国家海洋环境监测中心初佳兰获国家专利权
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龙图腾网获悉国家海洋环境监测中心申请的专利一种基于互导学习的半监督浒苔检测方法及系统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：CN116523897B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310602376.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于互导学习的半监督浒苔检测方法及系统是由初佳兰;张蔡辉;陈艳拢;任鹏设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于互导学习的半监督浒苔检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明一种基于互导学习的半监督浒苔检测方法及系统，涉及可见光遥感图像场景识别技术领域，包括四大步骤：步骤一，数据预处理与标注；步骤二，构建卷积神经网络模型；步骤三，进行网络模型的互导学习；步骤四，使用训练完毕的两个网络进行浒苔检测并将结果进行加权融合。本发明针对监督分类中遥感影像浒苔检测标注数据少的问题，通过设计高置信度伪标签策略结合数据增强来高效利用无标注数据，扩充样本数据集，提高训练模型精度，实现高质量的遥感影像浒苔检测，为大规模浒苔爆发时的灾情监测提供技术支撑。
本发明授权一种基于互导学习的半监督浒苔检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于互导学习的半监督浒苔检测方法，其特征在于，包括： 对遥感影像进行预处理与标注； 构建基于卷积神经网络模型UNet的浒苔检测模型； 互导学习所述浒苔检测模型，包括：通过有标签数据预训练两个初始化参数不同的UNet网络模型；使用两个UNet网络模型分别对未标注数据集合进行预测生成相应伪标签集，并将对应伪标签进行加权融合生成相应的伪标签集合；然后根据伪标签选择策略在融合后伪标签集中挑选出高置信度伪标签数据同时结合数据增强操作与带标签数据混合重新训练网络模型，并在此过程中更新有标注数据集和未标注数据集，迭代学习，直到未标注数据集为空；其中，所述伪标签选择策略，包括：针对两个UNet网络模型生出的伪标签，采用交叉熵损失作为量化指标，确定两个伪标签的相似度；选择相似度排名靠前的预设个伪标签作为高置信度伪标签； 分别使用训练之后的两个浒苔检测模型测试浒苔数据，并对预测结果进行加权融合。
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