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龍圖騰網獲悉佛山市南海區廣工大數控裝備協同創新研究院申請的專利主動目標定位方法、相關設備及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：CN115761208B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202211407588.3，技術領域涉及：G06V10/24；該發明授權主動目標定位方法、相關設備及存儲介質是由楊海東;胡洋;李澤輝;楊標設計研發完成，并于2022-11-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本主動目標定位方法、相關設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種主動目標定位方法、相關設備和存儲介質，涉及深度強化學習技術領域，該方法應用于VGG16網絡,該方法包括：步驟S1、將待處理圖像輸入預訓練VGG16網絡；步驟S2、通過所述預訓練VGG16網絡并采用馬爾可夫過程共同進行構建并生成第一模型；步驟S3、通過在所述第一模型中采用深度強化學習網絡更新所述深度強化學習網絡中的策略網絡的權值，并生成第二模型；步驟S4、設置所述第二模型的模型結構并生成第三模型；步驟S5、通過預設的數據集獲得多個隨機樣本；步驟S6、采用多個所述隨機樣本訓練所述第三模型。與相關技術相比，采用本發明的技術方案可有效提高學習效率且計算量小。

本發明授權主動目標定位方法、相關設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種主動目標定位方法，其應用于VGG16網絡；其特征在于，該方法包括如下步驟： 步驟S1、將待處理圖像輸入預訓練VGG16網絡，以用于提取出所述待處理圖像的特征，所述預訓練VGG16網絡為訓練VGG16網絡后獲得的完成訓練的VGG16網絡； 步驟S2、通過所述預訓練VGG16網絡并采用馬爾可夫過程共同進行構建并生成第一模型，所述構建包括狀態、動作和獎勵； 步驟S3、通過在所述第一模型中采用深度強化學習網絡更新所述深度強化學習網絡中的策略網絡的權值，并生成第二模型；所述第二模型包括所述深度強化學習網絡，更新所述策略網絡的權值為每間隔預設的時間步將所述深度強化學習網絡中的目標網絡中的權值更新為所述策略網絡的權值； 步驟S4、設置所述第二模型的模型結構并生成第三模型；所述預訓練VGG16網絡包括13層卷積層、5層最大池化層以及3層全連接層；所述第三模型結構分別采用分層方法和動態方法將所述第二模型進行構建，所述分層方法為通過5層所述最大池化層中排列順序中最后的一個所述最大池化層的輸出與24維動作歷史向量連接，所述動態方法為通過3層所述全連接層中排列順序中第一個所述全連接層的輸出與一個90維的動作歷史向量連接； 步驟S5、通過預設的數據集獲得多個隨機樣本； 步驟S6、采用多個所述隨機樣本訓練所述第三模型。

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佛山市南海區廣工大數控裝備協同創新研究院，其通訊地址為：528000 廣東省佛山市南海區獅山鎮南海軟件科技園創智港A座四樓；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”。