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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于标签融合的半监督开集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：CN118736197B 。

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：202410834098.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于标签融合的半监督开集目标检测方法是由陆展昀;顾人舒;徐佩芳;王亚奇;木下雄一郎;叶娟;贾刚勇;吴卿设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标签融合的半监督开集目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于标签融合的半监督开集目标检测方法，该方法首先将带标记数据图像中的前景部分和对应的标注截取，构建前景信息库并动态增强，与无标记数据进行融合，得到合成数据。其次将带标签数据同时送入两个教师网络中进行训练，分别是原始的教师网络和检测器。然后使用两个教师网络对无标记数据以及新生成的合成数据进行预测，进行预测标签融合，得到最终的伪标签。最后将带标签数据、带伪标签的无标记数据以及合成数据送入半监督框架，输出目标检测结果，并进行训练。本发明是处理开集问题以及基于构建前景信息库缓解类别不均衡问题的半监督目标检测，缓解常见的类别不均衡问题。

本发明授权一种基于标签融合的半监督开集目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标签融合的半监督开集目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据标注信息，将带标记数据图像中的前景部分和对应的标注截取出来构建前景信息库，并进行动态增强； S2、将完成动态增强的前景信息库中的内容和无标记数据进行融合，得到新生成的合成数据； S3、将带标签数据同时送入两个教师网络中进行训练，其中一个教师网络是原始的教师网络，另一个是用于检测未知类别的检测器opendet；具体过程如下： S31、将原始数据中的带标签部分同时送进两个教师网络中进行训练，生产无标记数据的伪标签； S32、原始的教师网络产生含已知类别的标签，而opendet产生的标签中有一部分的目标被分类为未知unknown类别； S4、使用完成训练后的两个教师网络对无标记数据以及合成数据进行预测，将原始的教师网络产生的伪标签与opendet产生的伪标签中未知类别的信息进行融合，完成标签融合，得到最终的伪标签； 所述的标签融合具体过程如下： S41、将原始教师网络生成的标签中的所有内容和opendet生成的标签中的unknown标签进行融合； S42、当两个模型做出了相悖的预测时进行筛选，选择是否保留unknown类别标签信息； S5、将带标签数据、带伪标签的无标记数据以及合成数据送入半监督框架，输出目标检测结果，并进行训练。

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