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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于层级视觉语义属性空间的可解释性开集识别方法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：CN120071387B 。

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：202510022297.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于层级视觉语义属性空间的可解释性开集识别方法是由项翔;徐琢设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层级视觉语义属性空间的可解释性开集识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于开集识别技术领域，公开了一种基于层级视觉语义属性空间的可解释性开集识别方法。本发明不但能够精准识别目标属于已见类别或是未见类别，而且还能够明确其所属的粗粒度类别以及所具备的特定属性。本发明的基于层级视觉语义属性空间的可解释性开集识别方法相较于传统的开集识别技术具有显著的优越性，它极大地提升了模型的可解释性，使得模型在面对未知目标时不仅能给出简单的未知类别判别，还能够提供更多有价值的信息，从而为模型在复杂多变的真实世界场景中的有效部署提供了坚实的技术支撑。

本发明授权一种基于层级视觉语义属性空间的可解释性开集识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层级视觉语义属性空间的可解释性开集识别方法，其特征在于，包括： 采集训练集标签空间中所有细粒度类别具有的二元属性，以构建属性空间；在所述属性空间中，所有细粒度类别的属性原型形成属性矩阵；其中，所有属于第个细粒度类别的属性称为第个细粒度类别的属性原型； 对所述属性矩阵中的属性原型进行聚类，得到个聚类簇及每个聚类簇中所包含的属性原型；其中，每个聚类簇对应一个粗粒度的类别，从细粒度类别到粗粒度类别的每个对应关系构成映射函数； 根据所述映射函数，计算每个粗粒度类别中所有细粒度类别共享属性的频次，将共享频次高的属性作为该粗粒度类别的粗粒度属性，共享频次低的属性作为该粗粒度类别的细粒度属性；其中，所述共享属性是指存在于至少一个属性原型中的属性； 将待识别图像输入至训练好的分类预测模型中，输出相应的属性预测结果和分类器引导的细粒度类别预测得分；基于所述映射函数，将得分最高的细粒度类别预测映射为待识别图像的粗粒度类别预测，并基于所述粗粒度类别预测对应的粗粒度属性屏蔽所述属性预测结果中包含的粗粒度属性，得到待识别图像预测的细粒度属性。

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