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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利自主学习方法、装置、电子设备及机器可读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：CN114444717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210089870.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权自主学习方法、装置、电子设备及机器可读存储介质是由王金设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本自主学习方法、装置、电子设备及机器可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种自主学习方法、装置、电子设备及机器可读存储介质，该方法包括：当确定满足自主学习触发条件时，收集当期训练数据；依据所述当期训练数据、历史高价值样本，以及获取到的有标签数据，对第一模型进行在线训练，得到第二模型；依据所述第二模型对所述第一模型进行更新。该方法可以实现模型的持续进化，并在保证模型对新数据的处理性能的情况下，有效缓解模型对旧知识的遗忘。

本发明授权自主学习方法、装置、电子设备及机器可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自主学习方法，其特征在于，包括： 当确定满足自主学习触发条件时，收集当期训练数据；所述当期训练数据包括目标时间点之前的第一预设时长内产生的无标签数据，和或，目标时间点之后的第二预设时长内产生的无标签数据；所述目标时间点为确定满足自主学习触发条件的时间点；其中，所述确定满足自主学习触发条件包括：依据利用第一模型对视频流数据进行在线推理的结果的准确率低于预设准确率阈值； 依据所述当期训练数据、历史高价值样本，以及获取到的有标签数据，对第一模型进行在线训练，得到第二模型；其中，所述第一模型为当前使用的模型，所述历史高价值样本为当前使用的模型的历史自主学习过程中，在自主学习前后的模型上的输出结果差异大于预设阈值的样本； 依据所述第二模型对所述第一模型进行更新； 其中，用于在线训练的高价值历史样本库中的高价值历史样本通过以下方式筛选得到： 当完成第t次自主学习时，获取在所述模型Mt上的输出结果与Mt+1上的输出结果的差异大于预设阈值的第一样本；所述Mt为第t次自主学习前的模型，所述Mt+1为第t次自主学习后的模型，t≥1；其中，所述第一样本为通过监控前端设备采集的图像数据； 利用聚类方式，对所述第一样本进行去相似处理，得到第二样本，并将所述第二样本加入到所述高价值历史样本库。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州海康威视数字技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。