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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的半监督图像分割方法及相关设备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：CN116758285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310709551.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于人工智能的半监督图像分割方法及相关设备是由郑智琳;高良心;黄凌云设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的半监督图像分割方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能和数字医疗技术领域，提出一种基于人工智能的半监督图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：采集标签图像和无标签图像；搭建学生模型和教师模型；将无标签图像输入教师模型和学生模型得到第一教师输出和第一学生输出，根据第一代价函数训练学生模型；对无标签图像进行数据增强后输入教师模型得到第二教师输出，结合第一教师输出计算第二代价函数以训练教师模型；将标签图像输入学生模型得到第二学生输出，统计分割错误的像素点数量得到分割错误系数；基于分割错误系数构建第三代价函数以训练教师模型；当所有代价函数均小于预设数值时将学生模型作为半监督图像分割模型。本申请能提高半监督图像分割的精度。

本发明授权基于人工智能的半监督图像分割方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的半监督图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： S10，采集多个带标签数据的标签图像，以及多个不带标签数据的无标签图像，所述标签数据包括所述标签图像中各像素点的像素种类，所述像素种类包括前景和背景； S11，搭建学生模型和教师模型； S12，将任意无标签图像分别输入所述教师模型和所述学生模型以获取第一教师输出和第一学生输出，并基于所述第一教师输出和所述第一学生输出计算第一代价函数以训练所述学生模型； S13，对所述无标签图像进行数据增强得到增强图像，将所述增强图像输入所述教师模型以获取第二教师输出，并基于所述第一教师输出和所述第二教师输出计算第二代价函数以训练所述教师模型； S14，将任意标签图像输入所述学生模型以获取第二学生输出，并统计所述第二学生输出中分割错误的像素点的数量得到分割错误系数，所述分割错误系数包括假阴性系数和假阳性系数； S15，基于所述标签图像的分割错误系数和标签数据计算第三代价函数以训练所述教师模型； S16，返回步骤S12，直到所述第一代价函数、所述第二代价函数和所述第三代价函数的数值均小于预设数值时停止训练，并将所述学生模型作为半监督模型，所述半监督模型的输入为待分割图像，输出为所述待分割图像的分割结果。

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