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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于自训练的无源域适应遥感影像场景分类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：CN119785117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411994050.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自训练的无源域适应遥感影像场景分类方法及系统是由唐旭;韩硕;马晶晶;张向荣;焦李成设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自训练的无源域适应遥感影像场景分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于自训练的无源域适应遥感影像场景分类方法及系统。本发明采用源领域数据总损失作为目标函数引导无源领域适应网络学习源领域数据中的语义信息，得到源领域数据集上预训练的网络；以源领域数据集上预训练的网络初始化目标领域数据集上的网络，根据初始化后的目标领域数据集上的网络将目标领域数据划分为源领域相似样本和不确定样本；根据源领域相似样本和不确定样本获取目标领域总损失；采用教师学生网络利用目标领域总损失和目标领域数据优化目标领域数据集上的网络，得到适应目标领域数据集上的分类网络；利用适应目标领域数据集上的分类网络对待分类的目标领域数据进行无监督分类。

本发明授权基于自训练的无源域适应遥感影像场景分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自训练的无源域适应遥感影像场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用源领域数据总损失作为目标函数引导无源领域适应网络学习源领域数据中的语义信息，得到源领域数据集上预训练的网络，具体如下： 对源领域数据进行旋转操作后通过源领域特征提取器和旋转预测器获取旋转预测器的预测结果，根据旋转预测器的预测结果和源领域数据的随机旋转独热标签获取旋转预测损失； 采用交叉熵结合源领域数据获取数据混合损失； 对源领域数据进行数据增强后通过源领域特征提取器和源领域分类器获取源领域数据分类预测结果，根据分类器预测结果和源领域数据的独热编码获取标签平滑交叉熵损失； 根据旋转预测损失、数据混合损失、标签平滑交叉熵损失获取源领域数据总损失； 采用源领域数据总损失优化源领域网络，得到优化的源领域网络，采用优化的源领域网络学习源领域数据中的语义信息，得到源领域数据集上预训练的网络； 以源领域数据集上预训练的网络初始化目标领域数据集上的网络，根据初始化后的目标领域数据集上的网络将目标领域数据划分为源领域相似样本和不确定样本； 根据源领域相似样本和不确定样本获取目标领域可信样本的监督训练损失、不确定样本的无监督训练损失、目标领域数据对比学习训练损失和目标领域数据混合损失； 根据目标领域可信样本的监督训练损失、不确定样本的无监督训练损失、目标领域数据对比学习训练损失和目标领域数据混合损失获取目标领域总损失； 采用教师学生网络利用目标领域总损失和目标领域数据优化目标领域数据集上的网络，得到适应目标领域数据集上的分类网络； 利用适应目标领域数据集上的分类网络对待分类的目标领域数据进行无监督分类。

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