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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利基于多视角连续学习的分类方法、装置、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：CN116311116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310139681.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于多视角连续学习的分类方法、装置、设备及存储介质是由胡小琼;廖刚;张琪;单玉梅;罗咏刚设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角连续学习的分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种基于多视角连续学习的分类方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取第一视角图像数据和第二视角图像数据，融合第一视角图像数据和第二视角图像数据，得到双视角融合数据，并将双视角融合数据输入至预先学习的多个分类器，得到每个分类器输出的双视角融合数据所属类别的概率，基于每个分类器输出的双视角融合数据所属类别的概率，聚合得到最终分类结果。由此，解决了传统深度学习模型的融合过程具有一定的偶然性，模型无法记住或识别先前状态，导致难以处理对之前状态的重新访问等问题，从而进一步提升无人驾驶系统在复杂场景中的安全性与稳定性。

本发明授权基于多视角连续学习的分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角连续学习的分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取第一视角图像数据和第二视角图像数据； 融合所述第一视角图像数据和所述第二视角图像数据，得到双视角融合数据，并将所述双视角融合数据输入至预先学习的多个分类器，得到每个分类器输出的所述双视角融合数据所属类别的概率；以及 基于所述每个分类器输出的所述双视角融合数据所属类别的概率，聚合得到最终分类结果；在将所述双视角融合数据输入至所述预先学习的多个分类器之前，还包括： 获取待训练数据集，其中，所述待训练数据集包括第一视角待训练数据和第二视角待训练数据； 利用预先训练的自编码器融合所述第一视角待训练数据和所述第二视角待训练数据，得到融合后的隐含表示； 基于预设的最小化损失函数，利用所述融合后的隐含表示训练初始分类模型，得到所述预先学习的多个分类器，其中，所述初始分类模型由多个单层分类器和多视角图像数据组成；所述预设的最小化损失函数为： 其中，分别为第一视角和第二视角的训练样本，yt为样本对应的标签，Θ＝[θ1,θ2,...θn]表示构成连续学习模块的N个单层分类器的参数。

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重庆长安汽车股份有限公司，其通讯地址为：400020 重庆市江北区鱼嘴镇长安汽车全球研发中心；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”。

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