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龙图腾网恭喜阿里巴巴创新公司申请的专利模型训练方法、装置及运动对象重识别方法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：CN115147453B 。

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：202110343626.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权模型训练方法、装置及运动对象重识别方法是由焦继乐;冯雪涛设计研发完成，并于2021-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置及运动对象重识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、装置及运动对象重识别方法。其中，该模型训练方法包括：获取多个视角下的运动对象的样本子集，其中，每个样本子集包含一个视角下的所有运动对象的运动对象特征，该运动对象为在移动过程中出现在多个视角下的对象；将每个样本子集分别输入至目标学习模型进行分析，得到每个视角下的运动对象特征；依据每个视角下的运动对象特征，确定不同视角下的运动对象特征之间的关系；依据每个视角下的运动对象特征和不同视角下的运动对象特征之间的关系对目标学习模型进行训练，得到运动对象重识别模型。

本发明授权模型训练方法、装置及运动对象重识别方法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：获取多个视角下的运动对象的样本子集，其中，每个样本子集包含一个视角下的所有运动对象的运动对象特征，所述运动对象为在移动过程中出现在所述多个视角下的对象；将每个所述样本子集分别输入至目标学习模型进行分析，得到每个视角下的运动对象特征；依据所述每个视角下的运动对象特征，确定不同视角下的运动对象特征之间的关系；依据所述每个视角下的运动对象特征和所述不同视角下的运动对象特征之间的关系对所述目标学习模型进行训练，得到运动对象重识别模型；其中，依据所述每个视角下的运动对象特征，确定不同视角下的运动对象特征之间的关系，包括：依据每个样本子集中每个运动对象样本对应的运动对象特征，确定每个样本子集对应的视角下的损失函数，将多个视角下的损失函数累计求和，得到第一损失函数；依据所述每个视角下的运动对象特征，确定在所述多个视角下进行运动对象特征传递时的第二损失函数；对任意一个视角，计算所述视角下全部运动对象特征的第一均值向量及第一标准差向量，计算所有视角下全部运动对象特征的第二均值向量及第二标准差向量，依据所述第一均值向量，所述第一标准差向量，所述第二均值向量和所述第二标准差向量，确定将所述多个视角下的运动对象特征分布对齐时的第三损失函数；依据所述第一损失函数，所述第二损失函数和所述第三损失函数，确定所述不同视角下的运动对象特征之间的关系。

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