阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司叶腾驹获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司申请的专利任务迁移方法、电子设备及计算机存储介质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：CN115423093B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211178023.2，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权任务迁移方法、电子设备及计算机存储介质是由叶腾驹;王景珂;陈俊波;谷子青设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本任务迁移方法、电子设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种任务迁移方法、电子设备及计算机存储介质，其中，任务迁移方法包括：获得以轨迹预测任务作为预训练任务而训练完成的预训练模型，以及，获得多个不同的自动驾驶决策规划任务对应的多个初始任务子模型，和对所述多个初始任务子模型进行训练的训练样本；基于所述训练样本，对所述训练完成的预训练模型和多个初始任务子模型进行多任务联合训练，以获得不同自动驾驶决策规划任务对应的任务模型；并且，在不同轮次的训练过程中，从多个初始任务子模型中选择不同的子模型与所述预训练模型进行联合训练。通过本申请实施例，可以有效降低下游自动驾驶决策规划任务的模型训练的成本，提高其训练效率。
本发明授权任务迁移方法、电子设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种任务迁移方法，包括： 获得以轨迹预测任务作为预训练任务而训练完成的预训练模型，以及，获得多个不同的自动驾驶决策规划任务对应的多个初始任务子模型，和对所述多个初始任务子模型进行训练的训练样本； 基于所述训练样本，对所述训练完成的预训练模型和多个初始任务子模型进行多任务联合训练，以获得不同自动驾驶决策规划任务对应的任务模型；并且，在不同轮次的训练过程中，从多个初始任务子模型中选择不同的子模型与所述预训练模型进行联合训练； 其中，所述预训练模型包括形状编码器、交互编码器和解码器；所述轨迹预测任务包括： 通过所述形状编码器构建交通参与者轨迹和车道片段的形状特征，通过所述交互编码器构建所述交通参与者和车道片段间的交互关系特征，通过所述解码器根据所述形状特征和所述交互关系特征，对目标交通工具进行驾驶轨迹预测。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司，其通讯地址为：310023 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层516室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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