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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利训练方法、分类方法、检测方法、装置、系统及设备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：CN116597516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310576951.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权训练方法、分类方法、检测方法、装置、系统及设备是由张伟;袁甲;张浩;李溢翔设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练方法、分类方法、检测方法、装置、系统及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种训练方法、分类方法、检测方法、装置、系统及设备，可以应用于行为分类和金融领域。该训练方法包括获取训练集，训练集包括多个训练视频和分类标签；将训练视频输入至初始行为分类模型，输出与训练视频对应的多个多尺度特征矩阵，每个多尺度特征矩阵包括多个包括对象不同关键点的预测区域；基于训练视频的标记点，对训练视频对应的多个预测区域进行行为分类处理，得到训练视频的行为分类结果，标记点表征每个图像帧中的对象的不同关键点的位置；将与每个训练视频对应的分类结果和分类标签输入损失函数，输出损失结果；根据损失结果迭代地调整初始行为分类模型的网络参数，生成经训练的对象行为分类模型。

本发明授权训练方法、分类方法、检测方法、装置、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种对象行为分类模型的训练方法，包括： 获取训练集，其中，所述训练集包括多个训练视频和分类标签，所述视频包括时序上关联的多个图像帧； 将所述训练视频输入至初始行为分类模型，输出与所述训练视频对应的多个多尺度特征矩阵，其中，每个所述多尺度特征矩阵包括多个包括对象不同关键点的预测区域； 基于所述训练视频的标记点，对所述训练视频对应的多个所述预测区域进行行为分类处理，得到所述训练视频的行为分类结果，其中，所述标记点表征每个图像帧中的所述对象的不同关键点的位置； 将与每个所述训练视频对应的分类结果和分类标签输入损失函数，输出损失结果； 根据所述损失结果迭代地调整所述初始行为分类模型的网络参数，生成经训练的对象行为分类模型； 其中，在所述多尺度特征矩阵的数量为三个的情况下，所述将所述训练视频输入至初始行为分类模型，输出与所述训练视频对应的多个多尺度特征矩阵，包括： 基于第一预设步长，利用特征提取子模型对多个所述图像帧进行通道调整和特征提取处理，得到第一图像特征； 利用通道调整子模型处理所述第一图像特征，得到第二图像特征和第三图像特征； 利用第一多尺度子模型、第二多尺度子模型和第三多尺度子模型分别处理所述第一图像特征、所述第二图像特征和所述第三图像特征，得到三个所述多尺度特征矩阵； 其中，利用第一多尺度子模型、第二多尺度子模型和第三多尺度子模型分别处理第一图像特征、第二图像特征和第三图像特征，得到三个多尺度特征矩阵，包括： 利用第一多尺度子模型处理第一图像特征和第一过渡特征，输出一个多尺度特征矩阵和第二过渡特征，其中，第二过渡特征是利用第一多尺度子模型第一图像特征和第一过渡特征依次进行通道调整、特征提取、特征层扩张、特征堆叠以及下采样所得到的； 利用第二多尺度子模型处理第二图像特征、第二过渡特征和第三过渡特征，输出一个多尺度特征矩阵、第一过渡特征和第四过渡特征，其中，第一过渡特征是利用第二多尺度子模型对第二图像特征和第三过渡特征依次进行通道调整、特征提取、特征层扩张、特征堆叠处理所得到的，第四过渡特征是对第一过渡特征和第二过渡特征进行特征堆叠、通道调整、特征提取和下采样处理所得到的； 利用第三多尺度子模型处理第三图像特征和第四过渡特征，输出一个多尺度特征矩阵和第三过渡特征，其中，第三过渡特征是利用第三多尺度子模型对第三图像特征进行特征提取、池化和堆叠处理所得到的。

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