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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领域自适应图像分类方法、设备、存储介质及程序产品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：CN114463575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111602325.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权领域自适应图像分类方法、设备、存储介质及程序产品是由许逸凡;盛柯恺;吴保元;董未名;徐常胜设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本领域自适应图像分类方法、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种领域自适应图像分类方法、设备、存储介质及程序产品，领域自适应图像分类包括：确定源域图像和目标域图像；目标域图像中包括图像污染；图像污染包括模糊污染、噪声污染、天气污染、图像质量变化污染中的至少一种；获取图像分类结果，将源域图像和目标域图像输入图像分类模型，得到图像分类模型输出的图像分类结果；其中图像分类模型是通过源域样本图像和目标域样本图像之间的域差异信息构建目标污染样本，并基于目标污染样本计算教师‑学生模型的对比损失进行训练得到的；其中，源域样本图像和目标域样本图像不包括图像污染。

本发明授权领域自适应图像分类方法、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种领域自适应图像分类方法，其特征在于，包括：确定源域图像和目标域图像；所述目标域图像包括图像污染；所述图像污染包括模糊污染、噪声污染、天气污染、图像质量变化污染中的至少一种；获取图像分类结果，将所述源域图像和目标域图像输入图像分类模型，得到所述图像分类模型输出的图像分类结果；其中所述图像分类模型是通过源域样本图像和目标域样本图像之间的域差异信息构建目标污染样本，并基于所述目标污染样本计算教师-学生模型的对比损失进行训练得到的；其中，所述源域样本图像和所述目标域样本图像不包括图像污染；所述通过源域样本图像和目标域样本图像之间的域差异信息构建目标污染样本，包括：获取所述源域样本图像和所述目标域样本图像分别经过学生模型的特征提取器后的迁移损失；基于所述迁移损失进行投影梯度下降处理得到目标污染样本；所述基于所述迁移损失进行投影梯度下降处理得到目标污染样本，包括：重复执行以下公式直至达到设定次数阈值，得到目标污染样本: 其中，表示目标污染样本；xs表示源域样本图像、xt表示目标域样本图像、f表示学生模型的特征提取器；δ表示预设调整范围参数，η表示更新步长。

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