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本发明公开了基于数据质量评估联邦学习的智慧城市监控图像识别方法，该方法的步骤如下：城市中央服务器初始化并下发模型至计算中心；计算中心训练模型并将模型上传至中央服务器；中央服务器进行数据质量评估与联邦聚合；中央服务器将聚合后的全局模型下发给计算中心；生成最终的智慧城市监控图像识别模型。本方法将计算中心的数据质量考虑进中央服务器的联邦聚合中，并且设计了基于数据质量的联邦聚合方法，解决基于联邦学习的监控图像识别模型训练无法考虑子模型准确率差异的问题。使用基于数据质量评估联邦学习的智慧城市监控图像识别方法得到的图像识别模型的分类准确率比现有方法更优。
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