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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利基于多域分发复用网络的在线图像增量分类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：CN119810568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510067728.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多域分发复用网络的在线图像增量分类方法是由孙艳丰;吴佳璐;王少帆;尹宝才设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多域分发复用网络的在线图像增量分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多域分发复用网络的在线图像增量分类方法，基于多域分发复用网络的在线图像增量分类方法，以RGB图像数据为输入，对数据集进行增量划分；将划分好的图像数据送入多域分发复用图像分类网络，对建立的模型参数进行训练；之后增加新图像数据再次对整个模型进行训练，重复此步骤直至没有新数据可增加；最后对训练好的模型进行测试，输出在线图像增量分类结果。本发明能够有效地弥补传统图像增量分类方法的不足；同时，设计了频域分发复用模块，引入不同高低频组合的混杂因素，以获取不同通道的正交特征聚合信息突出因果相关特征。在每次迭代时隐式地将因果有偏特征转化为无偏特征，从而缓解训练和内存缓冲区数据之间的特征分布偏移。

本发明授权基于多域分发复用网络的在线图像增量分类方法在权利要求书中公布了：1.基于多域分发复用网络的在线图像增量分类方法，其特征在于，以RGB图像数据为输入，对数据集进行增量划分；再将划分好的图像数据送入多域分发复用图像分类网络，对建立的模型参数进行训练；之后增加新图像数据再次对整个模型进行训练，重复此步骤直至没有新数据可增加；最后对训练好的模型进行测试，输出在线图像增量分类结果； 实施步骤还包括： 步骤11.训练数据集输入及增量划分； 为了模拟网络上新图像的不断增加的真实场景，RGB图像数据集将按类别被随机划分不同子数据集以代表不同时刻增加的类别图像数据，以顺序、平滑基准分别对数据进行任务划分；顺序基准下需保证不同任务之间类别不重复，平滑基准则允许不同任务之间相同类别重复出现； 步骤12.设计多域分发复用网络； 多域分发复用模块D3M为一个即插即用的模块；给定输入图像，首先经过ResNet18卷积层得到预处理特征图；随后，将该特征图通过多域分发复用模块，从而产生一个更新后的新特征图，该特征图是因果自适应的；然后将这个更新后的特征图传播到后续层； 步骤13.设计频域分发复用FDM模块； 步骤13.1频域分发子模块； 在频域分发子模块中，特征图被划分为不同的分量；首先，将固定卷积层后的原始特征图沿着通道维度分为组，即 8 其中是组数，满足对每组通道分量进行频率变换， 获得频域分量，然后将其串联在一起，得到多频域分量： 9 10 步骤13.2频域复用子模块： 构造一个频域复用子模块，每个频域复用子模块由一个多层感知机即两个FC层和一个ReLU激活函数，和一个sigmoid函数组成；将多频域表示分量传递给共享网络，学习频域通道得分为 11 其中表示多层感知机权重，表示Sigmoid函数；得到频域增强表示为： 12 式中：表示按通道相乘； 步骤14.设计空间分发复用SDM模块； 给定一个输入特征，使用平均池化和最大池化操作聚合每个空间区域特征的通道信息，并将它们级联以获得聚合的特征表示； 13 14 15 然后，将卷积滤波器应用于聚合特征表示，得到区域信息聚合向量，并生成空间因果得分，以衡量不同空间区域对捕获因果特征的敏感性，即： 16 最后，得到空间增强表示计算公式如下： 17； 步骤12中，多域分发复用模块与卷积网络结合形成的多域分发复用网络包括L个组合块，每个组合块由两个卷积块，一个多域分发复用模块和两个ReLU激活函数组成；所述卷积块包括卷积层和归一化层； 1 式中：表示函数映射运算； 在每一批任务t中，训练数据经过L个组合块和一个分类器，得到最终输出；即， 2 3 4 其中C、H、W分别表示的通道数、高度、宽度； 相应的训练目标与在线图像增量分类方法一致，最终的损失为： 5 式中：为交叉熵损失，为相应在线图像增量分类方法的蒸馏损失，α为超参数； 多域分发复用模块采用由频域分发复用FDM模块和空间分发复用SDM模块组成的双分支网络，频域分发复用模块和空间分发复用模块并行放置或者顺序放置；输入特征通过并行的频域分发复用模块和空间分发复用模块分别获得增强的表示，然后利用逐元素相加操作将两种特征结合得到多域分发复用模块的最终输出；对于频域分发复用模块和空间分发复用模块的输出，融合过程通过逐元素的加法实现，即： 6 其中表示逐元素的加法； 对于每个多域分发复用模块，记下列符号：为第l块中每个多域分发复用模块的输入、输出，即 7。

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