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龍圖騰網獲悉杭州海康威視數字技術股份有限公司申請的專利自主學習方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114444717B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210089870.5，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權自主學習方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質是由王金設計研發完成，并于2022-01-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本自主學習方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種自主學習方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質，該方法包括：當確定滿足自主學習觸發條件時，收集當期訓練數據；依據所述當期訓練數據、歷史高價值樣本，以及獲取到的有標簽數據，對第一模型進行在線訓練，得到第二模型；依據所述第二模型對所述第一模型進行更新。該方法可以實現模型的持續進化，并在保證模型對新數據的處理性能的情況下，有效緩解模型對舊知識的遺忘。

本發明授權自主學習方法、裝置、電子設備及機器可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種自主學習方法，其特征在于，包括： 當確定滿足自主學習觸發條件時，收集當期訓練數據；所述當期訓練數據包括目標時間點之前的第一預設時長內產生的無標簽數據，和或，目標時間點之后的第二預設時長內產生的無標簽數據；所述目標時間點為確定滿足自主學習觸發條件的時間點；其中，所述確定滿足自主學習觸發條件包括：依據利用第一模型對視頻流數據進行在線推理的結果的準確率低于預設準確率閾值； 依據所述當期訓練數據、歷史高價值樣本，以及獲取到的有標簽數據，對第一模型進行在線訓練，得到第二模型；其中，所述第一模型為當前使用的模型，所述歷史高價值樣本為當前使用的模型的歷史自主學習過程中，在自主學習前后的模型上的輸出結果差異大于預設閾值的樣本； 依據所述第二模型對所述第一模型進行更新； 其中，用于在線訓練的高價值歷史樣本庫中的高價值歷史樣本通過以下方式篩選得到： 當完成第t次自主學習時，獲取在所述模型Mt上的輸出結果與Mt+1上的輸出結果的差異大于預設閾值的第一樣本；所述Mt為第t次自主學習前的模型，所述Mt+1為第t次自主學習后的模型，t≥1；其中，所述第一樣本為通過監控前端設備采集的圖像數據； 利用聚類方式，對所述第一樣本進行去相似處理，得到第二樣本，并將所述第二樣本加入到所述高價值歷史樣本庫。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州海康威視數字技術股份有限公司，其通訊地址為：310051 浙江省杭州市濱江區阡陌路555號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。