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龙图腾网获悉北京城建设计发展集团股份有限公司申请的专利轨道交通建设安全识别模型动态适配方法及系统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：CN120635839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510705139.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权轨道交通建设安全识别模型动态适配方法及系统是由王臣;唐明明;夏秀江;祝建勋;王亚利;高万勇;刘淼;炊鹏飞;孙志伟;李红博;张鑫;王浩任设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨道交通建设安全识别模型动态适配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轨道交通建设安全识别模型动态适配方法及系统，包括初始化城市轨道交通工程建设安全隐患识别模型和新场景训练参数；读入新场景下的城市轨道交通工程建设安全隐患识别图像和对应的标签，进行数据增强操作；选取与当前新场景在特征上相似的历史场景，将其对应的编码器权重作为初始值来设置新场景模型的权重参数；将增强处理后的图像数据进行图像编码和类别预测；通过多任务优化目标函数计算综合考虑分类准确性和模型参数稳定性的总损失值；通过动态专家混合机制和动态低秩适配等自适应方法选取图像编码器中特定的参数进行更新；能够有效解决现有持续学习方法在城市轨道交通工程安全隐患识别中的跨场景适应性差和可持续学习能力不足的问题。

本发明授权轨道交通建设安全识别模型动态适配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轨道交通建设安全识别模型动态适配方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、初始化城市轨道交通工程建设安全隐患识别模型和新场景训练参数； S2、读入新场景下的城市轨道交通工程建设安全隐患识别图像和对应的标签，对这些图像进行数据增强操作，获得增强后的图像数据； S3、从预先构建的场景参数记忆库中通过图像特征比对的方法选取与当前新场景在特征上相似的历史场景；将这些相似场景对应的编码器权重作为初始值来设置新场景模型的权重参数； S4、将增强处理后的图像数据输入到图像编码器中，得到特征向量，将特征向量输入到判别器，通过判别器将特征向量映射到图像所属类别概率分布，获得图像的类别预测结果； S5、构建包含分类损失和正则化损失的多任务优化目标函数；通过所述多任务优化目标函数计算综合考虑分类准确性和模型参数稳定性的总损失值； S6、根据当前任务的特征和步骤S5计算的综合考虑分类准确性和模型参数稳定性的总损失值，通过动态专家混合机制和动态低秩适配的自适应方法选取图像编码器中特定的参数进行更新，使得模型在适应新场景的同时不会遗忘旧场景； 步骤S6包括： S61：通过反向传播算法，计算步骤S5中所述总损失值关于模型参数的梯度 S62：初始化动态专家混合机制中的多个专家模块，根据当前任务的特征和总损失值关于模型参数的梯度，自适应地选择最优的专家模块进行参数更新； S63：对需要更新的参数权重矩阵进行低秩分解为两个低秩矩阵的乘积； S64：在更新参数后，对模型进行验证，确保模型在新场景下的性能提升，同时不会遗忘旧场景的知识；根据验证结果，调整学习率和正则化系数，以优化模型的训练过程； S7、检查模型是否已经完成了预定的训练轮数或达到了其他停止条件；如果训练未完成，则返回步骤S2继续训练；如果训练完成，则进行下一步； S8、更新场景参数记忆库,将新场景的参数和模型更新后的信息存入场景参数记忆库中，以便在未来的训练中使用。

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