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龍圖騰網恭喜阿里巴巴創新公司申請的專利模型訓練方法、裝置及運動對象重識別方法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：CN115147453B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202110343626.2，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權模型訓練方法、裝置及運動對象重識別方法是由焦繼樂;馮雪濤設計研發完成，并于2021-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、裝置及運動對象重識別方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種模型訓練方法、裝置及運動對象重識別方法。其中，該模型訓練方法包括：獲取多個視角下的運動對象的樣本子集，其中，每個樣本子集包含一個視角下的所有運動對象的運動對象特征，該運動對象為在移動過程中出現在多個視角下的對象；將每個樣本子集分別輸入至目標學習模型進行分析，得到每個視角下的運動對象特征；依據每個視角下的運動對象特征，確定不同視角下的運動對象特征之間的關系；依據每個視角下的運動對象特征和不同視角下的運動對象特征之間的關系對目標學習模型進行訓練，得到運動對象重識別模型。

本發明授權模型訓練方法、裝置及運動對象重識別方法在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括：獲取多個視角下的運動對象的樣本子集，其中，每個樣本子集包含一個視角下的所有運動對象的運動對象特征，所述運動對象為在移動過程中出現在所述多個視角下的對象；將每個所述樣本子集分別輸入至目標學習模型進行分析，得到每個視角下的運動對象特征；依據所述每個視角下的運動對象特征，確定不同視角下的運動對象特征之間的關系；依據所述每個視角下的運動對象特征和所述不同視角下的運動對象特征之間的關系對所述目標學習模型進行訓練，得到運動對象重識別模型；其中，依據所述每個視角下的運動對象特征，確定不同視角下的運動對象特征之間的關系，包括：依據每個樣本子集中每個運動對象樣本對應的運動對象特征，確定每個樣本子集對應的視角下的損失函數，將多個視角下的損失函數累計求和，得到第一損失函數；依據所述每個視角下的運動對象特征，確定在所述多個視角下進行運動對象特征傳遞時的第二損失函數；對任意一個視角，計算所述視角下全部運動對象特征的第一均值向量及第一標準差向量，計算所有視角下全部運動對象特征的第二均值向量及第二標準差向量，依據所述第一均值向量，所述第一標準差向量，所述第二均值向量和所述第二標準差向量，確定將所述多個視角下的運動對象特征分布對齊時的第三損失函數；依據所述第一損失函數，所述第二損失函數和所述第三損失函數，確定所述不同視角下的運動對象特征之間的關系。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人阿里巴巴創新公司，其通訊地址為：新加坡勿拉士峇沙路51號來贊達一號大廈#03-06；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。