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龍圖騰網恭喜北京林業大學申請的專利一種基于主動學習的開放世界物種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：CN119559443B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202411733993.3，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于主動學習的開放世界物種分類方法是由張長春;孔孜亦;張軍國;田野;葛永泰;袁志浩設計研發完成，并于2024-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于主動學習的開放世界物種分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于主動學習的開放世界物種分類方法，屬于物種分類技術領域；本發明包括如下內容：采用“分治”策略，結合監督學習模型和開放詞匯模型的優勢，通過閉集模型分類已知類別樣本，同時利用開集識別引導未知類別至開放詞匯零樣本分類，并主動學習困難樣本。隨著新類別的出現和樣本的累積，重新訓練閉集模型并擴充分類器類別數量，使開放詞匯模型和專家標簽的知識周期性地更新到閉集模型中，從而將開放世界圖像分類問題逐步轉化為閉集分類問題。

本發明授權一種基于主動學習的開放世界物種分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于主動學習的開放世界物種分類方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、持續監測獲取開放環境野生動物監測數據，構建開集識別模型對所獲得的監測數據進行分類，獲得已知類別分類結果；S2、基于最大logits分數實現未知類別檢測，利用提示工程和視覺提示分別獲得物種詞匯和未知類別樣本，構建開放詞匯模型，為未知類別樣本分配開放詞匯標簽，獲得開放詞匯分類結果；S3、對S2中所得的開放詞匯分類結果進行標簽查詢，獲得高質量新增類別標簽，通過高質量新增類別標簽更新物種詞匯，并利用標簽置信度排名和標簽集成策略選取低置信度的新增類別標簽進行主動學習；所述標簽置信度的計算方法包括以下步驟：將閉集分類器由閾值轉換為開集分類器，將輸入樣本記為x，特征提取器記為Φ·，對K個已知類別進行分類的閉集分類器權重矩陣記為WK，則模型輸出的最大置信度分數P公式為： 其中，T表示轉置卷積；假設模型對閉集樣本的預測的置信度高于開集樣本的預測的置信度，則閉集分類器由閾值擴展，公式為： 其中，表示模型輸出的預測標簽；第K+1類表示未知類；threshold表示開集識別閾值；當樣本預測分布中的最大值超過閾值時，將其作為閉集類別識別，否則預測為未知類別；S4、綜合S1中所獲得的已知類別分類結果和S3中所獲得的高質量新增類別標簽，構建已處理的野生動物監測數據集，并將其存入監測圖像數據庫，利用監測圖像數據庫中的數據周期性地更新開集識別模型，將新增類別納入閉集分類范圍，實現開放世界野生動物監測圖像物種分類。

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