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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种红外船舶图像的分类方法和分类系统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：CN119445266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202510050075.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种红外船舶图像的分类方法和分类系统是由程楚涵;张健;陶泽;李浩玮;乔子科;孙辉;刘超设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种红外船舶图像的分类方法和分类系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种红外船舶图像的分类方法和分类系统，将红外船舶图像数据集划分出至少两个源域的红外船舶图像；将红外船舶图像输入预设的图像分类模型，通过图像分类模型的第一支路网络从红外船舶图像提取第一域不变特征，并对第一域不变特征进行聚类，得到第一聚类特征；并通过图像分类模型的第二支路网络从红外船舶图像提取第二域不变特征，并对第二域不变特征进行聚类，得到第二聚类特征；根据第一聚类特征和第二聚类特征得到融合增强特征；根据融合增强特征对图像分类模型进行梯度更新，得到训练好的图像分类模型；将目标红外船舶图像输入训练好的图像分类模型，得到目标红外船舶图像的分类结果，能够提高红外船舶图像质量并增强处理性能。

本发明授权一种红外船舶图像的分类方法和分类系统在权利要求书中公布了：1.一种红外船舶图像的分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取红外船舶图像数据集和目标红外船舶图像，并按照域属性将所述红外船舶图像数据集划分出至少两个源域的红外船舶图像；所述目标红外船舶图像为目标域的图像，且所述目标域与所述源域不同；将所述至少两个源域的红外船舶图像输入至预设的图像分类模型中，以通过所述图像分类模型的第一支路网络从所述至少两个源域的红外船舶图像中提取第一域不变特征，并对所述第一域不变特征进行聚类，得到第一聚类特征；并通过所述图像分类模型的第二支路网络从所述至少两个源域的红外船舶图像中提取第二域不变特征，并对所述第二域不变特征进行聚类，得到第二聚类特征；所述第一支路网络与所述第二支路网络的结构不同；根据所述第一聚类特征和所述第二聚类特征得到融合增强特征；根据所述融合增强特征对所述图像分类模型进行梯度更新，并依次类推，直至得到训练好的图像分类模型；将所述目标红外船舶图像输入至训练好的图像分类模型中，得到所述目标红外船舶图像的分类结果；所述第一支路网络包括级联的第一特征提取单元、CBAM混合注意力单元和用于对所述第一域不变特征进行聚类的第一聚类单元；所述从所述至少两个源域的红外船舶图像中提取第一域不变特征，包括：通过所述第一特征提取单元从所述至少两个源域的红外船舶图像中提取出初始特征；将所述初始特征输入至所述CBAM混合注意力单元，得到所述CBAM混合注意力单元输出第一域不变特征；所述第二支路网络包括级联的语义分割单元、第二特征提取单元和用于对所述第二域不变特征进行聚类的第二聚类单元；所述从所述至少两个源域的红外船舶图像中提取第二域不变特征，包括：通过所述语义分割单元将所述至少两个源域的红外船舶图像进行分割，以去除图像背景的冗余特征得到所述至少两个源域的红外船舶图像对应的前景图像；对所述前景图像进行特征增强，并通过所述第二特征提取单元从增强后的前景图像中提取出所述第二域不变特征。

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