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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于扩散模型的多模态菌落样本分类识别方法及系统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：CN117292195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311294761.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于扩散模型的多模态菌落样本分类识别方法及系统是由雷印杰;肖玉玲;刘雅;何鸿添;唐振杰;谢轶设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的多模态菌落样本分类识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的多模态菌落样本自主学习分类识别方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，通过将多模态的菌落样本输入到多模态菌落样本分类模型中，得到分类结果；首先本发明通过对多模态样本输入进行特征融合，深入挖掘不同模态之间的关联关系，充分了利用多模态的语义信息。其次，本发明结合了扩散模型，利用扩散模型对多模态的菌落样本进行降噪后进行分类，有利于消除多模态数据样本中的固有噪声和人为操作失误引入的干扰，更有利于学习。最后本发明结合了自主学习，模型能够完成自动新的多模态样本的自动标注，能够选择出最合适的多模态样本进行训练学习，持续提升多模态菌落样本分类模型的鲁棒性。

本发明授权基于扩散模型的多模态菌落样本分类识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的多模态菌落样本自主学习分类识别方法，其特征在于，包括： 获取多模态的菌落样本； 将多模态的菌落样本输入到多模态菌落样本分类模型中，得到分类结果； 所述多模态菌落样本分类模型的分类过程如下： 将所述多模态的菌落样本通过多模态双粒度条件引导产生多模态全局先验和多模态局部先验； 对所述多模态全局先验、多模态局部先验以及样本标签的独热编码应用扩散过程对应生成三个噪声变量； 将多模态的菌落样本通过多模态特征融合编码进行特征融合，获得多模态特征嵌入； 将三个噪声变量连接后投影到潜在空间中后，连同多模态特征嵌入一同输入去噪网络中进行整合，并在参数化反向扩散过程的同时学习正向过程中三个噪声变量采样的噪声分布，在反向扩散过程中生成最终的分类结果； 还包括： 将训练好的多模态菌落样本分类模型作为初始的教师网络和学生网络；教师网络用于推理生成伪标签，根据难度、信息两个主动采样指标，挑选top-N个数据并以伪标签作为标注并添加到训练数据集中； 冻结教师网络，训练学生网络并通过EMA更新教师网络的参数，从而更新伪标签，完成多模态菌落样本分类模型对于新的多模态菌落样本的自主学习。

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