基于弹性权重干扰隔离与原型漂移校准的增量检测方法

本发明涉及基于弹性权重干扰隔离与原型漂移校准的增量检测方法，包括：在弹性权重干扰隔离阶段，通过历史模型检测当前数据的干扰区域并生成干扰区域集合(被误判为背景的新类目标)，结合历史与当前干扰信息重要性参数构建感知评分，构建损失函数训练模型并更新旧知识重要性参数；在原型漂移校准阶段，基于历史特征建立旧阶段类原型，通过投影层进行漂移补偿并生成漂移补偿特征，将漂移补偿特征与模型输出特征拼接后重新训练分类头，以校准特征分布，完成两阶段技术闭环。该增量检测方法可有效解决灾难性遗忘的问题。