公开(公告)号：CN119107505A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411256150.9

申请日：2024-09-09

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 张长春 ,  赵恩庭 ,  张军国 ,  徐明宇 ,  李大方 ,  张欢 ,  袁志浩

IPC: G06V10/764 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V20/52 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了基于改进开集域适应的野生动物监测图像跨域识别方法，属于图像识别技术领域；本发明所提出的方法包括如下内容：引入基于对抗学习的开集域适应方法，训练一个弱分类器将目标域的未知类样本识别，为未知类建立伪决策边界；其次，通过对抗学习，对齐源域和目标域已知类别的特征分布，实现已知类别的识别；最后，引入中心损失，对源域的已知类别的类内变化之间建立联系，提高决策边界的判别能力，帮助模型正确分类已知类别，同时提高模型对于未知类别的识别能力。

公开(公告)号：CN119559443A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411733993.3

申请日：2024-11-29

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 张长春 ,  孔孜亦 ,  张军国 ,  田野 ,  葛永泰 ,  袁志浩

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06F16/58 ,  G06N3/09

Abstract: 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。