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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于深度学习的古文字开集识别系统及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：CN115761762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211557174.9，技术领域涉及：G06V30/22；该发明授权一种基于深度学习的古文字开集识别系统及方法是由张闯;吴铭;徐铭瑞;徐梦秋设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的古文字开集识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的古文字开集识别系统及方法，使用深度学习技术进行初步古文字识别，不仅能够对已知类别的古文字样本进行分类，同时能将原本训练集中未知的类别样本单独预测出，并标记为“未知”类别，开集普适性更强。并对于未知的类别提供了形近字推荐的功能，将与未知类别的古文字最形近的多个字形的文字作为推荐，能够帮助未知类别的古文字根据已知类别形近字进行考释，方便随后的考释工作的开展，实现古文字开集识别并给被判别为未知类别的古文字以形似文字推荐，提高古文字考释效率，同时可以降低人工分类的成本，实现自动进行初筛，降低人工成本。

本发明授权一种基于深度学习的古文字开集识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的古文字开集识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用深度学习网络通过两次开闭集筛选的识别方法对开集及闭集古文字样本进行划分，得到闭集的古文字样本和开集的古文字样本；开集及闭集古文字样本的划分具体方法为：首先，将训练集中古文字类别中的样本设定为开集的古文字样本，训练集中其余样本为闭集的古文字样本；训练一个初步区分开、闭集古文字样本的网络，随后在测试集上进行第一次开、闭集古文字的预测筛选，选择出在这次预测中被预测为开集类别的古文字样本；再将被预测为开集类别的古文字样本，使用原本的闭集分类网络，进行二次筛选分类；经过这两次的开、闭集古文字样本的筛选，将最终两次都被认定为是开集类别的古文字样本，提取出来，作为最终被判定为开集的古文字样本；训练的网络结构为：在输出层各个类别概率前，设定阈值，将概率值大于设定阈值的古文字样本定为闭集古文字样本，将概率值小于设定阈值的古文字样本判定为开集古文字样本； S2、使用深度学习网络对步骤S1判定为闭集的古文字样本按照已知类别标签进行分类； S3、将步骤S1学习到的与被判别为开集的古文字样本的古文字最接近的若干个古文字作为可视化推荐古文字，并作可视化形近字推荐。

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