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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种模型训练以及定位气味源的方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118861650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411335928.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种模型训练以及定位气味源的方法及装置是由马嘉;兰昆艳;朱琦;施航;王镝;任祖杰设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练以及定位气味源的方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种模型训练以及定位气味源的方法及装置。所述方法包括：获取搜索气味源的载体在第一设定时刻下所处的环境对应的环境数据，将环境数据输入到预设的特征融合模型中，以使特征融合模型输出环境数据对应的环境特征。然后，将环境特征输入到预设的时序网络中，以使时序网络基于在第一设定时刻之前的各设定时刻下的环境特征输出环境特征在第一设定时刻下的环境状态信息。进一步地，将环境状态信息输入到训练好的预测模型中，以使预测模型根据环境状态信息，预测环境状态信息在第二设定时刻下的气味分布地图，并根据气味分布地图，确定气味源的目标位置。

本发明授权一种模型训练以及定位气味源的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一设定时刻对应的样本环境数据，其中，所述样本环境数据包括障碍物数据、风场分布数据以及气味浓度数据；根据所述样本环境数据，确定所述样本环境数据对应环境下在所述第一设定时刻的第一环境状态信息，其中，将所述样本环境数据输入到预设的特征融合模型中，以使所述特征融合模型输出所述样本环境数据对应的环境特征，并将所述环境特征输入到预设的时序网络中，以得到所述时序网络基于在所述第一设定时刻之前的各设定时刻下的环境特征输出所述环境特征在所述第一设定时刻下的第一环境状态信息；将所述第一环境状态信息输入到待训练的预测模型中，以使所述预测模型根据所述第一环境状态信息，预测所述第一环境状态信息下的环境在第二设定时刻的气味分布地图，所述第二设定时刻为所述第一设定时刻的下一时刻；将所述气味分布地图输入到预设的第一判别模型中，以使所述第一判别模型输出针对所述气味分布地图的第一判别结果，所述第一判别结果用于表征所述气味分布地图为真实的气味分布地图的第一概率；根据所述第一概率，确定第一损失值，以及获取所述第二设定时刻对应的样本气味分布地图，将所述样本气味分布地图输入到训练后的生成模型中，以使所述生成模型根据所述样本气味分布地图，确定在所述第二设定时刻下呈现所述样本气味分布地图的环境状态的环境时在所述第一设定时刻所对应的环境状态信息，作为第二环境状态信息，将所述第二环境状态信息输入到所述预测模型中，以使所述预测模型根据所述第二环境状态信息，预测在所述第二设定时刻下所述第二环境状态信息对应环境的气味分布地图，作为所述样本对照气味分布地图，以及将所述气味分布地图输入到所述生成模型中，以使所述生成模型根据所述气味分布地图，生成呈现所述气味分布地图的环境状态的环境在第一设定时刻下的环境状态信息，作为第一对照状态信息，根据所述第一环境状态信息与所述第一对照状态信息之间的偏差，以及所述样本气味分布地图与所述样本对照气味分布地图之间的偏差，确定联合损失值，并根据所述第一损失值以及所述联合损失值，对所述预测模型进行训练，所述第一概率与所述第一损失值之间呈负相关关系。

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