南京信息工程大学姜胜芹获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种鲁棒的增量行为识别模型建立方法及装置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：CN116469169B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310432788.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种鲁棒的增量行为识别模型建立方法及装置是由姜胜芹;方耀煜;刘青山设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种鲁棒的增量行为识别模型建立方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种鲁棒的增量行为识别模型建立方法及装置，本发明首先构建类增量行为识别模型；将样本进行在线增广；然后采用在线增广后的训练数据集对类增量行为识别模型进行训练，训练时，如果训练的样本属于旧类，则根据对应标签生成正相关的软标签进行自纠正损失计算；之后通过验证数据集筛选出识别精度最高的类增量行为识别模型保存；最后采用测试数据集对保存的模型进行测试，获取当前类别的行为识别准确度和遗忘率，并根据增量类别更新模型；直至完成所有类的训练，得到训练好的类增量行为识别模型。本发明鲁棒性高、性能好。
本发明授权一种鲁棒的增量行为识别模型建立方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种鲁棒的增量行为识别模型建立方法，其特征在于包括： 步骤S1：将包括若干视频样本的数据集划分为训练数据集、验证数据集及测试数据集，并确定数据集中不同类别样本的训练顺序； 步骤S2：构建类增量行为识别模型； 步骤S3：按照训练顺序获取需要训练的类别样本，将样本进行在线增广； 步骤S4：采用在线增广后的训练数据集对类增量行为识别模型进行训练，训练时，如果训练的样本属于旧类，则根据对应标签生成正相关的软标签进行自纠正损失计算，如果训练的样本属于新类，则从属于旧类的样本中选择若干代表性样本，并从代表性样本中选取若干关键帧，将这些关键帧与属于新类的样本构成新类训练数据集样本进行训练；所述旧类为之前已经识别到的类别，所述新类为还未识别到的类别； 步骤S5：通过验证数据集筛选出识别精度最高的类增量行为识别模型保存； 步骤S6：采用测试数据集对保存的模型进行测试，获取当前类别的行为识别准确度和遗忘率，并根据增量类别更新模型； 步骤S7：返回执行步骤S3，直至完成所有类的训练，得到训练好的类增量行为识别模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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