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龙图腾网获悉佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院申请的专利主动目标定位方法、相关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：CN115761208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211407588.3，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权主动目标定位方法、相关设备及存储介质是由杨海东;胡洋;李泽辉;杨标设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本主动目标定位方法、相关设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种主动目标定位方法、相关设备和存储介质，涉及深度强化学习技术领域，该方法应用于VGG16网络,该方法包括：步骤S1、将待处理图像输入预训练VGG16网络；步骤S2、通过所述预训练VGG16网络并采用马尔可夫过程共同进行构建并生成第一模型；步骤S3、通过在所述第一模型中采用深度强化学习网络更新所述深度强化学习网络中的策略网络的权值，并生成第二模型；步骤S4、设置所述第二模型的模型结构并生成第三模型；步骤S5、通过预设的数据集获得多个随机样本；步骤S6、采用多个所述随机样本训练所述第三模型。与相关技术相比，采用本发明的技术方案可有效提高学习效率且计算量小。

本发明授权主动目标定位方法、相关设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种主动目标定位方法，其应用于VGG16网络；其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤S1、将待处理图像输入预训练VGG16网络，以用于提取出所述待处理图像的特征，所述预训练VGG16网络为训练VGG16网络后获得的完成训练的VGG16网络； 步骤S2、通过所述预训练VGG16网络并采用马尔可夫过程共同进行构建并生成第一模型，所述构建包括状态、动作和奖励； 步骤S3、通过在所述第一模型中采用深度强化学习网络更新所述深度强化学习网络中的策略网络的权值，并生成第二模型；所述第二模型包括所述深度强化学习网络，更新所述策略网络的权值为每间隔预设的时间步将所述深度强化学习网络中的目标网络中的权值更新为所述策略网络的权值； 步骤S4、设置所述第二模型的模型结构并生成第三模型；所述预训练VGG16网络包括13层卷积层、5层最大池化层以及3层全连接层；所述第三模型结构分别采用分层方法和动态方法将所述第二模型进行构建，所述分层方法为通过5层所述最大池化层中排列顺序中最后的一个所述最大池化层的输出与24维动作历史向量连接，所述动态方法为通过3层所述全连接层中排列顺序中第一个所述全连接层的输出与一个90维的动作历史向量连接； 步骤S5、通过预设的数据集获得多个随机样本； 步骤S6、采用多个所述随机样本训练所述第三模型。

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佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院，其通讯地址为：528000 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件科技园创智港A座四楼；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”。