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龙图腾网获悉临沂大学;山东大学;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);青岛海尔科技有限公司;浙江大华技术股份有限公司申请的专利面向智能家居图像语义分割任务的异构特征知识蒸馏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：CN120726633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511205285.7，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权面向智能家居图像语义分割任务的异构特征知识蒸馏方法是由王星;徐明珠;聂礼强;唐昊煜;胡宇鹏;关惟俐;吴建龙;田云龙;王九如;殷俊;朱树磊设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向智能家居图像语义分割任务的异构特征知识蒸馏方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能家居技术领域，具体涉及一种面向智能家居图像语义分割任务的异构特征知识蒸馏方法，具体如下：构建智能家居图像语义分割数据集；构建教师模型和学生模型，提取图像中的不同层级的异构特征，得到分割图；分别构建边缘特征对齐模块和基于交叉注意力的深层特征对齐模块，得到相应模块对应的损失；将边缘特征对齐损失和深层特征对齐损失以及原本学生模型的分割任务损失进行合并，得到学生模型的损失函数，冻结教师模型参数，对学生模型进行参数更新，得到智能家居图像语义分割模型；将待分割图像输入到智能家居图像语义分割模型，得到分割结果。本发明在确保模型参数量不变的同时，提高分割精度，有利于模型在智能家居设备上的部署。

本发明授权面向智能家居图像语义分割任务的异构特征知识蒸馏方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能家居图像语义分割任务的异构特征知识蒸馏方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.收集复杂的智能家居场景图像，构建智能家居图像语义分割数据集，数据集中的图像包括分割区域和分割区域标签，按比例将数据集划分为训练集和测试集； S2.异构特征提取：构建基于Transformer架构的教师语义分割模型和基于卷积神经网络架构的学生语义分割模型，两模型分别对训练集中的智能家居场景图像进行特征提取，得到预测的语义分割图，提取的特征包括教师语义分割模型提取的浅层特征和深层特征，学生语义分割模型提取的浅层特征和深层特征； S3.浅层异构特征对齐：构建边缘特征对齐模块EAM，对教师语义分割模型提取的浅层特征和学生语义分割模型提取的浅层特征进行对齐，得到边缘特征对齐损失； S4.深层异构特征对齐：构建基于交叉注意力的深层特征对齐模块CAAM对教师语义分割模型提取的深层特征和学生语义分割模型提取的深层特征进行对齐，得到深层特征对齐损失； S5.学生语义分割模型训练：将边缘特征对齐损失和深层特征对齐损失以及学生语义分割模型的分割任务损失进行合并，得到学生语义分割模型的损失函数，同时冻结教师语义分割模型中的参数，将学生语义分割模型的损失函数回传至学生语义分割模型进行参数更新； S6、将测试集中智能家居场景图像输入到更新后的学生语义分割模型中，得到更新后的学生语义分割模型输出的预测的语义分割图。

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临沂大学;山东大学;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);青岛海尔科技有限公司;浙江大华技术股份有限公司，其通讯地址为：276000 山东省临沂市兰山区工业大道北段西侧；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”。

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