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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利图片分类方法、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：CN114821153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210303659.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图片分类方法、装置、电子设备及存储介质是由徐常胜;姚涵涛设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图片分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种图片分类方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：将获取的待分类目标域图片输入至图片分类模型中，得到所述图片分类模型输出的分类结果；所述图片分类模型是基于历史源域图片、历史目标域图片和所述历史源域图片对应的类别标签训练得到的。本发明通过历史源域图片、历史目标域图片和所述历史源域图片对应的类别标签对图片分类模型进行训练，并将获取到的待分类目标域图片输入至训练好的图片分类模型中，得到带有类别标签的分类结果，实现对图片的准确分类。

本发明授权图片分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图片分类方法，其特征在于，包括： 将获取的待分类目标域图片输入至图片分类模型中，得到所述图片分类模型输出的分类结果； 所述图片分类模型是基于历史源域图片、历史目标域图片和所述历史源域图片对应的类别标签训练得到的； 所述图片分类模型包括： 特征提取层，从源域图片和目标域图片中提取所述源域图片对应的源域图片特征和所述目标域图片对应的目标域图片特征； 源域分类层，对所述源域图片特征进行分类预测，得到所述源域图片对应的源域图片分类得分； 特征重构层，基于所述源域图片特征对所述目标域图片特征进行重构，得到所述目标域图片对应的目标域重构特征； 目标域分类层，对所述目标域图片对应的目标域重构特征进行分类预测，得到所述目标域图片对应的目标域图片分类得分； 数值分类层，对所述源域图片分类得分和所述目标域图片分类得分进行分类处理，得到所述分类结果； 所述图片分类模型的训练步骤如下： 将所述历史源域图片和所述历史目标域图片输入至所述特征提取层中，获取所述历史源域图片对应的历史源域图片特征和所述历史目标域图片对应的历史目标域图片特征； 基于所述历史源域图片特征构建第一损失函数； 基于所述历史源域图片特征和所述历史目标域图片特征构建第二损失函数； 将所述历史源域图片特征和所述历史目标域图片特征输入至所述特征重构层，获取所述历史目标域图片对应的历史目标域重构特征； 基于所述历史目标域重构特征和所述历史目标域图片特征构建第三损失函数； 将所述历史目标域重构特征输入至目标域分类层，获取所述历史目标域重构特征对应的历史目标域图片分类得分； 基于所述历史目标域图片分类得分和所述历史目标域图片特征对应的初始目标域图片分类得分构建第四损失函数； 基于所述第一损失函数、所述第二损失函数、所述第三损失函数和所述第四损失函数均收敛以结束训练。

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