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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利模型训练方法、装置、系统、行人重识别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：CN114463691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202011247874.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权模型训练方法、装置、系统、行人重识别方法是由罗浩;陈威华;王帆;李昊设计研发完成，并于2020-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、系统、行人重识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、装置、系统、行人重识别方法。其中，该方法包括：采用第一机器学习模型提取目标训练数据集中各样本的样本特征，得到第一特征集合；采用第二机器学习模型提取目标训练数据集中各样本的样本特征，得到第二特征集合；确定第一特征集合中指定特征和第二特征集合中与指定特征对应的特征的相似度；按照所述相似度进行排序，并计算排序结果的准确度指标；基于准确度指标确定损失函数，基于该损失函数对第二机器学习模型进行训练。本申请解决了相关技术为保证新旧特征的兼容性而直接约束新特征与旧特征分布尽可能相似，导致对新模型的性能损害较大的技术问题。

本发明授权模型训练方法、装置、系统、行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 采用第一机器学习模型提取目标训练数据集中各个样本的样本特征，得到第一特征集合，其中，所述目标训练数据集用于表示预设时间段内目标行人的图像； 采用第二机器学习模型提取所述目标训练数据集中各个样本的样本特征，得到第二特征集合，其中，所述第一机器学习模型和第二机器学习模型的模型结构相同，所述第一机器学习模型和所述第二机器学习模型采用的训练数据属于同一目标样本中的数据，但所述第一机器学习模型采用的所述训练数据所对应的采集时间早于所述第二机器学习模型所采用的所述训练数据所对应的采集时间； 确定所述第一特征集合中指定特征和所述第二特征集合中与所述指定特征对应的特征的相似度； 按照所述相似度进行排序，并计算排序结果的准确度指标； 基于所述准确度指标确定损失函数，以及基于该损失函数对所述第二机器学习模型进行训练，得到预设机器学习模型，其中，所述预设机器学习模型用于对目标视频数据中的行人图像进行识别，得到所述行人图像的识别结果； 所述准确度指标包括：平均准确度指标；所述基于所述准确度指标确定损失函数，包括：对所述平均准确度指标应的平均准确度函数进行近似操作计算，得到可导的光滑的平均准确度函数；对所述平均准确度函数进行最小化处理，得到所述损失函数。

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