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龙图腾网恭喜中国传媒大学申请的专利一种可连续学习的快速图像数据分类方法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：CN113239974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202110427115.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种可连续学习的快速图像数据分类方法是由曹立宏;陈雯婕;杜凤桐设计研发完成，并于2021-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可连续学习的快速图像数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种可连续学习的快速图像数据分类方法，包括：针对需要分类的图像数据，通过深度神经网络习得样本二值化特征；依据类别数量动态确定新增类别的二值编码信息；建立特征向量和类别之间的分类神经网络，动态调整连接权重，在尽量不影响已有的分类神经网络前提下，实现新增类别的模式分类。根据本发明的类增量学习方法，可以实现机器人系统在动态环境下对增量式图像数据的快速连续学习以及分类，避免了增量学习过程中出现的灾难性遗忘，并且大大缩短了训练增量式分类器的时间。

本发明授权一种可连续学习的快速图像数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种可连续学习的快速图像数据分类方法，其特征包括： 1采用在Imagenet数据集上预训练的Resnet152网络抽取待分类数据在Resnet152分类层之前的自适应平均池化层输出的特征向量FV，FV∈RN×1,N＝2048； 针对待分类图像数据，获得图像的FV的过程如下：首先将输入图像转换为具有RGB3个通道的图像，将范围在[0,255]的像素值进行线性归一化转换到[0,1]的区间；分别对图像的三个通道进行标准化，具体为：先减去各自通道的均值，再除以各自通道的均方差；针对获得的自然图像I，将I输入Resnet152网络中进行前向传播计算，获取该网络的最后一个自适应平均池化层的输出向量，作为图像I的FV； 2对图像I的FV内的元素进行非线性变换获得新的编码，记做SFV∈RN×1；并对SFV进行二值化，获得二值化编码，记做BFV∈RN×1；其中BFVi代表第i个神经元的激活值，BFVi＝1表示第i个神经元参与编码了图像I的信息；BFVi＝0则表示第i个神经元没有参与编码图像I的信息； 进行非线性变换：对FV∈RN×1左乘一个矩阵W∈RN×N进行线性变换获得新的N维向量，记做：NFV∈RN×1；再将NFV向量中的每个元素代入sigmoid函数获得值域在0,1区间内的新元素，获得：SFV∈RN×1；对SFV进行二值化的操作为：依次判断SFV内所有元素，若元素值大于等于0.5则置1，反之则置0，由二值化元素组成的向量称为：BFV∈RN×1； 3去掉Resnet152自带的端到端的分类器，构建增量式分类器； 分类器的结构为具有两层全连层的人工神经网络，其中：第一层为输入层，第二层为分类层，输入层和分类层之间采用全连接； 增量式分类器是指：能够根据新学习的类别个数，在原有分类器结构的基础上自动的新增输出神经元的分类器，即：增量式分类器的结构具有动态可扩展性； 4在学习新类别的数据时，动态更新分类器的结构；在这里， 动态是指：针对每一个新的类别，新增一个该类别对应的输出神经元； 5当出现新类别的训练数据时记为类别C，通过步骤1和2获得类别C所有训练数据的二值化编码BFV，更新二值化编码层每个神经元的多样性以及每个神经元的特异性，二值化编码层里所有神经元的多样性组成的向量记做：DV∈RN×1；编码层里所有神经元的特异性组成的向量记做：SP∈RN×1； 在这里，神经元多样性是指该神经元参与编码的不同类别的个数，在这里“参与编码”具体是指：若在类别C训练集中存在一个样本I’的BFVi＝1，则该神经元i参与编码了类别C；神经元的特异性为神经元多样性的倒数，满足:易知，二值化编码层的神经元的多样性越大，则它的特异性越小； 6通过获得类别C所有训练数据的二值化编码BFV，并计算类别C的所有二值化编码的平均编码向量，记做：ACVC∈RN×1； 记ACVCi为类C中第i个神经元的激活值，其中1≤i≤N；它的物理意义是：编码向量中的第i个神经元参与编码类C的频率，ACVCi理解为第i个神经元对于类别C的特异性的权重； 7完成对增量式分类器上所有神经元的权重的在线更新，包括正感受野的权重和负感受野的权重； 在这里，记类别C的正感受野为类别C的负感受野为类别C正感受野是指：类别C下所有二值化编码的正感受野的并集，单个二值化编码的正感受野为该二值化编码中激活值为1的元素的并集；类别C的负感受野是指：所有与类别C的正感受野存在并集的类K且K≠C的正感受野中，不属于的部分的并集；满足：

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