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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种基于多教师和特征蒸馏的遥感图像船舶检测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：CN119919767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411768449.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于多教师和特征蒸馏的遥感图像船舶检测方法是由张小瑞;李世诚;王婷;乔万辉;王浩;卞子文设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多教师和特征蒸馏的遥感图像船舶检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多教师和特征蒸馏的遥感图像船舶检测方法，属于知识蒸馏领域。具体方法为：构建遥感船舶图像数据集，包括训练集和验证集，构建至少两个大型教师网络模型和一个学生网络模型；将训练集中的遥感船舶图像输入至大型教师网络和学生网络模型，进行遥感船舶图像中船舶目标检测训练；利用多教师模型对学生模型进行多教师结合掩码生成特征的蒸馏训练，得到小型的学生模型；通过限制学生模型所使用的资源模拟学生模型在无人机或卫星终端的部署，使用验证集对学生模型进行检测验证，得到最终的学生模型；使用最终的学生模型对待测遥感船舶图像进行船舶检测。实现在资源有限的情况下部署学生网络模型实现遥感图像船舶检测。

本发明授权一种基于多教师和特征蒸馏的遥感图像船舶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多教师和特征蒸馏的遥感图像船舶检测方法，其特征在于，方法步骤如下： 步骤S1，构建遥感船舶图像数据集，对数据集中的图像进行预处理，将预处理后的图像分为训练集和验证集，所述预处理后的图像已完成船舶目标的标注；构建至少两个大型教师网络模型和一个学生网络模型；学生网络模型与教师网络模型具有同类型的网络结构，学生网络层次少于教师网络； 步骤S2，将训练集中的遥感船舶图像输入至大型教师网络和学生网络模型，进行遥感船舶图像中船舶目标检测训练；并行获取教师网络模型和学生网络模型的输出信息；从学生网络模型和每个教师网络模型中提取中间层特征参数和输出层参数；对教师网络模型进行船舶特征提取能力、检测准确率和召回率指标评估，保存教师模型最佳参数； 步骤S3，利用步骤S2训练得到的至少两个教师模型对学生模型进行多教师结合掩码生成特征的蒸馏训练，得到小型的学生模型；多教师模型对学生模型进行蒸馏训练过程中，实施特征蒸馏和输出层蒸馏；特征蒸馏采用掩码生成特征的蒸馏方法，具体的，通过掩码机制，强制学生模型用自己的部分特征去生成教师模型的所有特征；输出层蒸馏采用非目标类别归一化的方法； 步骤S4，通过限制学生模型所使用的资源模拟学生模型在无人机或卫星终端的部署，并使用验证集对得到的学生模型进行检测验证，得到最终的学生模型； 步骤S5，使用最终的学生模型对待测遥感船舶图像进行船舶检测。

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