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龙图腾网获悉北京四维图新科技股份有限公司申请的专利一种从图像序列进行预测的人工智能方法、系统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：CN115775364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202210673718.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种从图像序列进行预测的人工智能方法、系统及存储介质是由伊莱厄·阿拉尼;法赫德·萨尔夫拉兹;巴赫拉姆·佐努兹设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种从图像序列进行预测的人工智能方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供用于从图像序列进行预测的人工智能方法和系统。该方法可以包括接收在不同时间点获取的图像序列。该方法还可以包括应用稳定模型处理图像序列以进行预测。工作模型与该稳定模型和塑性模型一起训练。该训练加强工作模型、稳定模型和塑性模型之间的一致性。使用损失函数训练工作模型，该损失函数包括训练批次和记忆样本的联合的交叉熵损失和记忆样本上的一致性损失。

本发明授权一种从图像序列进行预测的人工智能方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种从图像序列进行预测的人工智能方法，包括： 接收在不同时间点获取的所述图像序列；以及 应用稳定模型处理所述图像序列以进行所述预测，其中工作模型与所述稳定模型和塑性模型一起训练，其中所述训练加强所述工作模型、所述稳定模型和所述塑性模型之间的一致性，其中，使用损失函数训练所述工作模型，所述损失函数包括训练批次和记忆样本的联合的交叉熵损失和所述记忆样本上的一致性损失； 其中，从数据流接收训练批次，从情景记忆库接收记忆样本； 基于加强工作模型、稳定模型和塑性模型在所述记忆样本上一致性的损失函数训练所述工作模型，其中所述损失函数包括所述训练批次和所述记忆样本的联合的交叉熵损失和所述记忆样本上的一致性损失； 基于所述工作模型更新所述稳定模型和所述塑性模型； 确定所述稳定模型满足训练条件；以及 提供所述稳定模型作为所述人工智能推理模型； 其中，所述工作模型用于记忆类似情节的事件以及学习感知事件的统计结构；所述稳定模型用于慢速学习结构知识、保持经验事件的长期语义记忆以及提供跨任务的有效表示；所述塑性模型用于快速学习最近经验、保持经验事件的短期语义记忆以及提供最近任务的适应和有效表示；所述稳定模型和所述塑性模型为补充工作模型，所述工作模型从所述稳定模型和所述塑性模型接收反馈。

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