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龙图腾网获悉北京航空航天大学;中国科学院数学与系统科学研究院申请的专利图像数据的分类方法和相关产品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：CN119274006B 。

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：202411814211.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像数据的分类方法和相关产品是由吕金虎;康国梁;王英凡;陈书凝设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像数据的分类方法和相关产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像数据的分类方法和相关产品。通过插入自适应扰动模块，增强图像分类模型对于数据的鲁棒性，保证图像分类模型在面对未知的分布外数据与较大领域偏移时的性能稳定性。

本发明授权图像数据的分类方法和相关产品在权利要求书中公布了：1.一种图像数据的分类方法，其特征在于，包括：将所获取的训练样本输入初始搭建的图像分类模型，输出对应的样本预测结果，以及在预先设定的语义保持机制下生成对应的样本中间层特征；所述图像分类模型包括：主网络及辅助网络；所述主网络和所述辅助网络由带有残差连接的卷积网络组成，且所述主网络的所述卷积网络中每一卷积块均插入自适应扰动模块；所述样本中间层特征包括通过所述辅助网络生成的原始样本特征，以及通过所述主网络生成的扰动后样本特征；基于所述训练样本对应的样本标签，以及所述样本预测结果，确定模型总损失；所述模型总损失用于对所述图像分类模型进行参数更新；基于所述原始样本特征、所述扰动后样本特征及所述训练样本对应的样本标签，确定所述自适应扰动模块的扰动损失；所述扰动损失用于对所述自适应扰动模块进行参数更新；采用所述自适应扰动模块更新得到的最优扰动参数，生成目标自适应扰动模块；采用所述目标自适应扰动模块，以及所述图像分类模型更新得到的最优网络参数，生成目标图像分类模型；当接收图像分类指令时，获取待分类图像数据；将所述待分类图像数据输入所述目标图像分类模型，得到分类预测结果；其中，将所获取的训练样本输入初始搭建的图像分类模型，输出对应的样本预测结果，以及在预先设定的语义保持机制下生成对应的样本中间层特征，包括：使用双向KL散度度量所述主网络的样本预测结果及所述辅助网络的样本预测结果间的KL散度差；所述KL散度差用于所述自适应扰动模块进行参数更新；分别将所述原始样本特征和所述扰动后样本特征分解为幅值图和相位图后，重新组合所述原始样本特征的相位图与所述扰动后样本特征的幅值图；通过傅立叶逆变换将重新组合后的幅相图频域表达还原为空域表达，得到所述扰动后样本特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学;中国科学院数学与系统科学研究院，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。