恭喜南京理工大學鐘圣唯獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應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：CN119494989B 。
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：202510041036.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應分類方法是由鐘圣唯;羅海洋;許申;宮辰設計研發完成，并于2025-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應分類方法，所述分類方法包括三個階段。在第一階段，為置信的目標域樣本分配偽標簽并得到目標域原型的特征表示，在源域和目標域原型的交互引導下初步對齊域之間的分布；在第二階段，選擇域偏移下潛在最有價值的目標域樣本并由專家進行標注；在第三階段，采樣具有平衡類別分布的目標域樣本進行自訓練。本發明能夠利用有限的標注預算有效地提升目標域上的分類性能，具有顯著的成本效益，同時緩解高光譜圖像中普遍存在的類別不平衡問題。
本發明授權一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、為目標域樣本分配偽標簽得到目標域原型；步驟2、通過源域的交叉熵損失，特征級原型對齊損失與任務級原型對齊損失，得到第一階段損失函數；步驟3、識別目標域特定樣本；步驟4、從所述目標域特定樣本中選擇樣本并標注，得到標注的目標域樣本集合；步驟5、通過所述標注的目標域樣本集合的交叉熵損失，所述標注的目標域樣本集合的特征級原型對齊損失與所述第一階段損失函數，得到第二階段損失函數；步驟6、通過所述標注的目標域樣本集合和未標注的目標域樣本集合，得到目標域的類別頻率；步驟7、通過所述目標域的類別頻率，得到用于類平衡自訓練的目標域樣本集合；步驟8、通過所述用于類平衡自訓練的目標域樣本集合的交叉熵損失與所述第二階段損失函數，得到第三階段損失函數。
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南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區孝陵衛街道200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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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