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龙图腾网获悉深圳市华汉伟业科技有限公司申请的专利一种基于散点图的分类网络辅助分析方法及装置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：CN115019093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210623638.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于散点图的分类网络辅助分析方法及装置是由杨洋;李杰明;曾利宏;黄淦;黄涛设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于散点图的分类网络辅助分析方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于散点图的分类网络辅助分析方法及装置，其中的方法包括：利用数据集对分类网络进行训练，获取分类网络中任一个网络层输出的各高维特征向量并形成高维特征组，对高维特征组中的各高维特征向量进行线性映射以得到各高维特征向量分别对应的低维特征向量；构建基于低维空间的散点图，根据散点图中的各投影点在对应样本图像中的标注信息，确定各投影点分别对应的低维特征向量从属的分类类别，根据各投影点分别对应的低维特征向量从属的分类类别，以及各投影点的分布状态判断数据集中各样本图像的分类合理性。技术方案可定性地对分类网络结构、数据集划分、训练策略等方面进行指导和分析，利于优化分类模型的训练过程。

本发明授权一种基于散点图的分类网络辅助分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于散点图的分类网络辅助分析方法，其特征在于，包括： 利用预设的数据集对分类网络进行训练；所述数据集包括多个样本图像，所述分类网络包括至少一个网络层； 获取所述分类网络中任一个网络层输出的各高维特征向量，并形成高维特征组； 对所述高维特征组中的各高维特征向量进行线性映射，通过向量选择得到各高维特征向量分别对应的低维特征向量； 构建基于低维空间的散点图；所述散点图包括各高维特征向量分别对应的低维特征向量的投影点； 根据所述散点图中的各投影点对应样本图像的标注信息，确定各投影点分别对应的低维特征向量从属的分类类别； 根据各投影点分别对应的低维特征向量从属的分类类别，以及各投影点的分布状态判断所述数据集中各样本图像的分类合理性； 其中，在对所述高维特征组中的各高维特征向量进行线性映射时，通过中心化处理对映射的特征进行分类，包括： 获取预设的分类类别的个数且记为k； 随机选取k个高维特征向量作为中心点，遍历各高维特征向量对应的所有数据且计算每个数据点到中心点的距离，将每个数据点划分到最近的中心点分组中； 根据各中心点分组计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点，利用新的中心点再进行迭代计算，直到这k个中心点收敛或者达到预设的训练次数，此时迭代计算停止； 计算各个中心点之间的距离，若两个中心点的距离小于预设阈值，则将这两个中心点进行合并，通过合并以重新得到中心点，直到各中心点不能再进行合并为止； 根据当前的中心点个数判断类别数量是否等于分类类别的个数，若是则对映射的特征完成分类； 其中，对于映射得到的低维特征向量，获得对应的异常边界且所述异常边界表示为 ＝x-1′； 其中，x′表示对所述高维特征组中的各个高维特征向量分别进行中心化处理得到的中心化结果，Σ表示协方差矩阵，若d小于距离阈值，则将所述异常边界标记为第一颜色以表示分类正常，反之则将所述异常边界标记为第二颜色以表示分类异常。

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