基于模型结构解耦的分布式协同增量更新方法及装置

专利主权项内容

1.一种基于模型结构解耦的分布式协同增量更新方法，其特征在于，星载模型包括特征提取器和分类器，所述方法包括：采用分布式多源卫星中每个卫星进行观测，获取与每个卫星分别对应的第一类别遥感图像；获取与每个卫星分别对应的范例集，所述范例集包括第二类别遥感图像，所述第一类别遥感图像与所述第二类别遥感图像类别不同；将与每个卫星对应的所述第一类别遥感图像和所述第二类别遥感图像输入与该卫星对应的所述星载模型进行模型参数更新及梯度计算，得到各个所述星载模型的更新参数和各个类别图像的梯度信息；将各个所述星载模型的更新参数进行融合，得到全局模型；基于各个类别图像的梯度信息确定伪特征集；利用所述伪特征集对所述全局模型的分类器进行偏差校准以及对所述全局模型进行第二类别遥感图像的记忆增强。