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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种用于低质量图像数据的不确定性图像识别方法和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：CN117557846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311520224.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于低质量图像数据的不确定性图像识别方法和装置是由唐乾坤设计研发完成，并于2023-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于低质量图像数据的不确定性图像识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于低质量图像数据的不确定性图像识别方法和装置，包括：利用图像样本对第一神经网络模型进行训练；利用训练后的第一神经网络模型得到每个图像样本的第一多维高斯空间的均值及方差值并存储至存储器；利用第二神经网络模型将图像样本映射到第二多维高斯空间并预测其均值及方差值，从第二多维高斯空间中采样样本并输入至第二分类器中计算第二损失，同时从存储器中检索第一多维高斯空间均值及方差值计算对比高斯蒸馏损失，基于第二损失和高斯蒸馏损失优化第二神经网络模型和第二分类器的参数，利用参数优化的第二神经网络模型和第二分类器进行图像识别，这样通过改变小规模网络的特征表达能力来提升对低质量图像数据的识别鲁棒性。

本发明授权一种用于低质量图像数据的不确定性图像识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于低质量图像数据的不确定性知识蒸馏训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取带有标签的图像样本； 利用选定的第一神经网络模型将输入的图像样本映射到第一多维高斯空间并预测其均值及方差值，从第一多维高斯空间中采样样本并输入至第一分类器中计算第一损失，基于第一损失优化第一神经网络模型和第一分类器的参数； 利用参数优化后的第一神经网络模型得到每个图像样本的第一多维高斯空间的均值及方差值并存储至存储器； 利用选定的第二神经网络模型将输入的图像样本映射到第二多维高斯空间并预测其均值及方差值，从第二多维高斯空间中采样样本并输入至第二分类器中计算第二损失，同时从存储器中检索第一多维高斯空间均值及方差值计算对比高斯蒸馏损失，基于第二损失和高斯蒸馏损失优化第二神经网络模型和第二分类器的参数； 所述从存储器中检索第一多维高斯空间均值及方差值计算对比高斯蒸馏损失，包括： 利用样本编号从存储器中检索正例图像样本在第一神经网络模型的第一多维高斯空间均值及方差，作为第一正例，同时以相同样本编号的正例图像样本在第二神经网络模型的第二多维高斯空间均值及方差值，作为第二正例； 利用样本编号从存储器中检索与正例不同类别的负例图像样本在第一神经网络模型的第一多维高斯空间均值及方差，作为第一负例，同以相同样本编号的负例图像样本在第二神经网络模型的第二多维高斯空间均值及方差值，作为第二负例； 使用相互似然分数计算在高斯空间正例之间的正例相似度，使用相互似然分数计算在高斯空间正负例之间的负例相似度，基于正例相似度和负例相似度计算对比高斯蒸馏损失。

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