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龙图腾网获悉中联重科股份有限公司申请的专利用于融合定位网络的训练方法、存储介质及处理器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：CN117275036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202311015586.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权用于融合定位网络的训练方法、存储介质及处理器是由范卿;付玲;尹逊帅设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于融合定位网络的训练方法、存储介质及处理器在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种用于融合定位网络的训练方法、存储介质及处理器。方法包括：获取多个模拟场景下的多个样本图像对；构建人员定位网络和图像融合网络，通过多个样本图像对训练图像融合网络，其中，图像融合网络包括生成器和判别器，生成器用于根据样本图像对生成样本融合图像，图像融合网络的损失函数用于根据样本图像对和样本融合图像计算损失值；根据图像融合网络的损失函数的损失值调整图像融合网络的权重参数，直至损失值收敛，得到训练完成的图像融合网络；桥接训练完成的图像融合网络中的生成器和人员定位网络，得到待训练的融合定位网络；通过多个样本图像对训练待训练的融合定位网络，得到训练完成的融合定位网络，提高预测准确性。

本发明授权用于融合定位网络的训练方法、存储介质及处理器在权利要求书中公布了：1.一种用于融合定位网络的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取多个模拟场景下的多个样本图像对，每个样本图像对中包括样本红外图像以及与所述样本红外图像对齐的样本可见光图像； 构建人员定位网络和图像融合网络，基于所述样本红外图像对所述人员定位网络进行预训练，得到预先训练的人员定位网络； 通过所述多个样本图像对训练所述图像融合网络，其中，所述图像融合网络包括生成器和判别器，所述生成器用于根据所述样本图像对生成样本融合图像，所述图像融合网络的损失函数用于根据所述样本图像对和所述样本融合图像计算损失值； 根据所述图像融合网络的损失函数的损失值调整所述图像融合网络的权重参数，直至所述损失值收敛，得到训练完成的图像融合网络； 桥接所述训练完成的图像融合网络中的生成器和所述预先训练的人员定位网络，得到待训练的融合定位网络； 通过所述多个样本图像对训练所述待训练的融合定位网络，得到训练完成的融合定位网络； 所述通过所述多个样本图像对训练所述图像融合网络，包括： 基于所述预先训练的人员定位网络确定所述样本图像对中样本红外图像的第一人员区域、所述样本图像对中样本可见光图像的第一背景区域以及所述样本融合图像的第二人员区域和第二背景区域； 其中，所述判别器包括人员判别器和细节判别器，所述图像融合网络的损失函数的损失值包括所述人员判别器的损失函数的第一损失值、所述细节判别器的损失函数的第二损失值以及所述生成器的损失函数的第三损失值，所述第一损失值是根据所述第一人员区域和所述第二人员区域确定的，所述第二损失值是根据所述第一背景区域和所述第二背景区域确定的，所述第三损失值是根据所述样本图像对以及所述样本融合图像确定的。

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