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龙图腾网获悉杭州奥朗信息科技有限公司申请的专利一种基于视觉神经的液体识别方法及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：CN119762944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510266057.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于视觉神经的液体识别方法及系统是由沈俊设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉神经的液体识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉神经的液体识别方法及系统，属于液体识别技术领域，其具体包括：采集液体图像与环境感知图像并进行自适应预处理以生成液体感知图像；基于特征提取构建视觉神经混合模型；利用特征数据及对应液体标签进行半监督学习训练，并采用增量学习方法优化模型；将实时液体感知图像输入优化后的模型识别液体，初步判断识别结果与预设结果的一致性，不符时引入修正算法；最后对修正结果进行智能分析，并引入实时反馈机制对模型进行微调；本发明提高了液体识别的准确性和效率，适用于多种液体识别场景。

本发明授权一种基于视觉神经的液体识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉神经的液体识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：采集液体图像和环境感知图像，并进行自适应预处理，生成液体感知图像； 步骤S2：对液体感知图像进行特征提取，基于提取的特征，构建视觉神经混合模型； 步骤S3：使用提取的特征数据以及对应的液体标签对视觉神经混合模型进行半监督学习训练，并使用增量学习方法对训练好的视觉神经混合模型进行优化，获得优化后的视觉神经混合模型； 步骤S4：将实时液体感知图像输入优化后的视觉神经混合模型中进行液体识别，输出液体的识别结果，并对识别结果进行初步判断，判断其是否与预设结果相符，若不相符，则引入修正算法对识别结果进行修正； 步骤S5：对修正后的识别结果进行智能分析，同时，引入实时反馈机制，根据智能分析结果以及识别结果与预设结果的差异，对优化后的视觉神经混合模型进行微调； 所述步骤S3的具体步骤包括： S3.1：获取液体感知图像的特征数据，收集与特征数据对应的液体标签，并进行训练集和验证集的划分； S3.2：初始化视觉神经混合模型，并使用按照2:8比例组合的标签数据和无标签数据对视觉神经混合模型进行训练，同时，构建一个生成模型来学习特征数据的生成分布，若有新的标签数据或无标签数据，则使用生成模型对新数据进行评估，生成伪标签，伪标签生成公式为： ； 其中，表示生成的伪标签，Y表示标签数据集合，x表示新的标签数据或无标签数据，表示生成模型在给定标签y下重构的数据，表示标签y的不确定性函数，表示特征重要性函数，表示正则化项，表示L2范数，、、、表示权重系数，表示在定义域内取得最小值时对应的自变量值； 所述步骤S3的具体步骤还包括： S3.3：将带有伪标签的新数据与原始特征数据的训练集进行合并，形成新的训练集； S3.4：使用增量学习算法对新的训练集进行训练，并根据训练结果对S3.2中训练好的视觉神经混合模型参数进行更新； S3.5：使用验证集对增量学习后的视觉神经混合模型进行评估，若调整后的视觉神经混合模型性能提高，则更新视觉神经混合模型的参数，否则，返回S3.2继续训练视觉神经混合模型。

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