【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，特别涉及一种车辆的状态识别模型的训练方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，新能源汽车往往部署状态识别模型，通过状态识别模型识别新能源汽车前方的物体，基于前方的物体进行状态判断，从而新能源汽车基于状态判断结果，对新能源汽车做出决策；例如，状态判断结果为新能源汽车前方一米有障碍物，则新能源汽车进行刹停或者变道等决策，以提高用户的安全性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种车辆的状态识别模型的训练方法、系统、设备及存储介质，能够在对数据集保密的同时实现状态识别模型的共享，打破了训练状态识别模型的数据壁垒。所述技术方案如下：
2、一方面，提供了一种车辆的状态识别模型的训练方法，所述方法包括：
3、中央服务器向多个车企对应的电子设备发送第一状态识别模型；
4、对于任一车企对应的电子设备，所述电子设备接收所述中央服务器发送的第一状态识别模型，基于本地的数据集训练所述第一状态识别模型，向所述中央服务器训练后的第一状态识别模型的第一
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种车辆的状态识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中央服务器对所述多个车企对应的电子设备发送的第一模型参数进行聚合，得到第二模型参数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中央服务器对所述多个车企对应的电子设备发送的第一模型参数进行聚合，得到第二模型参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中央服务器基于所述第二模型参数，生成第二状态识别模型，向所述多个车企对应的电子设备发送所述第二状态识别模型，包括：
5.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种车辆的状态识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中央服务器对所述多个车企对应的电子设备发送的第一模型参数进行聚合，得到第二模型参数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中央服务器对所述多个车企对应的电子设备发送的第一模型参数进行聚合，得到第二模型参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中央服务器基于所述第二模型参数，生成第二状态识别模型，向所述多个车企对应的电子设备发送所述第二状态识别模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中央服务器基于所述第二模型参数，生成第二状态识别模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二状态识别模...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏林，李广彦，魏慧锋，
申请(专利权)人：奇瑞汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。