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龙图腾网获悉华能盐城大丰新能源发电有限责任公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司申请的专利交叉一致性自训练遥感图像语义分割网络训练方法及装置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：CN114283285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202111364685.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权交叉一致性自训练遥感图像语义分割网络训练方法及装置是由吕亮;齐革军;牛晨晖;陈晓路;杭兆峰;刘溟江;姚中原;严祺慧;王恩民;任鑫;王华;童彤;赵鹏程;杜静宇设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本交叉一致性自训练遥感图像语义分割网络训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种交叉一致性自训练遥感图像语义分割网络训练方法及装置，涉及遥感图像分割技术领域。具体实现方案为：构建遥感图像语义分割网络，所述遥感语义分割网络为UNet；根据遥感图像样本数据集对所述遥感图像语义分割网络进行训练；将实时拍摄的遥感图像输入训练完成的遥感图像语义分割网络，并输出所述遥感图像的语义分割结果。本申请实施例通过构建遥感图像语义分割网络并根据遥感图像样本数据集训练所述遥感图像语义分割网络，实现了对所述遥感图像进行分割。本申请实施例可以避免遥感图像分割标注耗费大量人力，提高训练的效率，并提高遥感图像分割的准确度。

本发明授权交叉一致性自训练遥感图像语义分割网络训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种交叉一致性自训练遥感图像语义分割网络训练方法，其特征在于，包括： 构建遥感图像语义分割网络，所述遥感图像语义分割网络为UNet； 根据遥感图像样本数据集对所述遥感图像语义分割网络进行训练； 将实时拍摄的遥感图像输入训练完成的遥感图像语义分割网络，并输出所述遥感图像的语义分割结果； 所述根据遥感图像数据集对所述遥感图像语义分割网络进行训练，包括： 获取所述遥感图像样本数据集，所述述遥感图像样本数据集中包含遥感图像； 对所述遥感图像中像素的地物类别进行标记，以生成对应的标签遥感图像； 对所述遥感图像样本数据集进行预处理，以划分得到训练集、验证集和测试集； 构建包括编码器、主解码器与多个辅助解码器的遥感图像语义分割网络； 将所述训练集分为标记样本与无标记样本，并输入所述遥感图像语义分割网络中进行训练； 所述遥感图像语义分割网络的训练，包括： 将训练集遥感图像分为标记样本与无标记样本，其中，所述标记样本包含遥感图像与对应的标签遥感图像，所述无标记样本只包含遥感图像； 第一训练阶段，将标记样本与无标记样本输入所述遥感图像语义分割网络的编码器，所述编码器提取的标记样本特征图并输入至主解码器，所得预测结果与标签数据计算监督损失； 第二训练阶段第一部分，将所述编码器提取的无标记样本特征图进行随机变换，并输入至主解码器和辅助解码器中，根据所述辅助解码器的预测结果与主解码器的预测结果计算一致性损失； 第二训练阶段第二部分，将所述主解码器与所述辅助解码器的预测结果进行融合以得到伪标记，将所述伪标记与对应的遥感图像作为标记样本进行监督训练； 超参数与损失函数在训练过程中学习率的变化策略包括： （1） 其中，base_lr=4.2e-6；热启动因子warm_factor=1.2；epoch为训练迭代次数；lr为学习率，lr随着时间增长逐渐上升；warm_epoch为热启动的迭代次数，warm_epoch设置为30； 进行热启动，当训练超过warm_epoch后，使用多项式学习率衰减策略，最大训练迭代次数max_epoch设为1500，衰减指数power设置为0.9，最大学习率max_lr设置为1e-3； 计算监督损失所使用的损失函数为交叉熵损失函数，计算一致性损失所用的损失函数为均方误差损失函数，所述遥感图像语义分割网络的整体损失函数为： （2） 为预测结果；为标记图像；为监督损失；为主解码器的预测结果；为辅助解码器的预测结果；为一致性损失；为的权重； 在第一训练阶段，由监督损失部分主导整体损失； 在第二训练阶段，整体损失由一致性损失主导，的具体公式为： （3） 其中，num_epochs为训练迭代总次数；训练轮次阈值a设置为200，训练迭代至第a次前逐渐上升，训练超过a次后稳定至w；num_epochs设置为1500，w设置为1。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华能盐城大丰新能源发电有限责任公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司，其通讯地址为：224134 江苏省盐城市大丰区草庙镇幸福路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。