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龙图腾网获悉清华大学申请的专利在开放世界下的新类挖掘和分类方法、装置、设备及介质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：CN117079006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310871639.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权在开放世界下的新类挖掘和分类方法、装置、设备及介质是由丁贵广;冯诀宵设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本在开放世界下的新类挖掘和分类方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种在开放世界下的新类挖掘和分类方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：采集目标的物体检测数据，并基于中心度回归损失函数和预设区域提议策略生成目标的至少一个区域提议网络；利用预设对比学习算法对ViT结构进行微调，根据微调后的结果对至少一个区域提议网络的每个区域提议网络进行特征提取，得到每个区域提议网络的至少一个分类特征，基于预设聚类算法与至少一个分类特征的每个分类特征对目标检测图像数据进行分类，得到最终分类结果。由此，解决了目前目标检测算法仅针对于单一的数据集进行识别和检测，难以扩展到多个数据集或者真实场景，使得目标检测算法无法判断或者检测出未知的对象等问题。

本发明授权在开放世界下的新类挖掘和分类方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种在开放世界下的新类挖掘和分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标的物体检测数据，并基于中心度回归损失函数和预设区域提议策略生成所述目标的至少一个区域提议网络； 基于预设的DINO，初始化ViT结构，并利用预设对比学习算法对初始化后的ViT结构进行微调，根据微调后的结果对所述至少一个区域提议网络的每个区域提议网络进行特征提取，得到所述每个区域提议网络的至少一个分类特征，以及 基于预设聚类算法与所述至少一个分类特征的每个分类特征对所述物体检测数据进行分类，得到最终分类结果； 所述采集目标的物体检测数据，并基于中心度回归损失函数和预设区域提议策略生成所述目标的至少一个区域提议网络，包括： 基于所述中心度回归损失函数和IOU损失函数对class-agnostic检测器进行优化，得到满足预设条件的class-agnostic检测器； 根据class-aware检测器和优化后的所述class-agnostic检测器生成所述物体检测数据的第一锚框和第二锚框。

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