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龍圖騰網獲悉北京數慧時空信息技術有限公司申請的專利樣本知識獲取和持續利用方法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：CN115457346B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211001366.1，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權樣本知識獲取和持續利用方法是由陳婷;魯錦濤;段紅偉;鄒圣兵設計研發完成，并于2022-08-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本樣本知識獲取和持續利用方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種樣本知識獲取和持續利用方法，該方法包括：首先從已有的標記樣本集中獲取范例樣本集，基于該范例樣本集獲取其對應特征提取模型以及每次任務的任務模型，并將其保存到知識庫；然后通過任務相似度計算將新的任務同知識庫中任務進行比較，獲得與新的任務相似度最高的任務，并利用該任務的知識內容來服務新任務。本發明專利能夠利用已有的樣本的知識內容，并充分利用這些先驗知識來實現持續的知識利用和任務學習，通過構建學習模式減少了人力物力的投入。

本發明授權樣本知識獲取和持續利用方法在權利要求書中公布了：1.一種樣本知識獲取和持續利用方法，其特征在于，該方法包括： S1獲取已有的標記樣本集，根據所述標記樣本集，構建范例樣本集，其中，所述標記樣本集包括用于圖像分類或圖像目標檢測或圖像語義分割的樣本； S2利用所述范例樣本集，構建第一任務，獲得第一任務特征提取模型和第一任務模型； S3將所述第一任務，所述范例樣本集，所述第一任務特征提取模型和所述第一任務模型組成知識序列，將所述知識序列保存到知識庫； S4重復S1-S3，豐富所述知識庫，使得所述知識庫包括N個知識序列，其中，N≥1； S5給定第二任務，以及所述第二任務的標記樣本數據，利用所述第二任務的標記樣本數據計算所述第二任務和所述知識庫中各任務的相關度，從所述知識庫中選取相關度最大的任務，作為與所述第二任務相關的目標任務； S6根據任務相關度的數值，將與所述第二任務相關的目標任務的任務模型進行模型遷移； 所述第一任務特征提取模型采用欠完備自編碼器，所述欠完備自編碼器由編碼器和解碼器組成，包括輸入層、隱藏層以及輸出層，每層隱藏層之間設有ReLU層； 所述利用所述第二任務的標記樣本數據計算所述第二任務和所述知識庫中各任務的相關度，包括： 從所述知識庫中選擇第k個任務Tk，獲取Tk對應的范例樣本集Xk，其中，所述范例樣本集Xk由樣本組成，其中i＝1,2,3,...,n； 計算所述知識庫中樣本應用于所述欠完備自編碼器的重構誤差，根據所述樣本應用于所述欠完備自編碼器的重構誤差，得到所述范例樣本集Xk應用于所述欠完備自編碼器的重構誤差； 獲取所述第二任務對應的范例樣本集X′，其中，所述范例樣本集X′由樣本x′j組成，其中j＝1,2,3,...,m； 計算所述第二任務中所述樣本x′j應用于所述欠完備自編碼器的重構誤差，根據所述第二任務中所述樣本x′j應用于所述欠完備自編碼器的重構誤差，得到所述第二任務對應的所述范例樣本集X′應用于所述欠完備自編碼器的重構誤差； 根據所述范例樣本集Xk應用于所述欠完備自編碼器的重構誤差以及所述范例樣本集X′應用于所述欠完備自編碼器的重構誤差，得到所述第二任務與Tk任務的相關性。

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