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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种基于自适应分布球框架的分布外样本检测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：CN120375097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510840204.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于自适应分布球框架的分布外样本检测方法及系统是由熊继平;张缤仁;邱文贤设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应分布球框架的分布外样本检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应分布球框架的分布外样本检测方法及系统，涉及人工智能与机器学习技术领域，基于自适应分布球框架构建分布外样本检测模型；将训练数据输入动态分布边界调整模块，通过对抗生成网络生成增强样本，以扩展分布边界；将增强样本输入动态多尺度特征融合模块，基于融合权重将全局特征和局部特征进行融合，生成融合特征；将融合特征输入动态能量优化模块，通过能量函数计算能量值并利用闭环反馈机制动态调整分类阈值，以及将能量损失梯度作用至动态分布边界调整模块和动态多尺度特征融合模块进行参数调整，输出识别结果。本发明通过结合动态边界调整、特征融合与能量优化，显著提高了分布外检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于自适应分布球框架的分布外样本检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应分布球框架的分布外样本检测方法，其特征在于，具体为： 训练步骤： 基于自适应分布球框架构建分布外样本检测模型，所述自适应分布球框架包括动态分布边界调整模块、动态多尺度特征融合模块和动态能量优化模块； 将训练数据输入所述动态分布边界调整模块，通过对抗生成网络生成满足全局语义对齐与局部细节偏移优化的增强样本，以扩展分布边界；所述训练数据来自由分布内数据与辅助分布外数据构建的训练数据集，还通过动态权重策略调整全局与局部分布建模的权重以实现层次化边界建模；其中，全局语义对齐由Wasserstein距离约束；局部细节偏移优化由Sinkhorn距离约束； 将所述增强样本输入所述动态多尺度特征融合模块，提取全局特征和局部特征，基于全局特征与局部特征的分布差异动态计算融合权重，基于所述融合权重将所述全局特征和所述局部特征进行融合，生成融合特征；所述融合权重基于Wasserstein距离与Sinkhorn距离的比值分配，并通过协方差一致性正则化项抑制噪声干扰； 将所述融合特征输入所述动态能量优化模块，通过能量函数计算能量值并利用闭环反馈机制动态调整分类阈值；以及将能量损失梯度作用至所述动态分布边界调整模块和所述动态多尺度特征融合模块进行参数调整； 检测步骤： 获取待检测图像； 将所述待检测图像输入所述分布外样本检测模型进行OOD样本识别，输出识别结果。

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