海南大学张卫东获国家专利权
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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种基于可分辨特征的半监督物体检测系统及其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：CN115797621B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211422460.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于可分辨特征的半监督物体检测系统及其训练方法是由张卫东;任相璇;贺通;覃善兴;熊明磊;章海波;胡小波;何鹭飞;左勇设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于可分辨特征的半监督物体检测系统及其训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器视觉的中的目标检测领域，具体涉及一种基于可分辨特征的半监督物体检测系统及其训练方法，系统包括：输入图像特征提取模块、可分辨特征敏感的区域建议模块、可分辨特征提取与存储模块、可分辨特征的数据增强模块和物体识别与定位模块；所述训练方法包括：步骤1：确定目标检测网络，并搭建如上所述的系统；步骤2：收集应用场景数据集，所述应用场景数据集包括有标签数据和无标签数据；步骤3：使用所述应用场景数据集对系统进行训练；步骤4：迭代前一步骤，直到训练的系统模型达到理想物体检测效果。通过本发明，提高模型对数据的利用能力，有效解决半监督学习中过分依赖有标签数据而对无标签数据利用不足的问题。
本发明授权一种基于可分辨特征的半监督物体检测系统及其训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可分辨特征的半监督物体检测系统，其特征在于，所述系统包括： 输入图像特征提取模块：用于提取输入图像数据的特征，并将所述特征编码为高维特征； 可分辨特征敏感的区域建议模块：用于基于所述高维特征产生所述输入图像数据的可分辨特征热力图，并通过所述可分辨特征热力图辅助区域建议网络进行定位，生成目标框提案； 可分辨特征提取与存储模块：用于提取所述目标框提案中的可分辨特征，并对提取到所述可分辨特征进行对比聚类，形成各类可分辨特征集，再存储各类可分辨特征集的原型向量； 可分辨特征数据增强模块：用于遮盖对无标签的所述输入图像数据生成的目标框提案中的部分可分辨特征，迫使系统去不断探索该目标提案中新的可分辨特征； 物体识别与定位模块，用于通过所述可分辨特征及所述目标提案中的特征预测正确的物体类别与位置。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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