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龙图腾网恭喜财付通支付科技有限公司申请的专利对象识别、模型训练的方法、装置、介质及设备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：CN116738188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210185772.1，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权对象识别、模型训练的方法、装置、介质及设备是由方高林设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象识别、模型训练的方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了对象识别、模型训练的方法、装置、介质及设备，方法包括：获取待识别对象的对象特征信息和全量资源的资源特征信息；将对象特征信息和资源特征信息输入多任务级联模型中的第一对象识别模型，得到待识别对象的第一行为预测结果并确定第一中间特征信息；将第一中间特征信息输入至第二对象识别模型，得到待识别对象的第二行为预测结果并确定第二中间特征信息；将第二中间特征信息输入至第三对象识别模型，得到待识别对象的第三行为预测结果；根据第一行为预测结果、第二行为预测结果和第三行为预测结果，确定待识别对象的目标识别结果。本申请能够对对象在不同成长阶段的潜力进行预估，可以有效识别有成长潜力的对象。

本发明授权对象识别、模型训练的方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种对象识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取各待识别对象的对象特征信息和全量资源的资源特征信息；所述待识别对象为潜在型对象；将所述对象特征信息和所述资源特征信息输入训练后的多任务级联模型中的第一对象识别模型，得到各所述待识别对象对应的第一行为预测结果，并确定所述第一对象识别模型的第一中间层输出的第一中间特征信息；所述第一行为预测结果指示各所述待识别对象成长为认知型对象的可能性；将所述第一中间特征信息输入至所述多任务级联模型中的第二对象识别模型，得到各所述待识别对象的第二行为预测结果，并确定所述第二对象识别模型的第二中间层输出的第二中间特征信息；所述第二行为预测结果指示各所述待识别对象成长为兴趣型对象的可能性；将所述第二中间特征信息输入至所述多任务级联模型中的第三对象识别模型，得到各所述待识别对象的第三行为预测结果；所述第三行为预测结果表征各所述待识别对象成长为转化型对象的可能性；根据各所述待识别对象的所述第一行为预测结果、所述第二行为预测结果和所述第三行为预测结果，确定各所述待识别对象的目标识别结果；所述目标识别结果表征对所述待识别对象的成长潜力的预估；根据各所述待识别对象的目标识别结果，从各所述待识别对象中确定目标对象；其中所述潜在型对象、所述认知型对象、所述兴趣型对象和所述转化型对象依次对应不同的对象级别。

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