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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于分布外检测的图像类增量学习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：CN117079011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310883422.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于分布外检测的图像类增量学习方法及系统是由曹续生;卢浩日;刘夏雷;程明明设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布外检测的图像类增量学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于分布外检测的图像类增量学习方法及系统，其中所述方法，包括：获取待检测图像以及训练后的分类器列表C；取出训练后的分类器列表C中的最后一个分类器，将取出的分类器的输入端与图像特征提取器的输出端连接得到最后一个图像学习模型，将待检测图像输入到最后一个图像学习模型中，输出待检测图像的图像类别，如果待检测图像的图像类别为分布外类别，则采用，列表中的下一个分类器进行分类，如果待检测图像的图像类别为分布内类别，则采用文本特征与图像特征提取器所求的图像特征之间的相似度，对待检测图像的图像类别做出进一步的判断。本发明可以提升分布外检测的性能。

本发明授权基于分布外检测的图像类增量学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分布外检测的图像类增量学习方法，其特征是，包括： S101：获取待检测图像以及训练后的分类器列表C； S102：取出训练后的分类器列表C中的最后一个分类器，将取出的分类器的输入端与图像特征提取器的输出端连接得到最后一个图像学习模型，将待检测图像输入到最后一个图像学习模型中，输出待检测图像的图像类别，如果待检测图像的图像类别为分布外类别，则进入S103，如果待检测图像的图像类别为分布内类别，则进入S104； S103：按照从后到前的顺序，取出训练后分类器列表C中的下一个分类器，将取出的分类器的输入端与图像特征提取器的输出端连接得到新的图像学习模型，将待检测图像输入到新的图像学习模型中，输出待检测图像的图像类别，如果待检测图像的图像类别为分布外类别，则继续取出训练后分类器列表C的下一个分类器，并对下一个分类器执行相同操作，如果待检测图像的图像类别为分布内类别，则进入S104；如果训练后的分类器列表C为空，则进入S105； S104：将待检测图像的文本描述输入到训练后的文本特征提取器中，输出待检测图像的文本特征；计算文本特征与图像特征提取器所求的图像特征之间的相似度，分析相似度最高的文本特征对应的类别是否属于分布内类别，如果属于分布内类别，则表示待检测图像的图像类别为分布内类别；如果不属于分布内类别，就返回S103； S105：将分类器列表C中的第一个分类器的分类结果作为最终的结果输出。

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