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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于校准教师模型的知识蒸馏的电熔镁炉异常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：CN120997587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511140116.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于校准教师模型的知识蒸馏的电熔镁炉异常检测方法是由张瑞垚;周平设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于校准教师模型的知识蒸馏的电熔镁炉异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于概率校准的知识蒸馏的电熔镁炉异常检测方法，包括：采集电熔镁炉生产过程中的实时图像数据并标注为正常或异常类别，构成训练数据集；训练复杂的教师模型并生成初始软标签；再利用IVAP对教师模型输出的软标签进行精准校准，获得校准后的概率分布及其不确定性区间；基于该校准概率区间构建加权知识蒸馏损失函数，训练一个轻量级的学生模型。实时生产过程中，通过学生模型预测异常概率实现对电熔镁炉异常状态的准确检测与实时报警。本发明提升了学生模型预测概率的校准精度，增强了对少数类异常的识别能力，降低了漏报风险，且模型轻量，适用于资源受限场景的实时应用。

本发明授权一种基于校准教师模型的知识蒸馏的电熔镁炉异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于校准教师模型的知识蒸馏的电熔镁炉异常检测方法，其特征在于，包括： S1、利用工业相机实时捕获高温熔炉图像数据，构成初始数据集； S2、将初始数据集划分为训练集、验证集和校准集，选择教师模型和学生模型，并对教师模型进行训练； S3、利用教师模型构造得分函数，包括： 利用教师模型Mt的logit，构造得分函数，如下： s i=Sxi 其中，si表示得分函数，xi表示训练集中的高温熔炉图像数据； S4、基于所述得分函数和校准集，利用IVAP算法对教师模型输出的软标签进行校准，包括： S41、设定待校准样本为xt，根据步骤S3中构造的得分函数，计算校准集Dcal中的样本和待校准样本xt的得分，如下： 其中，表示校准集中第1个样本的得分，表示校准集中第n个样本的得分，表示待校准样本xt的得分； S42、利用步骤S3中构造的得分函数si=Sxi，构建保序回归模型和，如下： 其中，表示样本所对应的标签，0和1分别表示待校准样本xt可能的标签； S43、根据保序回归模型，计算待校准样本xt对应标签为0和1的概率，计算公式，如下： 其中，表示待校准样本xt对应标签为0的概率，表示待校准样本xt对应标签为1的概率； S44、将待校准样本xt对应标签为0和1的概率进行融合，计算融合概率，计算公式，如下： 其中，表示融合概率； S45、根据融合概率，计算校准标签，计算公式，如下： 其中，表示校准标签； S5、利用经过校准的软标签构造新的知识蒸馏损失函数，训练学生模型； S6、将训练完成的学生模型部署于电熔镁炉现场，对实时图像数据执行异常检测。

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