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龙图腾网获悉深圳市商汤科技有限公司申请的专利目标识别方法及神经网络的训练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：CN114912572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210322086.4，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权目标识别方法及神经网络的训练方法是由王海波;朱烽;赵瑞设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标识别方法及神经网络的训练方法在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，提供了一种目标识别方法及神经网络的训练方法。一种神经网络的训练方法，包括：获取第一神经网络；将第二样本图像数据输入所述第一神经网络，得到所述第一神经网络输出的第一特征数据；根据所述第二样本图像数据以及所述第一特征数据，对待训练的第二神经网络进行训练，得到训练后的第二神经网络；利用所述第二样本图像数据，对通过融合所述训练后的第二神经网络和所述第一神经网络得到的目标神经网络进行训练，直至满足收敛条件。本公开实施方式，在保证孤岛数据安全性的前提下，实现对多方孤岛数据的同时利用，训练得到的目标神经网络具有更好的兼容性，提高网络对多方数据的识别能力，大大提高目标识别精度。

本发明授权目标识别方法及神经网络的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的训练方法，其特征在于，应用于第二客户端，所述方法包括： 获取第一神经网络；所述第一神经网络为第一客户端利用第一样本图像数据预先训练得到，所述第一样本图像数据为所述第一客户端能够获取的第一孤岛数据； 将第二样本图像数据输入所述第一神经网络，得到所述第一神经网络输出的第一特征数据；所述第二样本图像数据为所述第二客户端能够获取的第二孤岛数据； 根据所述第二样本图像数据以及所述第一特征数据，对待训练的第二神经网络进行训练，得到训练后的第二神经网络； 利用所述第二样本图像数据，对通过融合所述训练后的第二神经网络和所述第一神经网络得到的目标神经网络进行训练，直至满足收敛条件； 所述第二样本图像数据包括多个目标类别，其中，每个目标类别中包括至少一个目标样本图像；所述将第二样本图像数据输入所述第一神经网络，得到所述第一神经网络输出的第一特征数据，包括： 将各个目标样本图像输入所述第一神经网络，得到所述第一神经网络输出的每个目标样本图像所对应的第一图像特征； 对于每一个所述目标类别，根据所述目标类别中每个目标样本图像的所述第一图像特征，确定所述目标类别对应的第一类中心特征以及类特征范围； 将所述第一类中心特征和所述类特征范围确定为所述目标类别对应的所述第一特征数据。

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