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龙图腾网恭喜珠海中科慧智科技有限公司申请的专利识别跟踪网络训练方法、跟踪方法、系统、装置与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：CN118072211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202311679135.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权识别跟踪网络训练方法、跟踪方法、系统、装置与介质是由颜克非;尤学强;丘淼林;唐惠琼;郑建超;张小刚;汪鱼洋;何寒冰;杨宗翰设计研发完成，并于2023-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本识别跟踪网络训练方法、跟踪方法、系统、装置与介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种识别跟踪网络训练方法、识别跟踪方法、系统、装置和介质，方法包括：获取视觉传感器的当前帧图像、当前帧前一帧图像以及当前帧后一帧图像；将目标帧图像输入目标检测网络，得到目标帧图像对应的目标帧图像；对当前帧图像以及历史帧图像进行第一处理，得到当前帧图像以及历史帧图像的图像；将当前帧图像以及历史帧图像的图像输入孪生神经网络得到第一特征矩阵、第二特征矩阵；并得到融合矩阵；将融合矩阵输入强化学习模型得到当前帧后一帧的预测图像；根据预测图像与目标帧图像，确定损失函数；调整孪生神经子网络以及强化学习模型的参数，直至损失函数为最小，得到训练好的识别跟踪网络。本申请可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权识别跟踪网络训练方法、跟踪方法、系统、装置与介质在权利要求书中公布了：1.一种识别跟踪网络训练方法，其特征在于，所述网络包括第一孪生神经子网络、第二孪生神经子网络以及强化学习模型，训练方法包括：获取视觉传感器的连续帧图像数据；所述连续帧图像数据包括当前帧图像、当前帧前一帧的历史帧图像以及当前帧后一帧的目标帧图像；将所述目标帧图像输入目标检测网络，得到目标帧图像对应的目标帧RGB图像；对所述当前帧图像以及所述历史帧图像进行第一处理，得到所述当前帧图像的第一RGB图像以及所述历史帧图像的第二RGB图像；将所述第一RGB图像输入所述第一孪生神经子网络得到第一特征矩阵，以及将所述第二RGB图像输入所述第二孪生神经网络得到第二特征矩阵；根据所述第二特征矩阵以及所述第一特征矩阵，得到融合矩阵；将所述融合矩阵输入强化学习模型得到当前帧后一帧的预测RGB图像；根据所述预测RGB图像与所述目标帧RGB图像，确定损失函数；调整所述第一孪生神经子网络、所述第二孪生神经子网络以及所述强化学习模型的参数，直至所述损失函数为最小，得到训练好的智能识别跟踪网络；所述对所述当前帧图像以及所述历史帧图像进行第一处理，得到所述当前帧图像的第一RGB图像以及所述历史帧图像的第二RGB图像这一步骤，具体包括：所述当前帧图像以及所述历史帧图像输入目标检测网络，得到当前帧图像对应的第一图像以及历史帧图像对应的第二图像；对所述第一图像以及第二图像进行空间变换和裁剪处理，得到当前帧图像对应第一RGB图像以及历史帧图像对应的第二RGB图像，所述第一RGB图像以及第二RGB图像均为64x64分辨率的图像。

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