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龙图腾网获悉华南理工大学;华南师范大学申请的专利一种基于自适应最优传输的跨域图像分类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：CN118334410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410342453.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于自适应最优传输的跨域图像分类方法及系统是由杨沛;谭琦设计研发完成，并于2024-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应最优传输的跨域图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应最优传输的跨域图像分类方法及系统，该方法包括下述步骤：获取源领域和目标领域采集的原始图像，并进行图像预处理及图像增强，图像特征提取器提取得到数据增强后图像的特征嵌入；图像分类器根据图像的特征嵌入进行图像分类得到图像的预测分类标签；求解源领域图像集与目标领域图像集之间的自适应最优传输距离，作为源域图像集与目标域图像集之间的差异度；计算图像分类器在源领域图像上的图像分类损失；构建目标函数并迭代训练得到训练好的图像特征提取器和图像分类器；分别提取图像的特征嵌入和对目标领域图像进行分类，输出分类标签。本发明能有效地提升跨域图像分类的鲁棒性和泛化性。

本发明授权一种基于自适应最优传输的跨域图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应最优传输的跨域图像分类方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取源领域和目标领域采集的原始图像，所述源领域设有分类标签，所述目标领域没有分类标签； 对源领域和目标领域采集的原始图像进行图像预处理； 对预处理后的图像进行数据增强； 基于深度卷积网络构建图像特征提取器，图像特征提取器对数据增强后的图像进行特征提取，得到图像的特征嵌入； 基于全连接层网络构建图像分类器，图像分类器根据图像的特征嵌入进行图像分类，得到图像的预测分类标签； 基于图像的特征嵌入和预测分类标签，对源领域图像集与目标领域图像集之间的自适应最优传输距离问题进行优化求解，得到源领域图像集与目标领域图像集之间的自适应最优传输距离，作为源域图像集与目标域图像集之间的差异度，具体表示为： Cij＝||gxi-gzj||-αyitanhfgzj 其中，表示源领域图像集，表示目标领域图像集，WX，Z表示源领域图像集与目标领域图像集之间的自适应最优传输距离，Γ表示传输映射空间，π表示传输映射，πij表示从源领域图像xi处到目标领域图像zj处的传输概率质量，Cij表示从源领域图像xi处将单位概率质量传输到目标领域图像zj处的代价，μ表示源领域图像集的概率测度，ν表示目标领域图像集的概率测度，gxi表示图像特征提取器将源领域图像映射到特征空间，gzj表示图像特征提取器将目标领域图像映射到特征空间，f表示图像分类器，α为非负系数，tanh表示tanh函数，yi表示分类标签； 基于图像的预测分类标签，计算图像分类器在源领域图像上的图像分类损失； 基于图像分类损失、源领域图像集与目标领域图像集之间的差异度构建目标函数，基于目标函数对图像特征提取器和图像分类器进行梯度反馈，更新网络参数，迭代训练得到训练好的图像特征提取器和图像分类器； 获取目标领域图像，通过训练好的图像特征提取器进行特征提取，得到图像的特征嵌入，基于训练好的图像分类器对目标领域图像的特征嵌入进行分类，输出图像的分类标签。

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华南理工大学;华南师范大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。

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