西北工业大学卫保国获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于语义一致性的半监督主动学习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：CN115759243B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211454359.7，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权一种基于语义一致性的半监督主动学习方法是由卫保国;蔡明治;张悦;李旭;李立欣设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于语义一致性的半监督主动学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义一致性的半监督主动学习方法，首先通过语义感知剪裁对样本图像进行定位，解决了随机剪裁可能导致假阳性，从而导致模型对剪裁内容的误解、提高模型的分类精度；其次，通过半监督学习对图像分类网络进行训练；最后通过主动学习，扩充标签样本集，并结合半监督损失和主动学习损失确定模型的总损失，根据总损迭代更新总损失的分类权重直到满足预设分类精度，达到了图像分类过程中减小添加标签成本、提高分类网络模型分类精度的技术效果。
本发明授权一种基于语义一致性的半监督主动学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义一致性的半监督主动学习方法，其特征在于，包括 对每个原始图像进行语义感知剪裁，获得对应剪裁后的剪裁图像，所述剪裁图像包含待标注图像特征； 将所述原始图像和所述剪裁图像通过半监督学习，输出半监督学习损失； 将每个所述原始图像对应所述剪裁图像再通过主动学习，输出主动学习损失； 对所述主动学习损失和所述半监督学习损失进行加权得到总损失； 根据所述总损失反向传播更新图像分类网络的分类权重； 对每个原始图像进行语义感知剪裁，获得对应剪裁后的剪裁图像，所述剪裁图像包含待标注图像特征包括： 将所述原始图像作为剪裁网络的输入，计算剪裁图像的图像特征；剪裁网络的参数包括：剪裁规模s,剪裁率r,预设激活点阈值k,剪裁图像的高度，剪裁图像的宽度； 对所述图像特征进行归一化，输出对应的热力图M； 判断所述热力图的亮度是否大于预设激活点阈值，当大于所述预设激活点阈值时，获取定位框，L是计算矩形的函数； 在定位框内选择一个图像特征点，计算出图像特征点的位置信息，输出包含所述高度、宽度以及所述图像特征点的位置信息的剪裁图像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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