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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于多任务提示的异常目标识别模型的训练方法和装置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：CN119516558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411673640.9，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于多任务提示的异常目标识别模型的训练方法和装置是由廖清;李超洋设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务提示的异常目标识别模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了基于多任务提示的异常目标识别模型的训练方法和装置，模型包括：图像编码器、文本编码器、多层感知机和联合调度器；方法包括：获取属于预设识别任务的任务样本的集合；采用图像编码器，根据多任务因果提示和训练图像样本生成视觉提示特征；采用文本编码器，根据多任务因果提示和文本标签样本生成文本提示特征；采用多层感知机过滤视觉提示特征得到反事实视觉提示特征；采用对比学习，根据反事实视觉提示特征和文本提示特征之间以及预设识别类别的相似度确定任务损失；采用联合调度器分配各个任务损失的权重；采用权重和任务损失更新模型的参数，直至训练结束。本公开提高了异常目标识别的泛化性、降低错误率。

本发明授权基于多任务提示的异常目标识别模型的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务提示的异常目标识别模型的训练方法，其特征在于，所述异常目标识别模型包括：图像编码器、文本编码器、带有掩码的多层感知机和联合调度器；所述文本编码器和所述图像编码器是预训练的视觉-语言模型的文本编码器和图像编码器；所述方法包括： 获取属于目标数量个预设识别任务的任务样本，得到任务样本的集合；其中，所述任务样本包括训练图像样本及其对应的文本标签样本； 采用所述图像编码器，根据多任务因果提示和所述训练图像样本，生成视觉提示特征；采用所述文本编码器，根据所述多任务因果提示和所述文本标签样本，生成文本提示特征；采用所述带有掩码的多层感知机，对所述视觉提示特征执行特征过滤得到反事实视觉提示特征；所述多任务因果提示包括每个所述任务样本的任务提示和至少部分所述任务样本的共享提示； 采用对比学习，根据所述反事实视觉提示特征和所述文本提示特征之间的相似度以及所述反事实视觉提示特征和预设识别类别的相似度确定任务损失；采用所述联合调度器分配各个所述任务样本任务损失的权重；采用所述权重和所述任务损失更新所述多任务因果提示、所述带有掩码的多层感知机的参数，直至达到预设的训练结束条件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道西丽大学城哈工大校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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