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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种面向图像数据集的域间差异度量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：CN117409217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202311013494.2，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种面向图像数据集的域间差异度量方法是由欧中洪;朱子谦;郭翼天;林炎龙;宋美娜;尧思远设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向图像数据集的域间差异度量方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向图像数据集的域间差异度量方法，包括，对图像数据集进行数学特征分析，实现对图像数据集的差异度量的数学抽象；基于数学抽象建立具有图像特征针对性的数学度量方法；对数学度量方法进行优化；获取待处理图像数据集，根据优化后的数学度量方法对待处理图像数据集进行差异度量。本发明可以通过客观的定量方式计算图像数据集间的差异，提高了图像任务域自适应的泛化性，也节省了计算资源和运行时间。

本发明授权一种面向图像数据集的域间差异度量方法在权利要求书中公布了：1.一种面向图像数据集的域间差异度量方法，其特征在于，包括以下步骤：对图像数据集进行数学特征分析，实现对所述图像数据集的差异度量的数学抽象，其中，对于所述图像数据集中的每张图像，将其中的每个像素视为一个维度，定义一个维度为p2标准度量空间N,d，定义一个任意空间A到N的映射f:A→N，使得所有图像均可被映射至标准度量空间中，从而所述图像数据集的差异被抽象为标准度量空间中离散分布的距离；基于所述数学抽象建立具有图像特征针对性的数学度量方法；对所述数学度量方法进行优化；获取待处理图像数据集，根据优化后的数学度量方法对所述待处理图像数据集进行差异度量；其中，所述基于所述数学抽象建立具有图像特征针对性的数学度量方法，包括：对于高维离散分布的度量采用Wasserstein度量： 其中S为源域图像分布，T为目标域图像分布，Π[S,T]为所述源域图像分布和所述目标域图像分布所有联合分布的集合；将标准度量空间中的度量d按如下方式构造： 其中是可调参数，与标准度量空间的维度p2有关；其中 其中x和y分别为源域图像集和目标域图像集的图像，μx代表图像像素均值，σx代表图像像素标准差，σxy代表两张图像像素协方差；所述对所述数学度量方法进行优化，包括：根据随机填充法求解正则化Wasserstein度量，包括设定一个正整数随机阈值r，每次不重不漏地从源域图像数据集和目标域图像数据集随机选取和张图像构建距离矩阵，并计算正则化Wasserstein度量，得到每批次的正则化Wasserstein度量之和从正向逼近原正则化Wasserstein度量： 其中Sr和Tr分别表示单个批次中从源域图像数据集和目标域图像数据集随机选取出的图像集合；通过将按随机填充法计算求得的近似正则化Wasserstein度量替代原正则化Wasserstein度量，从而降低计算所需时间。

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