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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于知识抗遗忘的地震幸存者识别方法及装置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：CN114926856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210474859.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于知识抗遗忘的地震幸存者识别方法及装置是由徐常胜;姚涵涛设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识抗遗忘的地震幸存者识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于知识抗遗忘的地震幸存者识别方法及装置，方法包括：将目标视频的音频信息和视觉信息输入地震幸存者识别模型中，得到所述地震幸存者识别模型输出的所述目标视频的地震幸存者识别结果；所述地震幸存者识别模型是基于多个训练任务和损失函数对历史模型进行训练得到的，所述损失函数是基于弹性权重约束损失、特征复用损失和分类损失确定的，所述弹性权重约束损失用于约束两个相邻的训练任务之间的参数更新，所述特征复用损失用于在基于训练任务进行训练时复用已训练的训练任务的数据，提高了地震幸存者识别的准确性。

本发明授权基于知识抗遗忘的地震幸存者识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识抗遗忘的地震幸存者识别方法，其特征在于，包括：将目标视频的音频信息和视觉信息输入地震幸存者识别模型中，得到所述地震幸存者识别模型输出的所述目标视频的地震幸存者识别结果；所述地震幸存者识别模型是基于多个训练任务和损失函数对历史模型进行训练得到的，所述损失函数是基于弹性权重约束损失、特征复用损失和分类损失确定的，所述弹性权重约束损失用于约束两个相邻的训练任务之间的参数更新，所述特征复用损失用于在基于训练任务进行训练时复用已训练的训练任务的数据；基于第i个训练任务对应的训练样本训练后所述历史模型的参数和第i-1个训练任务对应的训练样本训练后所述历史模型的参数，利用弹性权重约束损失计算公式，确定所述弹性权重约束损失；所述弹性权重约束损失计算公式如下： ；其中，表示所述弹性权重约束损失，表示所述第i个训练任务对应的训练样本训练后所述历史模型的第个参数，表示所述第i-1个训练任务对应的训练样本训练后所述历史模型的第个参数，为表示所述第i个训练任务重要性的超参，为表示模型第z个参数的重要性的参数，表示所述历史模型的参数数量；记忆模块样本包括：音频记忆模块样本、二维视觉记忆模块样本和三维视觉记忆模块样本；基于所述音频记忆模块样本对应的预测概率、所述音频记忆模块样本对应的标签、所述二维视觉记忆模块样本对应的预测概率、所述二维视觉记忆模块样本对应的标签、所述三维视觉记忆模块样本对应的预测概率、所述三维视觉记忆模块样本对应的标签，利用特征复用损失计算公式，确定所述特征复用损失；所述特征复用损失计算公式如下： ；其中，表示所述特征复用损失，表示所述音频记忆模块样本对应的预测概率，表示所述音频记忆模块样本对应的标签，表示所述二维视觉记忆模块样本对应的预测概率，表示所述二维视觉记忆模块样本对应的标签，表示所述三维视觉记忆模块样本对应的预测概率，表示所述三维视觉记忆模块样本对应的标签，表示交叉熵损失。

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