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龙图腾网获悉新源劲吾(北京)科技有限公司申请的专利增量学习的图像处理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：CN119649081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411469607.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权增量学习的图像处理系统是由刘志刚;徐建智;于峻杭;雍小立;陈金江;韩远新设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本增量学习的图像处理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了图像处理领域的增量学习的图像处理系统，包括以下步骤：S1输入图像信息步骤，通过将外部图像信息输入进本系统当中，从而对本系统当中的增量学习模型设定初始参数；S2通过增量学习算法进行预处理步骤，通过对图像信息的预处理，能够对输入的图像信息进行标记，增量学习算法模型对图像信息的内容大类进行分类和确定，并且对图像当中的信息区进行单独标记，并且设定不同信息区之间的关联性，并且预处理环节能够对图像颜色以及饱和度进行调整，进而使得信息区部分图像更便于识别，采用增量学习算法的方式能够将多种学习逻辑相互组合。

本发明授权增量学习的图像处理系统在权利要求书中公布了：1.增量学习的图像处理系统，包括以下步骤： S1输入图像信息步骤，通过将外部图像信息输入进本系统当中，从而对本系统当中的增量学习算法模型设定初始参数； S2通过增量学习算法进行预处理步骤，通过对图像信息的预处理，能够对输入的图像信息进行标记，增量学习算法模型对图像信息的内容大类进行分类和确定，并且对图像当中的信息区进行单独标记，并且设定不同信息区之间的关联性，并且预处理环节能够对图像颜色以及饱和度进行调整，进而使得信息区部分图像更便于识别； S3采用回溯算法进行分析步骤，将经过预处理的图像信息输入进增量学习算法当中的回溯算法进行分析，回溯算法采用对过往数据进行归纳总结的方式，将输入图像信息与过往分析过的图像信息进行比对，在相同大类当中对图像信息进行更精确的分类划分，并且对不同信息区的信息内容进行识别标记； S4采用固定神经网络算法进行分析步骤，将经过预处理的图像信息输入进增量学习算法当中的固定神经网络算法进行分析，固定神经网络算法采用树状分类的识别方式通过树状的逐级分类，对图像进行多次定义，从而最终将图像确定为最小级分类类型，固定神经网络算法针对不同的信息区进行独立的逐级树状分类，最终将多个信息区识别的结果进行整合输出图像信息的整体信息内容； S5对比两种算法结果步骤，该步骤通过对两种算法对相同图像信息的识别分类结果进行对比分析，从而得出与增量学习算法得出的预处理结果更贴切的算法，采用两种算法相互独立识别的方式，避免了错误识别的结果相互影响，使得错误识别信息不会重复迭代； S6对增量学习算法模型进行微调步骤，该步骤通过将两种算法的结果与增量学习算法得出的预处理结果相对比，对相差较大的算法进行参数微调，从而采用反向修正的方式对算法内部的识别逻辑单元进行优化使其输出结果更接近于增量学习算法的预处理结果； S7处理灾难性遗忘步骤，在两种算法经过微调之后，再次将图像信息输入到预处理环节，通过对相同图像的再次预处理能够确定增量学习算法模型是否发生偏差，同时在循环处理的过程当中对微调信息进行记录，从而在发生预处理变化时能够快速实现算法复位，进而实现处理灾难性遗忘问题； S8确定增量学习算法模型步骤，在图像信息经过多次循环识别最终使得两种算法对图像信息得出的识别结果一致且正确率较高时，此时锁定当前增量学习算法模型数据，从而确定从输入图像信息到输出对图像信息内部内容的识别结果的学习通路。

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