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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于半监督的天文时频图像目标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：CN120764617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511280266.0，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权一种基于半监督的天文时频图像目标检测方法及系统是由梁波;杨怀宇;张璇设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督的天文时频图像目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半监督的天文时频图像目标检测方法，属于基于计算机视觉的天文图像处理领域。本发明包括：对基于T‑UNet学生射频干扰检测模型进行预训练和验证；利用预训练好的基于T‑UNet学生射频干扰检测模型对应的参数文件对基于T‑UNet教师射频干扰检测模型中对应的参数进行更新；对更新后的基于T‑UNet教师射频干扰检测模型进行训练，输出伪标签；将伪标签对应的天文时频图像，作为第二有标注训练集；利用第二有标注训练集进行扩充，对预训练好的基于T‑UNet学生射频干扰检测模型进行增强训练和验证，获得增强训练好的基于T‑UNet学生射频干扰检测模型。本发明可以在保证检测精度的同时显著减少标注的工作量。

本发明授权一种基于半监督的天文时频图像目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督的天文时频图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取天文时频图像，并依据第一预设比例划分为训练集、验证集和测试集；将训练集依据第二预设比例分为第一训练集和第二训练集；将射频干扰作为目标，对第一训练集、验证集和测试集分别制作真实标签，获得第一有标注训练集、有标注验证集和有标注测试集； S2、构建基于T-UNet教师射频干扰检测模型、基于T-UNet学生射频干扰检测模型； S3、依据第一有标注训练集和有标注验证集对基于T-UNet学生射频干扰检测模型进行预训练和验证，获得预训练好的基于T-UNet学生射频干扰检测模型；利用预训练好的基于T-UNet学生射频干扰检测模型对应的参数文件对基于T-UNet教师射频干扰检测模型中对应的参数进行更新； S4、依据第二训练集和有标注验证集对更新后的基于T-UNet教师射频干扰检测模型进行训练，获得训练好的基于T-UNet教师射频干扰检测模型，并输出第二训练集的伪标签；对第二训练集的伪标签进行过滤，获得高质量伪标签；将高质量伪标签及对应的天文时频图像，作为第二有标注训练集； S5、利用第二有标注训练集对第一有标注训练集进行扩充，获得扩充有标注训练集；依据扩充有标注训练集和有标注验证集对预训练好的基于T-UNet学生射频干扰检测模型进行增强训练和验证，获得增强训练好的基于T-UNet学生射频干扰检测模型； S6、将有标注测试集中的天文时频图像输入增强训练好的基于T-UNet学生射频干扰检测模型，获得天文时频图像的预测结果； 所述基于T-UNet教师射频干扰检测模型、基于T-UNet学生射频干扰检测模型的架构相同，均包括编码器、解码器；所述编码器、解码器以U-net网络的编码器、解码器为框架，在编码器和解码器之间引入跳跃连接，所述编码器中采用依次连接的三次下采样操作；所述解码器包括两个卷积层、三次上采样操作，并在第一次上采样操作与第二次下采样操作的融合特征后引入一个时频注意力模块； 所述对第二训练集的伪标签进行过滤，获得高质量伪标签，具体为：对第二训练集的伪标签，采用蒙特卡洛Dropout方法自适应过滤低质量伪标签，获得高质量伪标签； 所述时频注意力模块，具体为：通过并行的通道注意力分支与空间注意力分支对输入的双时序特征进行建模。

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