![](/images/graphics-bg.png)
Fed-SCNN: A Federated Shallow-CNN Recognition Framework for Distracted Driving
المؤلفون المشاركون
Gao, Zhiqiang
Cui, Xiaolong
Wang, Yaojie
Gan, Bo
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Although distracted driving recognition is of great significance to traffic safety, drivers are reluctant to provide their own personalized driving data to machine learning because of privacy protection.
How to improve the accuracy of distracted driving recognition on the basis of ensuring privacy protection? To address the issue, we proposed the federated shallow-CNN recognition framework (Fed-SCNN).
Firstly, a hybrid model is established on the user-side through DNN and shallow-CNN, which recognizes the data of the in-vehicle images and uploads the encrypted parameters to the cloud.
Secondly, the cloud server performs federated learning on major parameters through DNN to build a global cloud model.
Finally, The DNN is updated in the user-side to further optimize the hybrid model.
The above three steps are cycled to iterate the local hybrid model continuously.
The Fed-SCNN framework is a dynamic learning process that addresses the two major issues of data isolation and privacy protection.
Compared with the existing machine learning method, Fed-SCNN has great advantages in accuracy, safety, and efficiency and has important application value in the field of safe driving.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Yaojie& Cui, Xiaolong& Gao, Zhiqiang& Gan, Bo. 2020. Fed-SCNN: A Federated Shallow-CNN Recognition Framework for Distracted Driving. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208482
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Yaojie…[et al.]. Fed-SCNN: A Federated Shallow-CNN Recognition Framework for Distracted Driving. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208482
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Yaojie& Cui, Xiaolong& Gao, Zhiqiang& Gan, Bo. Fed-SCNN: A Federated Shallow-CNN Recognition Framework for Distracted Driving. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208482
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208482
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)