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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于弹性权重干扰隔离与原型漂移校准的增量检测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：CN120635427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511121723.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于弹性权重干扰隔离与原型漂移校准的增量检测方法是由程德;曾明月;王楠楠;杨曦;朱明瑞;高新波设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弹性权重干扰隔离与原型漂移校准的增量检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于弹性权重干扰隔离与原型漂移校准的增量检测方法，包括：在弹性权重干扰隔离阶段，通过历史模型检测当前数据的干扰区域并生成干扰区域集合被误判为背景的新类目标，结合历史与当前干扰信息重要性参数构建感知评分，构建损失函数训练模型并更新旧知识重要性参数；在原型漂移校准阶段，基于历史特征建立旧阶段类原型，通过投影层进行漂移补偿并生成漂移补偿特征，将漂移补偿特征与模型输出特征拼接后重新训练分类头，以校准特征分布，完成两阶段技术闭环。该增量检测方法可有效解决灾难性遗忘的问题。

本发明授权基于弹性权重干扰隔离与原型漂移校准的增量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弹性权重干扰隔离与原型漂移校准的增量检测方法，其特征在于，包括： a弹性权重干扰隔离阶段： 利用第阶段训练得到的检测模型，对接收的第阶段的图像数据集进行干扰区域识别，筛选被误判为背景区域的未标注新类目标区域，生成干扰区域集合；为大于1的正整数； 结合第阶段的旧知识重要性参数和第个干扰信息重要性参数，生成第个干扰感知重要性评分；其中，所述第个干扰信息重要性参数是基于所述干扰区域集合、所述检测模型的模型参数及所述检测模型的损失函数计算得到的； 根据所述第个干扰感知重要性评分构建第个抑制干扰的损失函数，以对所述检测模型进行训练，得到第阶段训练得到的检测模型； 结合非干扰区域集合、所述检测模型对应的模型参数及所述检测模型的损失函数，以及所述第个干扰感知重要性评分，更新得到第阶段的旧知识重要性参数；所述非干扰区域集合是通过将所述干扰区域集合从预测得到的前个阶段的历史区域集合中剔除得到的； b原型漂移校准阶段： 获取前个阶段的多个区域特征，以基于高斯分布建模得到旧阶段类原型； 将所述检测模型对所述第阶段的图像数据集的输出特征作为投影层的输入，以对齐所述检测模型对所述第阶段的图像数据集的输出特征，以所述检测模型对所述第阶段的图像数据集的输出特征作为优化目标，对所述投影层进行训练，得到训练好的投影层； 利用所述训练好的投影层对所述旧阶段类原型进行处理，得到漂移补偿后的类原型； 对所述漂移补偿后的类原型进行高斯采样，得到多个漂移补偿特征； 将第组拼接特征输入所述检测模型的分类头中，利用交叉熵损失函数对所述检测模型的分类头进行再训练，得到校准后的分类头；所述第组拼接特征是通过对所述多个漂移补偿特征、所述检测模型对所述第阶段的图像数据集的输出特征进行拼接得到的。

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