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龙图腾网恭喜北京林业大学申请的专利一种基于主动学习的开放世界物种分类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：CN119559443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411733993.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于主动学习的开放世界物种分类方法是由张长春;孔孜亦;张军国;田野;葛永泰;袁志浩设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主动学习的开放世界物种分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于主动学习的开放世界物种分类方法，属于物种分类技术领域；本发明包括如下内容：采用“分治”策略，结合监督学习模型和开放词汇模型的优势，通过闭集模型分类已知类别样本，同时利用开集识别引导未知类别至开放词汇零样本分类，并主动学习困难样本。随着新类别的出现和样本的累积，重新训练闭集模型并扩充分类器类别数量，使开放词汇模型和专家标签的知识周期性地更新到闭集模型中，从而将开放世界图像分类问题逐步转化为闭集分类问题。

本发明授权一种基于主动学习的开放世界物种分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习的开放世界物种分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、持续监测获取开放环境野生动物监测数据，构建开集识别模型对所获得的监测数据进行分类，获得已知类别分类结果；S2、基于最大logits分数实现未知类别检测，利用提示工程和视觉提示分别获得物种词汇和未知类别样本，构建开放词汇模型，为未知类别样本分配开放词汇标签，获得开放词汇分类结果；S3、对S2中所得的开放词汇分类结果进行标签查询，获得高质量新增类别标签，通过高质量新增类别标签更新物种词汇，并利用标签置信度排名和标签集成策略选取低置信度的新增类别标签进行主动学习；所述标签置信度的计算方法包括以下步骤：将闭集分类器由阈值转换为开集分类器，将输入样本记为x，特征提取器记为Φ·，对K个已知类别进行分类的闭集分类器权重矩阵记为WK，则模型输出的最大置信度分数P公式为： 其中，T表示转置卷积；假设模型对闭集样本的预测的置信度高于开集样本的预测的置信度，则闭集分类器由阈值扩展，公式为： 其中，表示模型输出的预测标签；第K+1类表示未知类；threshold表示开集识别阈值；当样本预测分布中的最大值超过阈值时，将其作为闭集类别识别，否则预测为未知类别；S4、综合S1中所获得的已知类别分类结果和S3中所获得的高质量新增类别标签，构建已处理的野生动物监测数据集，并将其存入监测图像数据库，利用监测图像数据库中的数据周期性地更新开集识别模型，将新增类别纳入闭集分类范围，实现开放世界野生动物监测图像物种分类。

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