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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于增量学习的行人属性识别模型训练方法及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：CN114724174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210161681.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于增量学习的行人属性识别模型训练方法及装置是由王亮;张彰;李达设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量学习的行人属性识别模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于增量学习的行人属性识别模型训练方法及装置，方法包括：获取用于增量学习的行人属性识别数据集，确定任务学习顺序；使用初始任务中的训练样本训练初始行人属性识别模型；对训练数据缓存池中代表性样本以及模型缓存池中的缓存模型进行更新；重复执行下述步骤，直至数据集中全部任务学习完成，得到行人属性识别模型；根据模型缓存池中缓存模型，确定预测模型及待训练模型；基于预测模型对当前任务的所有训练样本进行预测，得到更新后的当前任务；根据代表性样本和更新后当前任务中的训练样本，训练待训练模型，得到第一目标模型。本发明有效提高了行人属性识别模型在增量学习过程中对已有属性识别准确率，缓解遗忘灾难问题。

本发明授权基于增量学习的行人属性识别模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的行人属性识别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取用于增量学习的行人属性识别数据集，从数据集中选择初始任务，并确定任务学习顺序；所述数据集包括至少两个任务； 使用初始任务中的训练样本训练初始行人属性识别模型；从初始任务中属性对应的训练样本中选择代表性样本存入训练数据缓存池中；将初始训练后的行人属性识别模型存入模型缓存池中； 按照所述任务学习顺序，重复执行下述步骤对所述初始任务之后的任务进行学习，直至所述数据集中全部任务学习完成，得到行人属性识别模型； 针对当前任务，读取所述模型缓存池中缓存模型，并根据所述缓存模型的参数确定与所述缓存模型相同的预测模型； 根据所述预测模型，确定待训练模型； 基于所述预测模型对所述当前任务的所有训练样本进行预测，得到更新后的当前任务；其中，所述更新后的当前任务是为所述当前任务中所有训练样本增加了关于已有属性的伪标签；所述伪标签是指预测所述当前任务包含各已有属性的概率值；所述已有属性是指所述预测模型能够识别的行人属性； 读取所述训练数据缓存池中的代表性样本，根据所述代表性样本和所述更新后的当前任务中的所有训练样本，对所述待训练模型进行训练，得到第一目标模型； 使用所述第一目标模型替换所述模型缓存池中的所述缓存模型； 基于所述当前任务的属性对应的训练样本，更新所述训练数据缓存池中的代表性样本。

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