买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于自适应分离和两级对齐的图像开集域适应识别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：CN120599380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511093079.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自适应分离和两级对齐的图像开集域适应识别方法是由郭昱辰;杨斌;杜兰;陈健设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应分离和两级对齐的图像开集域适应识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应分离和两级对齐的图像开集域适应识别方法，属于图像类别识别领域，包括：将待识别目标域图像输入训练完成的开集域适应识别模型；得到识别结果；其中，开集域适应识别模型的训练过程包括：利用源域训练数据训练分类模型；将自适应分离模块和预先构建的两级对齐模块加入经过训练的分类模型，得到开集域适应识别模型；利用源域训练数据和目标域训练数据对开集域适应识别模型进行训练，得到训练完成的开集域适应识别模型。本发明能够消除未知类图像对于知识迁移阶段的消极影响，实现跨域的已知类分类知识的迁移，图像识别性能较好，能够很好地解决开集域适应识别问题，促进图像目标识别模型在实际中的训练和应用。

本发明授权基于自适应分离和两级对齐的图像开集域适应识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应分离和两级对齐的图像开集域适应识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将待识别目标域图像输入训练完成的开集域适应识别模型，得到识别结果； 其中，所述开集域适应识别模型的训练过程包括： 利用源域训练数据训练预先构建的分类模型；其中，所述源域训练数据包括源域图像及对应的类别标签；所述源域图像包括K类的已知类图像；K为大于1的整数； 当所述分类模型的训练轮次大于第一预设训练轮次时，将预先构建的自适应分离模块和预先构建的两级对齐模块加入经过训练的所述分类模型，得到所述开集域适应识别模型；其中，所述自适应分离模块用于分离目标域中的已知类图像和未知类图像，所述两级对齐模块用于将初步训练的所述分类模型对于源域的分类知识迁移至目标域； 利用所述源域训练数据和目标域训练数据对所述开集域适应识别模型进行训练，当所述开集域适应识别模型的训练轮次大于第二预设训练轮次时，得到训练完成的所述开集域适应识别模型；其中，目标域训练数据包括目标域图像；所述目标域图像包括K类的已知类图像和1类的未知类图像。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。