山东新一代信息产业技术研究院有限公司高岩获国家专利权
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龙图腾网获悉山东新一代信息产业技术研究院有限公司申请的专利统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法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：CN114495215B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210041219.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法是由高岩;郝虹;王雯哲;王建华;高明;尹青山设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法，模型可识别图像中人脸的表情、年龄分布和性别信息。一种统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法，包括以下步骤：S1.统一的基于注意力机制的深度卷积神经网络模型进行多任务学习，同时识别面部表情、评估年龄和性别；S2.对步骤S1中的模型进行训练优化：1为实施步骤1中实现的模型设定损失函数；2输入数据集，训练模型；3当模型收敛或准确率达到应用要求时停止训练；S3.将S2中训练后的模型部署到机器人。
本发明授权统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法在权利要求书中公布了：1.一种统一的基于注意力机制的交互机器人多任务学习方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.统一的基于注意力机制的深度卷积神经网络模型进行多任务学习，同时识别面部表情、评估年龄和性别； S2.对步骤S1中的模型进行训练优化： 1为实施步骤1中实现的模型设定损失函数； 2输入数据集，训练模型； 3当模型收敛或准确率达到应用要求时停止训练； S3.将S2中训练后的模型部署到机器人； 步骤S1具体步骤如下： 模型架构由一个特征提取器和三个局部网络组成，特征提取器输出的特征图的通道数与三个局部网络输出的特征图的通道数保持一致，其中注意力机制为，特征提取器对面部图像进行抽象处理，经过多层卷积输出高维特征图，三个局部网络负责根据三个不同的任务构建与对应任务强相关的局部聚焦特征，分别与特征提取网络输出的特征图进行耦合，进一步输出到三个任务的分类分支。
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