基于联邦学习的多模态数据隐私保护与协同处理方法

本申请提供了一种基于联邦学习的多模态数据隐私保护与协同处理方法，包括：多个终端采集多个光伏发电站的多个多模态数据集，并向边缘服务器发送多个多模态数据集；边缘服务器接收多个多模态数据集，调用本地模型执行差分隐私脱敏操作与加密操作；向云端服务器发送处理后的多个多模态数据集；云端服务器接收多个多模态数据集，执行对齐操作；补偿多个多模态数据集中的缺失数据；根据多个多模态数据集针对全局模型执行空间拓扑感知聚合操作以优化全局模型的参数；向终端发送全局模型。本申请实现了多模态数据隐私保护与高效融合，有利于提升多模态数据处理精度。