【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法及系统。
技术介绍
1、随着智能交通系统的发展，车联网技术已成为提高道路效率和交通安全的关键。智能车辆通过车载传感器收集大量数据，这些数据可用于训练交通控制模型以实现更智能的交通管理。然而，传统的模型训练方法通常需要将数据集中到中心服务器上进行处理，这不仅增加了数据泄露的风险，还可能导致单点故障和通信瓶颈等问题。
2、综上，相关技术中存在的技术问题有待得到改善。
技术实现思路
1、本申请实施例旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请实施例的主要目的在于提出基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法及系统，能够避免数据隐私泄露和单点故障风险，提升模型训练质量和训练效率，提高车联网系统的安全性和可靠性。
2、为实现上述目的，本申请实施例的一方面提出了基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取车联网系统中若干智能车辆对应的待训练车载传感器
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【技术保护点】
1.基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取车联网系统中若干智能车辆对应的待训练车载传感器数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用目标加密算法对各个所述本地车载传感器数据进行加密处理，并对加密后的各个所述本地车载传感器数据进行预处理，得到若干所述待训练车载传感器数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述区块链...
【技术特征摘要】
1.基于区块链与联邦学习的交通控制模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取车联网系统中若干智能车辆对应的待训练车载传感器数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用目标加密算法对各个所述本地车载传感器数据进行加密处理，并对加密后的各个所述本地车载传感器数据进行预处理，得到若干所述待训练车载传感器数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述区块链网络中的智能合约对各个所述本地模型训练结果进行评估，确定若干合格模型训练结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其...
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