汇纳科技股份有限公司游浩泉获国家专利权
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龙图腾网获悉汇纳科技股份有限公司申请的专利训练方法、行人重识别方法、介质及电子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：CN114445775B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210054428.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权训练方法、行人重识别方法、介质及电子设备是由游浩泉;袁德胜;成西锋;陈宏锐;崔龙;林治强;党毅飞;马卫民设计研发完成，并于2022-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本训练方法、行人重识别方法、介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种训练方法、行人重识别方法、介质及电子设备。所述训练方法包括：获取源域数据和目标域数据；基于所述源域数据对初始神经网络模型进行第一训练，以获得第一神经网络模型；通过所述第一神经网络模型对所述目标域数据进行处理，以获取所述目标域数据的联合特征，所述联合特征由所述目标域数据的行人特征和域特征加权融合获得；基于所述联合特征对所述目标域数据进行分类，并根据分类结果获取带伪标签的目标域数据；基于所述源域数据和所述带伪标签的目标域数据对所述第一神经网络模型进行第二训练，以获得第二神经网络模型。该方法能够提高神经网络模型的泛化性和提高神经网络模型处理跨域数据时的准确性。
本发明授权训练方法、行人重识别方法、介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取源域数据和目标域数据，所述源域数据为有标签的行人数据，所述目标域数据为无标签的行人数据； 基于所述源域数据对初始神经网络模型进行第一训练，以获得第一神经网络模型； 通过所述第一神经网络模型对所述目标域数据进行处理，以获取所述目标域数据的联合特征，所述联合特征由所述目标域数据的行人特征和域特征加权融合获得； 基于所述联合特征对所述目标域数据进行分类，并根据分类结果获取带伪标签的目标域数据； 基于所述源域数据和所述带伪标签的目标域数据对所述第一神经网络模型进行第二训练，以获得第二神经网络模型。
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