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龙图腾网获悉纬创资通股份有限公司申请的专利物件辨识装置及物件辨识方法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：CN114708645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202110087912.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权物件辨识装置及物件辨识方法是由黄国伦设计研发完成，并于2021-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本物件辨识装置及物件辨识方法在说明书摘要公布了：本文提供了一种物件辨识装置及物件辨识方法，其中物件辨识方法包含，学生模型依据老师模型以调整复数个参数，当调整后的学生模型的输出结果与老师模型的输出结果之间的向量差值小于一学习门槛值，则视为学生模型完成训练，提取学生模型作为一物件辨识模型。其中学生模型所需的空间小于老师模型。藉此可以有效率地产生大量训练图片及标记，达成了不需要消耗大量人工标记时间进行手动标记的功效。

本发明授权物件辨识装置及物件辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种物件辨识装置，其特征在于，包含： 一处理器；以及 一储存装置，所述处理器用以存取所述储存装置所储存的程序，以实现一前处理模组、一老师模型训练模组以及一学生模型训练模组；其中 所述前处理模组，用以产生一追踪样本及一对抗样本；其包括：依据一光流演算法以追踪每个画面中的一框选物件，以产生追踪样本DA；将追踪样本DA输入一生成式对抗网络或是一对抗产生对抗样本法，生成式对抗网络或是对抗产生对抗样本法输出对抗样本DB； 所述老师模型训练模组，以所述追踪样本训练出一老师模型；以及 所述学生模型训练模组，依据所述老师模型初始化一学生模型； 其中所述学生模型依据所述老师模型以及所述对抗样本调整所述学生模型的复数个参数，响应于所述学生模型的输出结果与所述老师模型的输出结果之间的向量差值小于一学习门槛值，则视为所述学生模型完成训练，提取所述学生模型作为一物件辨识模型； 前处理模组用以接收一人工标记样本，响应于学生模型的所述输出结果与老师模型的所述输出结果之间的向量差值小于所述学习门槛值时，老师模型训练模组将人工标记样本输入老师模型进行训练，以产生一进修老师模型； 老师模型训练模组将所述人工标记样本输入所述进修老师模型； 学生模型训练模组将学生模型依据进修老师模型调整复数个参数，响应于学生模型的所述输出结果与进修老师模型的输出结果之间的向量差值小于学习门槛值，则视为学生模型完成训练，提取学生模型作为所述物件辨识模型。

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