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龙图腾网获悉中国电子口岸数据中心黄埔分中心申请的专利一种有害生物鉴定识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119091465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411176751.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种有害生物鉴定识别方法、装置、电子设备及存储介质是由夏来群;周琳;谭思明设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有害生物鉴定识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，公开一种有害生物鉴定识别方法、装置、设备及存储介质，包括获取待识别图像；将待识别图像输入预先训练好的目标鉴定识别模型，判定待识别图像是否为有害生物图像，并将置信度低于阈值的待识别图像识别为其他类，将置信度高于阈值的待识别图像分类到对应类别；预先训练好的目标鉴定识别模型的训练过程包括将有害昆虫分类数据集作为闭集数据集，对初始分类器模型进行闭集训练，获得初始鉴定识别模型；利用对抗生成网络生成的合成图像及特征复制器对抗训练网络生成的合成特征来模拟开放数据集，对初始鉴定识别模型进行开放集训练，以获得目标鉴定识别模型。其有利于提升进境木材常见害虫智能精准识别、快速处理能力。

本发明授权一种有害生物鉴定识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种有害生物鉴定识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入预先训练好的目标鉴定识别模型，以判定所述待识别图像是否为有害生物图像，并将置信度低于阈值的待识别图像识别为其他类，将置信度高于阈值的待识别图像分类到对应类别；其中，预先训练好的所述目标鉴定识别模型的训练过程包括将有害昆虫分类数据集作为闭集数据集，对初始分类器模型进行闭集训练，获得初始鉴定识别模型；利用对抗生成网络生成的合成图像及特征复制器对抗训练网络生成的合成特征来模拟开放数据集，对初始鉴定识别模型进行开放集训练，以获得所述目标鉴定识别模型；所述特征复制器对抗训练网络包括：特征复制器网络W′，所述特征复制器网络W′用于生成虚拟特征Fi′；第一分类器网络W，所述第一分类器网络W用于对输入的所述虚拟特征Fi′进行分类，以通过对抗生成训练，增强对于所述虚拟特征Fi′的开放集分类性能；其中，对抗生成训练之前的所述第一分类器网络W基于经过闭集训练的所述初始鉴定识别模型获得，所述虚拟特征Fi′用于构建第一开放子集，所述对抗生成网络生成的合成图像和所述第一开放子集构成所述开放数据集；所述特征复制器网络W′用于生成虚拟特征Fi′包括：将所述特征复制器网络W′的第一个残差块、第三个残差块、第四个残差块的输出作为所述虚拟特征Fi′，以用于对所述第一分类器网络W进行训练；其中，所述特征复制器网络W′通过损失函数矫正第一个残差块和第三个残差块的输出，使其逼近所述第一分类器网络W对应网络层的真实中间特征；且所述特征复制器网络W′的第一个残差块和第三个残差块生成的第一虚拟特征作为难分辨虚拟特征；所述特征复制器网络W'的第四个残差块生成的第二虚拟特征作为第一易分辨虚拟特征，所述对抗生成网络生成的合成图像作为第二易分辨虚拟特征，所述虚拟特征Fi′包括所述难分辨虚拟特征和第一易分辨虚拟特征。

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