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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市大數(shù)據(jù)研究院申請的專利目標感知模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115409071B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211203648.X，技術領域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權目標感知模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)是由蔡智捷;朱光旭;李航;程磊設計研發(fā)完成，并于2022-09-29向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本目標感知模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開實施例公開了一種目標感知模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：計算CSI信號對應的多個時間段內(nèi)的多個頻譜圖；混合形成樣本數(shù)據(jù)；輸入至目標感知模型，并通過執(zhí)行如下任務訓練目標感知模型：對輸入的輸入特征對中的每一個分別進行編碼，得到對應的頻譜圖特征，使得頻譜圖特征經(jīng)過解碼后能夠還原出對應的輸入特征；將不存在目標的CSI信號對應的底噪特征表示成低維底噪向量，使得同一WIFI環(huán)境下的低維底噪向量之間的相似度大于或等于第一預設閾值，不同WIFI環(huán)境下的低維底噪向量之間的相似度大于第二閾值；從輸入的輸入特征對中提取與WIFI環(huán)境無關的域不變特征；基于輸入特征對識別目標信息。

本發(fā)明授權目標感知模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)在權利要求書中公布了：1.一種目標感知模型的訓練方法，其中，包括： 獲取WIFI環(huán)境中的CSI信號；所述WIFI環(huán)境包括實驗室環(huán)境和部署環(huán)境；所述實驗室環(huán)境中的CSI信號對應有真實標簽；所述部署環(huán)境的CSI信號沒有真實標簽；所述真實標簽用于表示所述WIFI環(huán)境中存在的目標信息； 計算所述CSI信號對應的多個時間段內(nèi)的多個頻譜圖，每個頻譜圖作為每個所述時間段內(nèi)的輸入特征； 將所述實驗室環(huán)境中的所述CSI信號在所述時間段內(nèi)的所述輸入特征，以及所述部署環(huán)境中所述CSI信號在所述時間段內(nèi)的輸入特征混合形成樣本數(shù)據(jù)；每個樣本數(shù)據(jù)為一個輸入特征對，所述輸入特征對包括實驗室環(huán)境下存在目標的所述CSI信號在一個所述時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)特征和不存在目標的所述CSI信號在一個時間段內(nèi)的底噪特征，或者部署環(huán)境下存在目標的所述CSI信號在一個所述時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)特征和不存在目標的所述CSI信號在一個時間段內(nèi)的底噪特征； 將所述輸入特征對輸入至目標感知模型，并通過執(zhí)行如下一個或多個任務的組合訓練所述目標感知模型： 任務一：對輸入的所述輸入特征對中的每一個分別進行編碼，得到對應的頻譜圖特征，使得所述頻譜圖特征經(jīng)過解碼后能夠還原出對應的所述輸入特征； 任務二：將不存在目標的CSI信號對應的底噪特征表示成低維底噪向量，使得同一WIFI環(huán)境下所述CSI信號對應的所述低維底噪向量之間的相似度大于或等于第一預設閾值，不同WIFI環(huán)境下所述CSI信號對應的所述低維底噪向量之間的相似度大于第二閾值； 任務三：從輸入的所述輸入特征對中提取與WIFI環(huán)境無關的域不變特征； 任務四：基于所述輸入特征對識別所述CSI信號中的目標信息。

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