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龙图腾网获悉北京数慧时空信息技术有限公司申请的专利样本知识获取和持续利用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：CN115457346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211001366.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权样本知识获取和持续利用方法是由陈婷;鲁锦涛;段红伟;邹圣兵设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本知识获取和持续利用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种样本知识获取和持续利用方法，该方法包括：首先从已有的标记样本集中获取范例样本集，基于该范例样本集获取其对应特征提取模型以及每次任务的任务模型，并将其保存到知识库；然后通过任务相似度计算将新的任务同知识库中任务进行比较，获得与新的任务相似度最高的任务，并利用该任务的知识内容来服务新任务。本发明专利能够利用已有的样本的知识内容，并充分利用这些先验知识来实现持续的知识利用和任务学习，通过构建学习模式减少了人力物力的投入。

本发明授权样本知识获取和持续利用方法在权利要求书中公布了：1.一种样本知识获取和持续利用方法，其特征在于，该方法包括： S1获取已有的标记样本集，根据所述标记样本集，构建范例样本集，其中，所述标记样本集包括用于图像分类或图像目标检测或图像语义分割的样本； S2利用所述范例样本集，构建第一任务，获得第一任务特征提取模型和第一任务模型； S3将所述第一任务，所述范例样本集，所述第一任务特征提取模型和所述第一任务模型组成知识序列，将所述知识序列保存到知识库； S4重复S1-S3，丰富所述知识库，使得所述知识库包括N个知识序列，其中，N≥1； S5给定第二任务，以及所述第二任务的标记样本数据，利用所述第二任务的标记样本数据计算所述第二任务和所述知识库中各任务的相关度，从所述知识库中选取相关度最大的任务，作为与所述第二任务相关的目标任务； S6根据任务相关度的数值，将与所述第二任务相关的目标任务的任务模型进行模型迁移； 所述第一任务特征提取模型采用欠完备自编码器，所述欠完备自编码器由编码器和解码器组成，包括输入层、隐藏层以及输出层，每层隐藏层之间设有ReLU层； 所述利用所述第二任务的标记样本数据计算所述第二任务和所述知识库中各任务的相关度，包括： 从所述知识库中选择第k个任务Tk，获取Tk对应的范例样本集Xk，其中，所述范例样本集Xk由样本组成，其中i＝1,2,3,...,n； 计算所述知识库中样本应用于所述欠完备自编码器的重构误差，根据所述样本应用于所述欠完备自编码器的重构误差，得到所述范例样本集Xk应用于所述欠完备自编码器的重构误差； 获取所述第二任务对应的范例样本集X′，其中，所述范例样本集X′由样本x′j组成，其中j＝1,2,3,...,m； 计算所述第二任务中所述样本x′j应用于所述欠完备自编码器的重构误差，根据所述第二任务中所述样本x′j应用于所述欠完备自编码器的重构误差，得到所述第二任务对应的所述范例样本集X′应用于所述欠完备自编码器的重构误差； 根据所述范例样本集Xk应用于所述欠完备自编码器的重构误差以及所述范例样本集X′应用于所述欠完备自编码器的重构误差，得到所述第二任务与Tk任务的相关性。

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