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龙图腾网获悉浙大城市学院申请的专利一种半监督卫星影像语义分割网络构建方法、装置及电子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：CN115660069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211352554.9，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种半监督卫星影像语义分割网络构建方法、装置及电子设备是由李建元;金佳佳设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督卫星影像语义分割网络构建方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种半监督卫星影像语义分割网络构建方法、装置及电子设备，所述方法包括步骤：收集光学遥感影像图像；对所述光学遥感影像图像进行预处理以得到训练数据；构建全卷积图像分割网络；使用所述训练数据对所述全卷积图像分割网络进行训练以得到优化全卷积图像分割网络；基于所述优化全卷积图像分割网络构建半监督知识蒸馏网络；使用所述训练数据对所述半监督知识蒸馏网络进行训练。本申请提供的一种半监督卫星影像语义分割网络构建方法、装置及电子设备通过深度学习教师网络提炼标签样本知识，并将该知识转移到学生网络中，使得带标签样本类别达到较高的预测精度；提高了目标类别的精确度，同时提升模型泛化能力。

本发明授权一种半监督卫星影像语义分割网络构建方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种半监督卫星影像语义分割网络构建方法，其特征在于，所述方法包括步骤： 收集光学遥感影像图像； 对所述光学遥感影像图像进行预处理以得到训练数据； 构建全卷积图像分割网络； 使用所述训练数据对所述全卷积图像分割网络进行训练以得到优化全卷积图像分割网络； 基于所述优化全卷积图像分割网络构建半监督知识蒸馏网络； 使用所述训练数据对所述半监督知识蒸馏网络进行训练； 所述使用所述训练数据对所述半监督知识蒸馏网络进行训练包括步骤： 获取所述训练数据中未带有标签的第二输入数据； 将所述第二输入数据输入所述半监督知识蒸馏网络的教师网络以进行预测分割； 将所述第二输入数据输入所述半监督知识蒸馏网络的学生网络以提取多层次特征； 将所述第二输入数据分割为K+M类； 对齐所述教师网络的第一输出结果和所述学生网络的第二输出结果以计算目标类损失函数； 根据所述第二输出结果对所述第二输入数据进行谱聚类-规范割准则以计算软标签损失函数； 结合所述目标类损失函数和所述软标签损失函数对所述学生网络进行反馈优化并输出学生网络分割模型。

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