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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于特征重映射的图像多分类系统及训练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：CN115439681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210978719.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于特征重映射的图像多分类系统及训练方法是由邹腊梅;李广磊;连志祥;王皓;谢佳;钟胜设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征重映射的图像多分类系统及训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征重映射的图像多分类系统及训练方法，在多分类系统训练期间，将样本同时输入至待训练的多分类网络和训练好的二分类网络，利用二分类网络输出的分类结果修正多分类网络输出的分类结果，使多分类网络在训练期间输出的正常类别概率趋近二分类网络输出的正常类别概率，实现特征重映射。通过训练好的二分类网络对多分类网络的正常样本类别结果进行修正，可以提高多分类网络对正常类别样本的识别精度，尤其是在正常样本较少的情况下，也能得到对正常类别样本的识别精度较高的多分类系统。

本发明授权基于特征重映射的图像多分类系统及训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征重映射的图像多分类系统，其特征在于，包括： 多分类网络，输入所述多分类网络的样本依次经卷积层、全连接层和softmax层后实现种分类，并输出分类结果，其中，代表正常类别概率，其余分别代表不同缺陷概率，n=m-1，≥3； 二分类网络，输入所述二分类网络的样本依次经卷积层、全连接层和softmax层后实现2种分类，并输出分类结果，其中，分别代表缺陷类别概率和正常类别概率； 特征重映射网络，用于根据所述二分类网络输出的分类结果修正所述多分类网络输出的分类结果，使所述多分类网络在训练期间输出的正常类别概率趋近所述二分类网络输出的正常类别概率，实现特征重映射； 损失计算模块，用于计算训练损失并反向调节多分类网络的参数以使损失收敛； 所述特征重映射网络包括： 权重参数调节模块，用于获取多分类网络全连接层的输出结果和二分类网络全连接层的输出结果，进行拼接后经全连接层输出权重参数； 正常类别概率修正模块，用于利用权重参数将正常类别概率修正为，其中， ； 所述损失计算模块包括特征差异损失模块和分类损失模块，所述特征差异损失模块用于计算多分类网络全连接层的输入特征和二分类网络全连接层的输入特征之间的特征差异损失，所述分类损失模块用于计算特征重映射后的多分类网络的分类损失，所述损失计算模块以分类损失和特征差异损失之和作为训练损失。

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