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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于半监督的水面目标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：CN119579874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411729114.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于半监督的水面目标检测方法是由吴萌;张玮龙;蔚婧;刘畅;徐悦婷;柯思琪;王昭兴设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督的水面目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于半监督的水面目标检测方法。该方法包括：获取包含水面目标对象的训练集图像，其中，训练集图像包括有标签图像和无标签图像；利用深度估计模型对训练集图像中的每张图像进行深度估计，得到每张图像的深度图，其中，每张图像的深度图包括每个像素的深度值；按照训练集图像中目标对象的类别提取目标张有标签图像中每一类的每个目标对象的目标框的高度值；当训练集图像进行目标轮处理时，基于教师模型对目标张无标签图像进行目标检测，生成无标签图像中每个目标对象的伪标签，其中，伪标签包括每个目标对象的检测框和类别。本发明解决了现有的半监督目标检测技术应用于水面上的目标检测效率低的技术问题。

本发明授权基于半监督的水面目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于半监督的水面目标检测方法，其特征在于，包括： 获取包含水面目标对象的训练集图像，其中，训练集图像包括有标签图像和无标签图像； 利用深度估计模型对训练集图像中的每张图像进行深度估计，得到每张图像的深度图，其中，每张图像的深度图包括每个像素的深度值； 按照训练集图像中目标对象的类别提取目标张有标签图像中每一类的每个目标对象的目标框的高度值； 当训练集图像进行目标轮处理时，基于教师模型对目标张无标签图像进行目标检测，生成无标签图像中每个目标对象的伪标签，其中，伪标签包括每个目标对象的检测框和类别； 通过初始二维高斯分布模型对有标签图像的每一类的每个目标对象的目标框的高度值和深度值进行拟合，得到目标二维高斯分布模型，其中，目标二维高斯分布模型包括每一类的目标对象的联合分布参数，联合分布参数包括每一类的目标对象的高度值和深度值的均值向量以及描述每一类的目标对象的高度值和深度值之间关系的协方差矩阵； 计算每个无标签图像中每个目标对象的伪标签所对应高度值和深度值，与每个目标对象的类别的目标二维高斯分布模型之间的马氏距离，基于马氏距离和每个目标对象对应的类别筛选阈值的平方，确定每个无标签图像中每个目标对象伪标签的目标结果； 基于目标结果，将目标轮的任意一个无标签图像与上一轮任意一个的无标签图像进行融合，得到融合后的新图像； 将新图像与有标签图像输入至学生模型，得到新图像的目标对象的类别和位置和有标签图像的目标对象的类别和位置，计算新图像对应的分类损失和回归损失，以及有标签图像对应的分类损失和回归损失； 基于目标轮的学生模型的参数更新教师模型的权重，重复迭代，得到最后一轮的新图像的目标对象的类别和位置和有标签图像的目标对象的类别和位置。

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