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龙图腾网获悉深圳市人工智能与机器人研究院;深圳国创具身智能机器人有限公司申请的专利实例分割模型的半监督训练方法、实例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：CN119942118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510058096.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权实例分割模型的半监督训练方法、实例分割方法及相关设备是由胡君杰;郑湫;高源;林天麟设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本实例分割模型的半监督训练方法、实例分割方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开实例分割模型训练方法。本申请实施例方法包括：获取带标签的原始高度视角数据集和无标签的目标高度视角数据集；利用带标签原始高度视角数据集中的深度信息转换到目标高度视角，生成投影数据集；利用带标签的原始高度视角数据集和投影数据集训练预先构建的教师模型，得到目标教师模型；基于无标签的目标高度视角数据集、投影数据集和目标教师模型训练初始学生模型，最终得到实例图像分割模型。在整个过程中，通过利用深度信息将获取带标签的原始高度视角数据集转换到目标高度视角得到投影数据集，并配合无标签目标高度视角数据集使得训练得到的实例分割模型能够适应不同视角和高度的变化，从而增强导航系统的鲁棒性。

本发明授权实例分割模型的半监督训练方法、实例分割方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种实例分割模型的半监督训练方法，其特征在于，包括： 获取带标签的原始高度视角数据集和无标签的目标高度视角数据集；所述带标签的原始高度视角数据集包括多个原始高度视角的第一图像和各个所述第一图像的标签信息和深度信息；所述无标签的目标高度视角数据集包括多个目标高度视角的第二图像； 利用所述带标签的原始高度视角数据集中的所述深度信息，将各个原始高度视角下的所述第一图像转换到目标高度视角，生成由目标高度视角下第一图像所构成的投影数据集；每个目标高度视角下第一图像的标签信息自动继承对应的原始高度视角下第一图像的标签信息； 利用所述带标签的原始高度视角数据集和所述投影数据集训练预先构建的教师模型，得到目标教师模型； 基于所述目标教师模型的参数，构建初始学生模型； 基于所述无标签的目标高度视角数据集、所述投影数据集和所述目标教师模型训练所述初始学生模型，得到目标学生模型； 基于所述目标学生模型的参数，确定实例分割模型。

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深圳市人工智能与机器人研究院;深圳国创具身智能机器人有限公司，其通讯地址为：518129 广东省深圳市龙岗区坂田街道雅宝路1号星河WORLDG2-14、15层；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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