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龍圖騰網恭喜成都賽力斯科技有限公司申請的專利孿生網絡的訓練方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119152297B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411653636.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權孿生網絡的訓練方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質是由李佳隆;盧先英;孫洪福;徐開庭;于紅超設計研發完成，并于2024-11-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本孿生網絡的訓練方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種孿生網絡的訓練方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質，方法包括獲取多個樣本組并輸入待訓練孿生網絡，基于網絡中特征提取網絡得到第一至第三樣本圖像的第一至第三樣本圖像特征；并通過分類網絡得到第一至第三樣本圖像特征的第一至第三預測行為；基于第二、第三樣本圖像特征分別與第一樣本圖像特征之間的距離相似度和余弦相似度，確定第一損失值；基于第一至第三預測行為和實際行為得到第二至第四損失值；基于四個損失值確定樣本組的總損失值，在至少一總損失值不滿足停止訓練條件時，更新網絡參數并再次訓練，直至滿足停止條件，得到訓練完成的孿生網絡，該孿生網絡可應用于用戶對象行為識別。

本發明授權孿生網絡的訓練方法、裝置、計算機設備和可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種孿生網絡的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取多個樣本組；各所述樣本組包括樣本對象的第一樣本圖像、第二樣本圖像和第三樣本圖像；所述第二樣本圖像為所述第一樣本圖像中第一目標區域的局部圖像，所述第三樣本圖像為所述第一樣本圖像中第二目標區域的局部圖像，所述第一目標區域為第一待識別行為相關的區域，所述第二目標區域為第二待識別行為相關的區域；將所述樣本組一起輸入待訓練孿生網絡，基于所述待訓練孿生網絡中的特征提取網絡得到所述樣本組中所述第一樣本圖像對應的第一樣本圖像特征、所述第二樣本圖像對應的第二樣本圖像特征和所述第三樣本圖像對應的第三樣本圖像特征；并將所述第一樣本圖像特征、所述第二樣本圖像特征和所述第三樣本圖像特征，分別輸入所述待訓練孿生網絡中的分類網絡，分別得到第一預測行為、第二預測行為和第三預測行為；其中，所述特征提取網絡包括用于接收所述第一樣本圖像、并輸出所述第一樣本圖像特征的第一特征提取網絡，以及用于接收所述第二樣本圖像、并輸出所述第二樣本圖像特征的第二特征提取網絡，以及用于接收所述第三樣本圖像、并輸出所述第三樣本圖像特征的第三特征提取網絡；基于所述第一樣本圖像特征、所述第二樣本圖像特征之間的第一距離相似度和第一余弦相似度的乘積，確定第一樣本圖像特征相似度；基于所述第一樣本圖像特征、所述第三樣本圖像特征之間的第二距離相似度和第二余弦相似度的乘積，確定第二樣本圖像特征相似度；基于所述第一樣本圖像特征相似度和所述第二樣本圖像特征相似度之和，確定總樣本圖像特征相似度；基于所述總樣本圖像特征相似度、所述樣本組的實際行為類型值和預設損失權值，確定第一損失值；基于所述第一預測行為和所述樣本組對應的實際行為之間的差異，得到第二損失值，基于第二預測行為和所述實際行為之間的差異，得到第三損失值，基于第三預測行為和所述實際行為之間的差異，得到第四損失值；其中，所述余弦相似度基于兩個特征向量之間的夾角的余弦值表征；所述特征向量包括所述第一樣本圖像特征、所述第二樣本圖像特征、所述第三樣本圖像特征分別對應的特征向量；基于所述第一損失值、所述第二損失值、所述第三損失值和第四損失值，確定各所述樣本組對應的總損失值，并在所述總損失值不滿足停止訓練條件的情況下，更新所述待訓練孿生網絡的網絡參數，并再次訓練所述待訓練孿生網絡，直至滿足所述停止訓練條件，得到訓練完成的孿生網絡，所述訓練完成的孿生網絡應用于用戶對象的至少兩種行為識別。

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