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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于异构框架证据融合的舰船图像分类方法及装置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：CN120411659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510913821.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于异构框架证据融合的舰船图像分类方法及装置是由张作伟;吴朋铖;刘准钆;习嘉琪;潘泉设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构框架证据融合的舰船图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异构框架证据融合的舰船图像分类方法及装置，获取配对好的具有相同公共细粒度标签的舰船图像对；基于舰船图像对训练关联匹配网络；利用训练好的关联匹配网络为不具有公共细粒度标签的源域舰船图像和目标域舰船图像分配预测公共细粒度标签；基于预测公共细粒度标签将源域舰船图像的源域标签映射为伪目标域标签；利用伪目标域标签对具有与其相同的预测公共细粒度标签的目标域标签进行修正，得到目标域舰船图像的最终标签；本发明实现了舰船图像分类的决策层融合，提升了舰船图像的分类精度。

本发明授权一种基于异构框架证据融合的舰船图像分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于异构框架证据融合的舰船图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取配对好的具有相同公共细粒度标签的舰船图像对； 基于所述舰船图像对训练关联匹配网络； 利用训练好的关联匹配网络为不具有公共细粒度标签的源域舰船图像和目标域舰船图像分配预测公共细粒度标签； 基于所述预测公共细粒度标签将源域舰船图像的源域标签映射为伪目标域标签； 利用伪目标域标签对具有与其相同的预测公共细粒度标签的目标域标签进行修正，得到目标域舰船图像的最终标签； 基于所述舰船图像对训练关联匹配网络包括： 根据所述舰船图像对建立支持集和查询集； 基于所述关联匹配网络中的支持集编码器对支持集中的舰船图像进行编码，得到支持集舰船图像特征编码； 基于所述关联匹配网络中的查询集编码器对查询集中的舰船图像进行编码，得到查询集舰船图像特征编码； 计算所述支持集舰船图像特征编码和查询集舰船图像特征编码的相似度； 根据所述相似度确定查询集中舰船图像的预测公共细粒度标签； 以查询集中舰船图像的预测公共细粒度标签和实际公共细粒度标签的损失优化所述关联匹配网络的参数； 计算所述支持集舰船图像特征编码和查询集舰船图像特征编码的相似度包括： ， 其中，表示查询集中的舰船图像与支持集中第i组第j个舰船图像的相似度，表示查询集中的舰船图像的特征编码，表示支持集中第i组第j个舰船图像的特征编码，表示支持集中第i组舰船图像的数量； 根据所述相似度确定查询集中舰船图像的预测公共细粒度标签包括： ， 其中，表示基于支持集中第i组舰船图像计算得到的查询集中舰船图像的预测概率分布，表示的预测公共细粒度标签，表示支持集中第i组舰船图像，表示的源域标签或目标域标签； 利用训练好的关联匹配网络为不具有公共细粒度标签的源域舰船图像和目标域舰船图像分配预测公共细粒度标签之前还包括： 以不具有公共细粒度标签的源域舰船图像为输入，利用训练好的生成器生成对应的伪目标域舰船图像； 将不具有公共细粒度标签的伪目标域舰船图像和目标域舰船图像作为查询集中的舰船图像，利用训练好的关联匹配网络为查询集中的舰船图像分配预测公共细粒度标签； 基于所述预测公共细粒度标签将源域舰船图像的源域标签映射为伪目标域标签包括： 构建跨域标签转换矩阵； 基于预测公共细粒度标签、源域标签和目标域标签优化所述跨域标签转换矩阵； 基于优化后的跨域标签转换矩阵将源域标签映射为伪目标域标签。

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