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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利多领域自适应模型的训练方法、系统、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：CN114663725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210278102.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权多领域自适应模型的训练方法、系统、设备及存储介质是由赵冲;卫星;刘玉洁;赵明;王秀秀;白婷;闻斌;秦雄博;陆阳设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多领域自适应模型的训练方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种多领域自适应模型的训练方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获得源域数据和目标域数据，并根据域不同将目标域数据划分为若干个分组，每个分组包含一个域的目标域数据；将源域数据输入源域分类网络，将一组目标域数据输入目标域分类网络进行训练，根据训练结果更新增量卷积层的权重，其中，源域分类网络和目标域分类网络的权重共享；将增量卷积层的权重加载至源域分类网络和目标域分类网络；选择另一组目标域数据，进行迭代训练，直至目标域数据训练完毕，获得多领域自适应模型。解决了在传统自适应模型中，只能使用单源域到单目标域的问题。

本发明授权多领域自适应模型的训练方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多领域自适应模型的训练方法，其特征在于，应用于图像领域，所述模型包括源域分类网络、目标域分类网络和增量卷积网络，所述方法包括以下过程： 获得源域数据和目标域数据，并根据域不同将所述目标域数据划分为若干个分组，每个分组包含一个域的目标域数据； 将所述源域数据输入所述源域分类网络，将一组目标域数据输入所述目标域分类网络进行训练，根据训练结果更新所述增量卷积层的权重，其中，所述源域分类网络和所述目标域分类网络的权重共享； 将所述增量卷积层的权重加载至所述源域分类网络和所述目标域分类网络； 选择另一组目标域数据，进行迭代训练，直至所述目标域数据训练完毕，获得多领域自适应模型； 所述将源域数据输入至模型的源域分类网络，将一组目标域数据输入至模型的目标域分类网络进行训练，根据训练结果更新模型的增量卷积层的权重包括： 将所述源域数据输入至所述源域分类网络，获得源域特征； 将一组目标域数据输入至所述目标域分类网络，获得目标域特征； 将标签相同的源域特征和目标域特征作为正样本对，将标签不同的源域特征和目标域特征作为负样本对； 对比学习所述正样本对和所述负样本对，并基于对比学习的结果更新所述增量卷积层的权重。

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