根据每个车辆终端发送的子样本数量确定总样本数量，根据子样本数量和总样本数量计算每个车辆终端对应的聚合权重，并按照每个聚合权重，将各车辆终端对应的局部街景理解模型聚合得到初始聚合模型，服务器基于指数移动平均因子对上一全局街景理解模型和初始聚合模型进行融合，得到目标全局街景理解模型，能够提高街景语义理解的准确性。