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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利基于多模态负原型的小样本开集识别方法、系统及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：CN120804600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511258922.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多模态负原型的小样本开集识别方法、系统及介质是由季博文;王君洪;宋诚设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态负原型的小样本开集识别方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态负原型的小样本开集识别方法、系统及介质，将开集小样本任务的查询集中多个样本输入到小样本开集识别模型中，进行闭集分类和开集识别；小样本开集识别模型的训练过程为：获取查询集样本图像和支持集样本并分别提取得到支持样本视觉特征、查询样本视觉特征和支持语义特征；将支持样本视觉特征和支持语义特征输入到特征融合网络中，得到多模态类别原型；对多模态类别原型和多模态开放权重进行注意力机制运算输出多个多模态负原型；计算每个查询样本视觉特征与每个多模态负原型之间的相似度并取最大相似度的多模态负原型作为每个查询样本的最佳负原型；该小样本开集识别方法提高了小样本识别稳定性和准确度。

本发明授权基于多模态负原型的小样本开集识别方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于多模态负原型的小样本开集识别方法，其特征在于，将开集小样本任务的查询集中多个样本输入到小样本开集识别模型中，进行闭集分类和开集识别； 所述小样本开集识别模型的训练过程如下： 获取查询集样本图像和支持集样本并分别提取得到支持样本视觉特征、查询样本视觉特征和支持语义特征，所述支持集样本包含支持集样本图像与对应的支持集类名； 将支持样本视觉特征和支持语义特征输入到预训练的特征融合网络中，将所得到的类别c的多模态特征均化得到多模态类别原型，所述类别c为第c个支持集类名； 对多模态类别原型和多模态开放权重进行注意力机制运算输出多个多模态负原型；计算每个查询样本视觉特征与每个多模态负原型之间的相似度并取最大相似度的多模态负原型作为每个查询样本的最佳负原型； 将查询样本视觉特征、多模态类别原型和最佳负原型输入到N+1类分类器中，实现闭集分类和开集识别，其中N为支持集类名的数量； 构建总损失函数以调整小样本开集识别模型中的可训练参数。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号, 中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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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