北京大学陈梓帆获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于增量学习的轻量化物体检测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：CN115170858B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210518146.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于增量学习的轻量化物体检测方法和装置是由陈梓帆;董和鑫;于飞;赵杰;袁铭泽;张立;董彬设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于增量学习的轻量化物体检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于增量学习的轻量化物体检测方法和装置，所述基于增量学习的轻量化物体检测方法，包括：获取待测图像和目标特征类别图像；将待测图像输入至检测模块，获取由检测模块输出的多个子特征图像；将多个子特征图像输入至分类模块，获取由分类模块输出子特征图像对应的特征表达，以及多个子特征图像中第一目标子特征图像对应的类别；基于多个子特征图像中第二目标子特征图像对应的特征表达和目标特征类别图像间的相似度，确定第二目标子特征图像对应的类别。本发明的基于增量学习的轻量化物体检测方法，在无需重复训练的前提下，即可完成对新类别的识别，显著提高模型的泛化能力和扩展性，适用于涉及不断变化的信息流的情景。
本发明授权基于增量学习的轻量化物体检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的轻量化物体检测方法，其特征在于，包括： 获取待测图像和目标特征类别图像，所述目标特征类别图像为所述待测图像中未训练的特征类别所对应的图像； 将所述待测图像输入至检测模块，获取由所述检测模块输出的多个子特征图像； 将所述多个子特征图像输入至分类模块，获取由所述分类模块输出的所述子特征图像对应的特征表达，以及所述多个子特征图像中第一目标子特征图像对应的类别；所述第一目标子特征图像对应的类别为已训练的特征类别； 基于所述多个子特征图像中第二目标子特征图像对应的特征表达和所述目标特征类别图像间的相似度，确定所述第二目标子特征图像对应的类别；所述第二目标子特征图像对应的类别为未训练的特征类别； 其中，所述检测模块的输出端与所述分类模块的输入端连接，所述检测模块是根据带有样本子特征图像标签的样本图像训练后获得的，所述分类模块是根据带有样本类别标签的样本子特征图像训练后获得的。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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