基于双阶段对比动态聚合的联邦学习车辆重识别基准构建与性能优化

【编辑推荐】针对车辆重识别(Re-ID)中数据隐私与性能失衡的挑战，研究人员提出首个联邦车辆重识别基准FV-REID，开发双阶段对比动态聚合(DCDA)方法，通过动态调整聚合权重解决数据分布不均问题，使小数据集客户端有效参与模型训练。实验表明DCDA显著提升FVVR方法的识别性能与稳定性，为智能交通系统中的隐私保护技术提供新范式。

　　

在人工智能技术飞速发展的今天，车辆重识别(Vehicle Re-identification, Re-ID)技术已成为智能交通系统的核心组件。这项技术通过计算机视觉手段，对分布在不同时空的摄像头捕捉的车辆图像进行匹配识别，广泛应用于交通管控、安防监控等领域。然而，传统集中式处理方法需要汇聚海量车辆图像数据，不仅面临车牌信息、地理位置等敏感数据的隐私泄露风险，更因数据采集困难导致模型泛化能力受限。尤其值得注意的是，车辆活动范围远超行人，跨区域追踪时涉及数百个摄像头的数据异质性挑战更为严峻——现有联邦行人重识别研究最多仅涉及15个摄像头，而实际车辆场景中单客户端就需处理326个摄像头数据，这种量级差异使得联邦车辆重识别(Federated Vehicle Re-identification, FV-REID)面临前所未有的技术复杂度。

为解决这一难题，来自福建的研究团队在《Neural Networks》发表创新成果。该研究构建了首个多源集成的联邦车辆重识别基准FV-REID，整合VeRi、VehicleID等5个公开数据集形成跨域测试平台，并提出双阶段对比动态聚合(Dual-phase Contrastive Dynamic Aggregation, DCDA)算法。通过动态调整联邦学习中的参数聚合权重，该方法在保护数据隐私的前提下，显著提升了小数据规模客户端的模型贡献度。实验证实，优化后的系统在326个摄像头的复杂场景下，不仅使基线方法FVVR的识别准确率提升23.6%，还将结果波动幅度降低至传统方法的1/3。

关键技术方法包括：1)构建含5个数据集的多域联邦学习测试平台；2)采用ResNet50作为基础架构，设计客户端-服务器协同训练框架；3)开发DCDA算法实现训练早期的激进权重分配与后期的精细调节；4)通过跨客户端参数对比机制解决数据规模失衡问题。

【多域数据集】
整合VeRi、VehicleID等5个差异显著的车辆数据集，总样本量达28万张图像，覆盖不同摄像头角度、光照条件和地理区域，构建出首个支持联邦学习的多域车辆重识别测试基准。

【实验设置】
采用GeForce RTX 4090硬件平台，基于PyTorch框架实现FVVR基线方法。服务器与客户端均使用ImageNet预训练的ResNet50模型，初始学习率设为0.01并采用余弦退火策略调整。

【DCDA方法】
将训练过程划分为高动态变化期（第1-50轮）和稳定收敛期（第51-100轮），通过计算本地模型参数变化幅度Δθ_t动态分配聚合权重：w_k=Δθ_k^TΔθ_k/ΣΔθ_i²，使资源有限客户端在关键训练阶段获得更高权重。

【性能优化】
相比传统联邦平均算法，DCDA使小规模数据客户端的模型贡献度提升4.8倍，在VeRi数据集上的mAP(平均准确率)达到72.3%，较基线提升15.2个百分点，且不同客户端的性能标准差降低至0.17。

这项研究的意义在于：首次系统定义了联邦车辆重识别的评估标准与技术框架，提出的DCDA算法通过参数变化敏感的权重分配机制，有效破解了联邦学习中"数据沉默"困境。特别是针对车辆场景下数百个摄像头带来的极端数据异质性，该方法展现出强鲁棒性。研究者特别指出，该技术框架可扩展至医疗影像分析等敏感数据领域，为《个人信息保护法》实施背景下的AI技术发展提供了合规化解决方案。未来工作将探索三维车辆特征与时空轨迹的联邦协同建模，进一步突破复杂城市场景的识别瓶颈。