买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种动态寄递数据监测下的行为识别模型自适应学习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：CN120673123B 。

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：202510664954.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种动态寄递数据监测下的行为识别模型自适应学习方法是由黄虎;杨萌;梁霈柔;吴治谦;廖勇设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态寄递数据监测下的行为识别模型自适应学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种动态寄递数据监测下的行为识别模型自适应学习方法，包括：收集寄递场景中多维度的寄递特征，组成特征集；构建跨模态映射矩阵，对齐寄递特征，将不同维度的寄递特征映射至统一语义空间；基于所述特征空间，设计注意力机制驱动的特征权重动态分配策略；基于融合特征，使用增量式互信息筛选机制实现特征空间在线扩展；使用JS散度动态监测特征空间内的特征的分布偏移，在特征的分布偏移达到设定条件时，触发行为识别模型的更新；基于更新后的行为识别模型与特征集，判断寄递行为是否异常。本发明通过动态特征对齐、分布漂移监测与元学习参数更新的协同机制，实现了异常寄递行为的精准识别与实时响应。

本发明授权一种动态寄递数据监测下的行为识别模型自适应学习方法在权利要求书中公布了：1.一种动态寄递数据监测下的行为识别模型自适应学习方法，其特征在于，包括： 收集寄递行为中多维度的寄递特征，组成特征集；所述寄递特征包括地区风险特征、物品态势特征和寄递行为特征； 构建跨模态映射矩阵，对齐寄递特征，将不同维度的寄递特征映射至统一语义空间，得到特征空间； 基于所述特征空间，设计注意力机制驱动的特征权重动态分配策略：对源模态特征和目标模态特征分别进行多头投影，动态调整特征空间中不同特征之间的关联权重，输出融合特征； 基于融合特征，使用增量式互信息筛选机制实现特征空间在线扩展：计算滑动窗口内新增特征与目标变量的互信息，实时评估新增特征的重要性，更新特征集和所述特征空间；所述目标变量指的是异常行为的标签； 使用JS散度动态监测特征空间内的特征的分布偏移，在特征的分布偏移达到设定条件时，触发行为识别模型的更新：使用元学习的方式动态更新行为识别模型； 基于更新后的行为识别模型与特征集，判断寄递行为是否异常。

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中国科学技术大学，其通讯地址为：230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。