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龙图腾网恭喜鹏城实验室申请的专利视觉决策模型训练方法及相关方法、装置、设备及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：CN119672499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510180760.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权视觉决策模型训练方法及相关方法、装置、设备及介质是由许浩然;彭佩玺;谭光;常亦谦;夏灿铭;李论通;田永鸿设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本视觉决策模型训练方法及相关方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种视觉决策模型训练方法及相关方法、装置、设备及介质。视觉决策模型包括编码子模型和决策子模型，通过获取图像数据和视觉事件数据，将图像数据和视觉事件数据输入到编码子模型中，输出融合特征；将融合特征输入到决策子模型中，输出目标动作和目标动作对应的评价值；根据图像数据、视觉事件数据和融合特征确定出编码子模型对应的第一损失；根据目标动作和评价值确定出决策子模型对应的第二损失；根据第一损失对编码子模型进行迭代训练，得到训练后的编码子模型；根据第二损失对决策子模型进行迭代训练，得到训练后的决策子模型；训练后的视觉决策模型包括训练后的编码子模型和训练后的决策子模型。

本发明授权视觉决策模型训练方法及相关方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种视觉决策模型训练方法，其特征在于，视觉决策模型包括编码子模型和决策子模型，所述编码子模型包括第一编码器、第二编码器和第三编码器，所述方法包括：获取图像数据和视觉事件数据，将所述图像数据输入到所述第一编码器中，输出图像噪声特征；将所述视觉事件数据输入到第二编码器中，输出事件噪声特征；将所述图像数据和所述视觉事件数据输入到第三编码器中，输出融合特征；将所述融合特征输入到决策子模型中，输出目标动作和所述目标动作对应的评价值；根据所述图像数据、所述视觉事件数据和所述融合特征确定出所述编码子模型对应的第一损失；根据所述目标动作和所述评价值确定出所述决策子模型对应的第二损失；当所述第一损失不满足第一预设损失条件时，根据所述第一损失调整所述编码子模型对应的模型参数，并返回执行将所述图像数据和所述视觉事件数据输入到编码子模型中，以对所述编码子模型进行迭代训练，直至所述第一损失满足所述第一预设损失条件，得到训练后的编码子模型；当所述第二损失不满足第二预设损失条件时，根据所述第二损失调整所述决策子模型对应的模型参数，返回执行将所述融合特征输入到决策子模型中，以对所述决策子模型进行迭代训练，直至所述第二损失满足所述第二预设损失条件，得到训练后的决策子模型；其中，所述训练后的视觉决策模型包括所述训练后的编码子模型和所述训练后的决策子模型。

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