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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利一种基于对比思想和集成判别的图像开集识别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：CN115331055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210973602.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于对比思想和集成判别的图像开集识别方法是由葛演彦;杨阳;邢磊;李北辰设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比思想和集成判别的图像开集识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于对比思想和集成判别的图像开集识别方法，包括读取图像数据集、建立神经网络模型结构、训练神经网络模型结构、建立集成未知判别器以及进行图像开集识别。本发明公开的一种基于对比思想和集成判别的图像开集识别方法，通过建立神经网络模型结构、使用对比学习训练思想进行模型训练以及最后使用集成未知判别器进行图像开集识别，能够有效减少在混合场景下，已知类样本与未知类样本之间的错误分类情况，提高图像开集识别的准确率。

本发明授权一种基于对比思想和集成判别的图像开集识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比思想和集成判别的图像开集识别方法，其特征在于：包括：步骤一：读取图像数据集：计算机读取图像数据集，把图像数据集划分为训练数据集和测试数据集；步骤二：建立神经网络模型结构：神经网络模型结构包括编码器、解码器以及分类器，编码器和解码器用于对输入图像进行编解码处理，分类器是一个利用编码器提取的特征进行已知类分类的全连接网络；步骤三：训练神经网络模型结构：将步骤一中带有标签的训练数据集输入到步骤二中建立的神经网络模型结构中进行模型训练，并记录已知类图像样本的特征以及重构误差；步骤四：建立集成未知判别器：集成未知判别器包括基于重构误差分布的未知检测器以及基于特征分布的未知检测器；步骤二中的分类器预测结果以及步骤三中的重构误差分别输入到基于重构误差分布的未知检测器中，步骤二中编码器提取的特征输入到基于特征分布的未知检测器中，基于重构误差分布的未知检测器在分类器预测结果的引导下判断重构误差是否属于该类别，同时基于特征分布的未知检测器与所有类别的特征分布进行比对判断是否属于某个已知类，如果任意一个未知检测器通过分位数阈值将待识别样本判断为未知样本，则最终将该样本视为未知类别，否则为已知类别，并把分类器预测结果作为待识别样本的分类结果；步骤五：进行图像开集识别：将待识别图像输入到步骤二建立的神经网络模型结构中，经过步骤四建立的集成未知判别器输出待识别图像属于某个已知类别或者未知类别。

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