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龙图腾网恭喜阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利移动对象的重识别、模型训练方法、设备及存储介质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：CN113515995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202011481057.X，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权移动对象的重识别、模型训练方法、设备及存储介质是由王梦琳;赖百胜;周昌;黄建强;华先胜设计研发完成，并于2020-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动对象的重识别、模型训练方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种移动对象的重识别、模型训练方法、设备及存储介质。在训练用于对移动对象进行重识别的模型时，无需借助标注有移动对象的真值的训练集，只需要对神经网络模型进行端到端训练，在实际应用上更具优势；同时，训练集中的图片上标注有相机标签，基于图片的特征聚类得到聚类簇后，可根据每个聚类簇包含的图片的特征以及相机标签，计算聚类操作产生的相机差异损失，并基于相机差异损失对神经网络模型进行优化。进而，可在训练神经网络模型时，充分考虑相机差异产生的影响，促进神经网络模型聚类得到的聚类簇的语义一致性，优化了神经网络模型对目标数据集的识别能力，提升神经网络模型在移动对象的重识别应用场景中的性能。

本发明授权移动对象的重识别、模型训练方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种移动对象的重识别方法，其特征在于，包括：展示第一界面，所述第一界面包括：图片添加控件；响应对所述图片添加控件的触发操作，获取包含移动对象的待查询图片；将所述待查询图片以及待检索图片库中的图片输入神经网络模型；所述神经网络模型，根据标注有相机标签的训练集，以及对训练集中的多张图片进行聚类操作产生的相机差异损失训练得到；获取所述神经网络模型输出的所述待检索图片库中与所述待查询图片匹配的至少一张图片；在第二界面中，展示所述至少一张图片；其中，相机差异损失包括：针对从训练集中选取的多个批量训练集中的任一批量训练集，根据所述批量训练集中的图片的特征以及多个聚类簇中与图片具有相同相机标签的至少一个子聚类簇的代表特征，计算得到的同相机内对比损失；和或，基于所述批量训练集中的图片的特征和多个聚类簇中的至少一个子聚类簇各自的代表特征，计算得到的跨相机对比损失；每个批量训练集包含第一数量的图片，所述多个聚类簇是根据所述多张图片各自的特征聚类得到的，基于所述聚类簇中图片上标注的相机标签对所述聚类簇中的图片进行划分得到多个子聚类簇。

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