買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉浙江師范大學申請的專利一種基于自適應分布球框架的分布外樣本檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120375097B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510840204.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于自適應分布球框架的分布外樣本檢測方法及系統是由熊繼平;張繽仁;邱文賢設計研發完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自適應分布球框架的分布外樣本檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自適應分布球框架的分布外樣本檢測方法及系統，涉及人工智能與機器學習技術領域，基于自適應分布球框架構建分布外樣本檢測模型；將訓練數據輸入動態分布邊界調整模塊，通過對抗生成網絡生成增強樣本，以擴展分布邊界；將增強樣本輸入動態多尺度特征融合模塊，基于融合權重將全局特征和局部特征進行融合，生成融合特征；將融合特征輸入動態能量優化模塊，通過能量函數計算能量值并利用閉環反饋機制動態調整分類閾值，以及將能量損失梯度作用至動態分布邊界調整模塊和動態多尺度特征融合模塊進行參數調整，輸出識別結果。本發明通過結合動態邊界調整、特征融合與能量優化，顯著提高了分布外檢測的準確性和魯棒性。

本發明授權一種基于自適應分布球框架的分布外樣本檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應分布球框架的分布外樣本檢測方法，其特征在于，具體為： 訓練步驟： 基于自適應分布球框架構建分布外樣本檢測模型，所述自適應分布球框架包括動態分布邊界調整模塊、動態多尺度特征融合模塊和動態能量優化模塊； 將訓練數據輸入所述動態分布邊界調整模塊，通過對抗生成網絡生成滿足全局語義對齊與局部細節偏移優化的增強樣本，以擴展分布邊界；所述訓練數據來自由分布內數據與輔助分布外數據構建的訓練數據集，還通過動態權重策略調整全局與局部分布建模的權重以實現層次化邊界建模；其中，全局語義對齊由Wasserstein距離約束；局部細節偏移優化由Sinkhorn距離約束； 將所述增強樣本輸入所述動態多尺度特征融合模塊，提取全局特征和局部特征，基于全局特征與局部特征的分布差異動態計算融合權重，基于所述融合權重將所述全局特征和所述局部特征進行融合，生成融合特征；所述融合權重基于Wasserstein距離與Sinkhorn距離的比值分配，并通過協方差一致性正則化項抑制噪聲干擾； 將所述融合特征輸入所述動態能量優化模塊，通過能量函數計算能量值并利用閉環反饋機制動態調整分類閾值；以及將能量損失梯度作用至所述動態分布邊界調整模塊和所述動態多尺度特征融合模塊進行參數調整； 檢測步驟： 獲取待檢測圖像； 將所述待檢測圖像輸入所述分布外樣本檢測模型進行OOD樣本識別，輸出識別結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江師范大學，其通訊地址為：321001 浙江省金華市迎賓大道688號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。