基于扩散模型与轻量化联邦学习的车辆轨迹生成方法、装置

本申请提供一种基于扩散模型与轻量化联邦学习的车辆轨迹生成方法、装置，包括：得到初始的全局生成模型；所述参数服务器从车辆的集合中任选至少2个车辆参与本轮的训练，并将全局模型参数发给选中的所述车辆；利用车辆的本地数据集训练本地扩散模型，并得到本轮训练后的扩散模型参数；车辆量化所述训练后的扩散模型参数，并发送给所述参数服务器；聚合所有被选中车辆上传的模型参数，得到调整后的全局模型；进行重复训练，得到最终的全局扩散模型；利用所述最终的全局扩散模型生成车辆轨迹数据；本方法能够低耗生成高质量的轨迹数据的同时确保用户数据的隐私安全。

高润权