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龙图腾网获悉中国长峰机电技术研究设计院申请的专利基于动态神经网络扩展的持续小样本图像分类方法和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：CN116385759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310029791.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于动态神经网络扩展的持续小样本图像分类方法和系统是由王英雷;陈元培;张右承;张力文;黄旭辉设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态神经网络扩展的持续小样本图像分类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于动态神经网络扩展的持续小样本图像分类方法和系统，旨在解决现有技术进行新类的训练时难以对模型整体进行调整的问题。本发明包括：通过带有已知类数据标签的样本训练基础特征提取网络，通过特征提取器对带有已知类数据标签的样本进行特征提取，再通过投影层投影至可扩展特征空间中并保留未使用区域；将带有新类数据标签的样本和带有已知类数据标签的样本组合训练；新类视觉特征通过扩充部分参数的投影层投影至未使用区域并与已知类进行对齐，通过增量类原型分类器进行分类。本发明简单、灵活，可以显著提升全新类对象的分类性能，并能有效改善对历史类对象的分类性能。

本发明授权基于动态神经网络扩展的持续小样本图像分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态神经网络扩展的持续小样本图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 通过带有已知类数据标签的样本训练基础特征提取网络，具体为： 所述特征提取网络包括一个特征提取器和一个投影层； 通过特征提取器对带有已知类数据标签的样本进行特征提取，获得基础视觉特征；将所述基础视觉特征通过投影层投影至可扩展特征空间中，将基础视觉特征在所述可扩展特征空间中投影的数据定义为已知类，保留基础视觉特征在所述可扩展特征空间中未投影的空白区域，确定基础特征提取网络； 当需要对所述基础特征提取网络进行扩展时，将带有新类数据标签的样本和带有已知类数据标签的样本组合，得到扩展训练样本； 将基础特征提取网络的特征提取器进行参数固定，并对扩展训练样本进行特征提取获得已知类视觉特征数据和新类视觉特征数据，通过投影层投影至可扩展特征空间，将新类视觉特征数据投影后的数据设定为新类； 将可扩展特征空间中的新类与已知类进行对齐，使投影层的训练损失低于预设的阈值或取最小值，获得训练好的特征提取网络； 通过图像采集设备获取待分类图像，通过所述训练好的特征提取网络提取待分类图像的视觉特征，进而通过增量类原型分类器对所述待分类图像的视觉特征进行分类，获得图像分类结果。

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