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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利基于文本引导半监督伪标签的海洋遥感海岸线分割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：CN120219407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510694099.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于文本引导半监督伪标签的海洋遥感海岸线分割方法是由陈亚雄;王启聪;熊盛武设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本引导半监督伪标签的海洋遥感海岸线分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于智慧海洋和遥感图像处理技术领域，公开一种基于文本引导半监督伪标签的海洋遥感海岸线分割方法，包括：收集海洋遥感海岸线图像数据，划分有标签数据和无标签数据并构建文本提示；构建含共享图像编码器、文本编码器、两个解码器和伪标签校准模块的分割模型，各部分协同提取图像特征和文本特征，生成伪标签和预测掩码，并通过不确定性校准优化伪标签；分监督与无监督阶段训练模型，将两个阶段损失函数值相加反向传播优化模型；最终基于训练好的模型，实现对海洋遥感海岸线图像的精准分割。该方法利用文本引导与半监督伪标签，有效提升跨区域海洋遥感海岸线分割的效率与准确性，降低对大量标注数据的依赖。

本发明授权基于文本引导半监督伪标签的海洋遥感海岸线分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本引导半监督伪标签的海洋遥感海岸线分割方法，其特征在于，包括： 步骤S1），收集海洋遥感海岸线图像数据，按比例随机划分有标签数据和无标签数据，构建海洋遥感海岸线图像数据集，并根据其所属类别构建文本提示； 步骤S2），构建基于半监督伪标签方式的海洋遥感海岸线分割模型，模型结构包括四个部分：共享图像编码器，文本编码器，两个独立文本图像跨模态解码器和不确定性驱动的伪标签校准模块； （1）所述共享图像编码器提取多尺度遥感图像特征； 共享图像编码器提取多尺度遥感图像特征的过程如下： 将ConvNeXt网络四层中含有的Block数分别定义为3,3,9,3，一共有18个Block，将有标签数据和无标签数据输入到ConvNeXt网络，在第一个Block中有标签数据和无标签数据进行数据处理操作得到图像特征数据，接着，对图像特征数据进行卷积核大小为2，步长为2的二维卷积降采样，降采样后的图像特征数据作为下一个Block的输入，进入下一个的Block继续进行上面的重复数据处理操作，直到最后一个Block进行跳跃连接后，降采样提取多尺度遥感图像特征； 所述Block中进行数据处理操作的具体过程如下： Sa1）对数据经预处理提取图像特征，对图像特征进行卷积核大小为7×7，padding为3的二维卷积操作,得到卷积图像特征； Sa2）对卷积图像特征进行层归一化操作； Sa3）对层归一化操作后的卷积图像特征进行卷积核大小为1×1的二维卷积升维操作，将其维度提升至4倍； Sa4）对升维操作后的卷积图像特征进行GELU激活函数处理； Sa5）对GELU激活函数处理后的卷积图像特征进行卷积核大小为1×1的二维卷积降维操作，将其维度降低至原值； Sa6）将降维操作后的卷积图像特征与图像特征进行跳跃连接，得到图像特征数据； （2）所述文本编码器提取特定任务提示的文本特征； （3）所述两个独立文本图像跨模态解码器分别是伪标签解码器和预测解码器，分别产生初始伪标签和预测掩码； （4）所述不确定性驱动的伪标签校准模块对输入伪标签解码器的多尺度遥感图像特征进行扰动，使其具有不确定性，并进行蒙特卡洛采样，计算其不确定性指标和均值，将均值作为伪标签，通过不确定性校准得到最终伪标签； 步骤S3），对海洋遥感海岸线分割模型进行训练； 步骤S4）基于训练好的海洋遥感海岸线分割模型，输入待分割的海洋遥感海岸线图像数据，输出与其相关的海岸线分割图像。

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武汉理工大学三亚科教创新园，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城用友产业园9号楼；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”。