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龙图腾网获悉昆明学院申请的专利一种基于教师-学生知识蒸馏的未成熟咖啡豆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：CN121685529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610174703.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于教师-学生知识蒸馏的未成熟咖啡豆检测方法是由洪孙焱;张登吉;何俊;余靖;岳强;孙吉红;迟海洋;赵翔;邓飞;沈旭天;吴健雄;沈阳;胡星然;郭欣雨设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于教师-学生知识蒸馏的未成熟咖啡豆检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于教师‑学生知识蒸馏的未成熟咖啡豆检测方法，属于图像处理与农业品质检测交叉技术领域。该方法通过构建教师网络与学生网络，采用知识蒸馏策略实现模型压缩与性能保持的平衡。教师网络以Swin‑Large+AHM为骨干架构，具备强大的多尺度特征提取与任务感知能力；学生网络采用轻量级MobileViT+AHM架构，在保持较高检测精度的同时显著降低模型参数量与计算开销；训练过程中，教师网络通过AHM多任务增强检测模块生成任务特征图，指导学生网络学习未成熟咖啡豆的颜色、形状、边缘及银皮等关键特征，从而提升检测精度与鲁棒性；本发明有效解决了传统方法检测精度低、模型复杂度高、泛化能力差的问题，适用于咖啡豆自动化分拣与品质控制场景。

本发明授权一种基于教师-学生知识蒸馏的未成熟咖啡豆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于教师-学生知识蒸馏的未成熟咖啡豆检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据收集与预处理：通过采集图像数据集，执行图像数据集预处理操作后，图像数据集按划分比例划分为训练集和测试集； S2、构建改进的Swin-Large+AHM教师网络模型：基于Swin-Large网络模型，通过改进Swin-Large网络模型特征提取器的输入结构并增加AHM多任务增强检测模块，得到改进的Swin-Large+AHM教师网络模型； S2.1、改进Swin-Large网络模型特征提取器的输入结构：输入原始图像，通过改进Swin-Large网络模型特征提取器的输入结构，得到全局特征图； S2.2、构建AHM多任务增强检测模块；输入全局特征图，通过AHM多任务增强检测模块，得到最终银皮特征图； 所述AHM多任务增强检测模块包括任务专属通道再校准子单元和跨任务通道耦合子单元； S2.2.1、任务专属通道再校准子单元：输入全局特征图，依次通过全局平均池化层、两层全连接层和归一化后通道权重计算，得到任务专属特征图； S2.2.2、跨任务通道耦合子单元：输入任务专属特征图，通过对银皮任务通道权重执行加权聚合操作，得到最终银皮特征图，完成AHM多任务增强检测模块的构建； S3、训练改进的Swin-Large+AHM教师网络模型：输入训练集，通过训练改进的Swin-Large+AHM教师网络模型，得到训练完成的教师网络模型； S4、构建改进的MobileViT+AHM学生网络模型：基于MobileViT模型，通过增加AHM多任务增强模块和四个卷积残差模块，得到改进的MobileViT+AHM学生网络模型； S5、基于训练完成的教师网络模型和改进的MobileViT+AHM学生网络模型，通过对知识蒸馏损失计算值和目标检测损失计算值进行加权，得到总体损失值； S6、训练改进的MobileViT+AHM学生网络模型：输入训练集，基于总体损失值，通过反向传播进行训练，得到训练完成改进的MobileViT+AHM学生网络模型，完成教师-学生知识蒸馏的未成熟咖啡豆检测方法； S7、基于训练完成改进的MobileViT+AHM学生网络模型，输入测试集对改进的MobileViT+AHM学生网络模型进行测试，得到泛化性能指标； 所述泛化性能指标为平衡性指标F1-Score和分类性能指标AUC。

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