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龍圖騰網獲悉西南財經大學申請的專利基于持續自適應知識空間的圖像分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119445263B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510038580.1，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于持續自適應知識空間的圖像分類方法是由楊新;王向坤;曹雪梅;王楊揚;梁昊揚;邱江濤設計研發完成，并于2025-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于持續自適應知識空間的圖像分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于持續自適應知識空間的圖像分類方法，屬于計算機視覺和圖像分類領域，方法包括：根據已知類別的質心和質心的半徑構建已知樣本的知識空間，將已知樣本的知識空間更新至自適應知識空間；在自適應知識空間中，計算當前圖像分類任務中每個已知類別的質心到未更新前的知識空間中所有超球的第二距離；根據第二距離判斷超球的質心是否落在偽標簽超球中，若是，將超球的偽標簽轉化為真實標簽。自適應知識空間能夠持續地包含所有已知樣本的類別信息，通過計算已知類別質心與超球的距離評估偽標簽的準確性，從而將高置信度的偽標簽轉化為真實標簽，極大地提高了未知圖像的識別準確性和已知圖像的分類準確性。

本發明授權基于持續自適應知識空間的圖像分類方法在權利要求書中公布了：1.基于持續自適應知識空間的圖像分類方法，其特征在于，包括以下步驟：構建當前圖像分類任務的提示池，提示池中的提示為可學習的圖像向量，每個提示作為值與一個可學習鍵關聯形成鍵值對；獲取當前圖像分類任務的輸入圖像的嵌入表示；獲取輸入圖像的嵌入表示的表征向量；根據表征向量對應的真實標簽將表征向量劃分為正表征向量集和負表征向量集，根據正表征向量集構建已知類別的質心；正表征向量集中正表征向量為訓練標簽與當前類別匹配的樣本向量，負表征向量集中負表征向量為訓練標簽與當前類別不匹配的樣本向量；類別的質心表示一個類別的中心特征向量；計算負表征向量集中負表征向量到質心的第一距離，構建每個質心的半徑；采用優化質心和優化半徑構建已知樣本的知識空間，將已知樣本的知識空間更新至自適應知識空間；所述知識空間包括已知類別的質心和超球，超球確定每個類別的邊界和范圍；在自適應知識空間中，計算當前圖像分類任務中每個已知類別的質心到未更新前的知識空間中所有超球的第二距離；根據第二距離判斷某已知類別超球的質心是否落在偽標簽超球中，若是，將超球的偽標簽轉化為真實標簽；獲取優化質心、優化半徑還包括：計算嵌入表示與多個相似鍵的平均距離損失，基于圖像分類模型對表征向量進行分類處理，根據表征向量的分類結果與真實標簽值之間的差別計算分類損失，根據平均距離損失、分類損失確定基于數據增強范式的損失函數；根據表征向量、質心和半徑計算類平均邊距損失函數，根據基于數據增強范式的損失函數和類平均邊距損失函數得到當前圖像分類任務最終的優化目標函數，根據優化目標函數進行圖像分類模型優化處理，得到當前圖像分類任務的優化提示池、優化質心和優化半徑。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西南財經大學，其通訊地址為：611130 四川省成都市青羊區光華村街55號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。