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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于能量场与距离空间的提示增量聚合的图像分类方法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：CN119360075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411289290.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于能量场与距离空间的提示增量聚合的图像分类方法是由宋美娜;田震;冯煜;朱一凡;张光卫设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于能量场与距离空间的提示增量聚合的图像分类方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于能量场与距离空间的提示增量聚合的图像分类方法，包括：获取领域增强学习场景的数据集，其中，数据集包括至少一个领域的数据；通过数据集进行训练，在训练时，利用当前领域的数据和冻结的CLIP模型，通过最小化损失函数来优化该领域的个性化提示模型；在推理时，通过CLIP模型对待分类图像进行编码得到特征向量，并计算特征向量与各个领域的距离，对于每个领域，使用该领域的个性化提示模型与CLIP模型融合生成待分类图像的能量和预测概率，基于距离和能量确定距离因子和能量因子，将距离因子和能量因子结合得到领域权重，使用领域权重计算预测概率的加权和，生成分类混合概率。采用上述方案的本发明提升了模型的跨域增量适配能力。

本发明授权基于能量场与距离空间的提示增量聚合的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于能量场与距离空间的提示增量聚合的图像分类方法，其特征在于，包括： 获取领域增强学习场景的数据集，其中，所述数据集包括至少一个领域的数据； 通过数据集进行训练，在训练时，利用当前领域的数据和冻结的CLIP模型，通过最小化损失函数来优化该领域的个性化提示模型； 在推理时，通过CLIP模型对待分类图像进行编码得到特征向量，并计算特征向量与各个领域的距离，对于每个领域，使用该领域的个性化提示模型与CLIP模型融合生成待分类图像的能量和预测概率，基于距离和能量确定距离因子和能量因子，将距离因子和能量因子结合得到领域权重，使用领域权重计算预测概率的加权和，生成分类混合概率； 其中，所述特征向量与各个领域的距离为特征向量到每个领域质心的最小距离，所述距离因子表示为： DFix＝Dmin-Dix 其中，DFix为第i个领域的距离因子，DFix∈-∞,0]，Dmin＝mini{Dix}，Dix为与第i个领域的距离， 其中，fθx为图像x的特征向量，第i个领域的KNN中心点为第i个领域的第j个KNN质心，k为质心数量； 所述能量因子为Helmholtz自由能，所述能量因子表示为： 其中，Hx[y]是y∈{1,...,N}的logit值，y是预测标签值序号，N是预测标签数量，T是给定温度； 所述权重表示为： 其中，EFx为能量因子，DFx为距离因子，α、β为系数，Fx为混合因子，Wi为第i个领域的混合权重，Fix为第i个领域的混合因子，s表示有s个领域。

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