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龙图腾网获悉青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心;中国海洋大学申请的专利基于Kafka消息队列的图像分类模型增量训练方法及系统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：CN115880544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211604754.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于Kafka消息队列的图像分类模型增量训练方法及系统是由魏志强;黄少童;刘园园;周生辉;王玉成;王勇;万修全设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Kafka消息队列的图像分类模型增量训练方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于Kafka消息队列的图像分类模型增量训练方法及系统。所述基于Kafka消息队列的图像分类模型增量训练方法包括：通过Kafka消息队列收集增量数据；获取已经经过训练的模型；通过增量数据对已经经过训练的模型进行增量训练。本申请针对增量学习算法脱离生产环境的问题，借助消息队列系统提供了一种图像分类模型增量训练的系统和方法，将增量学习方案与流处理平台相结合，并可以有效的简化增量模型训练和部署的过程。

本发明授权基于Kafka消息队列的图像分类模型增量训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Kafka消息队列的图像分类模型增量训练方法，其特征在于，所述基于Kafka消息队列的图像分类模型增量训练方法包括： 通过Kafka消息队列收集增量数据； 获取已经经过训练的模型； 通过增量数据对已经经过训练的模型进行增量训练； 所述基于Kafka消息队列的图像分类模型增量训练方法进一步包括： 对进行过增量训练的模型进行评估； 所述通过Kafka消息队列收集增量数据包括： 用户在图像数据源创建Kafka图像消息生产者，将有标记的一类或多类图像数据生产至Kafka服务器集群； 将图像数据消费至OpenCV工作区域，查询该类别对应预处理格式，根据预处理格式执行图像处理，从而获取处理后的图像数据； 按照处理后的图像数据的标签，将图像数据生产至与标签类别对应的Topic中； 所述通过增量数据对已经经过训练的模型进行增量训练包括： 初始化环境，使用Kafka消费者在配置Topic中消费得到训练环境配置，按配置在内存区域初始化回放区空间，使用Kafka消费者将回放区数据消费至内存区域回放区； 加载模型数据，使用Kafka消费者将已经经过训练的模型从Kafka相应的Topic中消费至内存区域； 加载增量数据，选取增量数据所在Topic，定义训练数据偏移量，将增量数据消费至内存区域作为训练数据；将回放区数据与增量数据混合作为训练数据； 增量训练模型，使用混合后的训练数据对已经经过训练的模型进行增量的训练； 更新回放区数据，从回放区数据的管理数据中，得到回放配置项目； 保存状态，更新配置项，创建新的配置Topic，从而获取经过增量训练的模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心;中国海洋大学，其通讯地址为：266235 山东省青岛市即墨区问海中路168号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。