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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利基于信道注意力和级联提前退出的分布外检测系统及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：CN116561568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310288978.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于信道注意力和级联提前退出的分布外检测系统及方法是由贾俊铖;李永昌设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信道注意力和级联提前退出的分布外检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信道注意力和级联提前退出的分布外检测系统及方法，系统包括神经网络结构，通过将TinyOOD检测器设置于该神经网络结构的每个卷积层的输出侧，同时在TinyOOD检测器中引入基于信道注意力机制的NMD模型，即CA‑NMD，可以使用NMD矢量来表示挤压步骤的结果，减少了计算消耗，同时，信道注意力机制考虑了不同信道的重要性，具有更好的性能，因此，该更轻量的分布外检测系统应用更广泛，在检测方法中，通过将多个TinyOOD检测器相连，并传递CA‑NMD矢量，可以细化逻辑回归检测模型的输入，同时加入TinyOOD动态决策，可以实现在不增加本地设备推理延迟的情况下，将任务上传至云端执行，可以大幅提高推理准确度。

本发明授权基于信道注意力和级联提前退出的分布外检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信道注意力和级联提前退出的分布外检测方法，其特征在于，基于信道注意力和级联提前退出的分布外检测方法应用于分布外检测系统， 所述分布外检测系统包括神经网络结构，所述神经网络结构包括多个卷积层，每个所述卷积层的输出侧均连接设置有TinyOOD检测器，多个所述TinyOOD检测器分别连接有一个级联提前退出分支，多个所述TinyOOD检测器顺序连接； 所述TinyOOD检测器包括CA-NMD模型和逻辑回归预测模型； 所述CA-NMD模型为将信道注意力机制应用于原始NMD模型； 分布外检测方法包括以下步骤： S1：样本输入神经网络结构； S2：经卷积层提取后的样本特征输入TinyOOD检测器； S3：TinyOOD检测器通过CA-NMD模型对输入样本运算并得出CA-NMD矢量； S4：逻辑回归预测模型通过CA-NMD矢量和前一次传递至当前卷积层的CA-NMD矢量预测输入的样本类型是否为分布外样本； S5：TinyOOD检测器执行TinyOOD动态决策； 所述TinyOOD动态决策基于Q-Learning学习方法，所述TinyOOD动态决策由状态空间、动作空间和奖赏函数确定，并产生结果：继续执行、提前退出和上传云端。

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