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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利光学遥感图像云检测模型训练方法、检测方法和装置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：CN116128048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310181292.2，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权光学遥感图像云检测模型训练方法、检测方法和装置是由闫志远;杨竹君;李俊希;刁文辉;戴威设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本光学遥感图像云检测模型训练方法、检测方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种光学遥感图像云检测模型训练方法，包括：将光学遥感图像输入未经训练的云检测模型中，训练得到教师模型；固定教师模型的参数后，将光学遥感图像分别输入教师模型和预设学生模型中，分别输出第一特征图、第一预测概率分布和第二特征图、第二预测概率分布；根据第一特征图确定第一特征关联性知识；根据第二特征图确定第二特征关联性知识；根据第一特征关联性知识、第二特征关联性知识、第一预测概率分布和第二预测概率分布、利用第一预测概率分布计算得到的预测概率值和真值标签，计算预设学生模型的损失值；根据损失值，更新预设学生模型的参数，直至预设学生模型收敛，将收敛后的预设学生模型作为目标光学遥感图像云检测模型。

本发明授权光学遥感图像云检测模型训练方法、检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种光学遥感图像云检测模型训练方法，包括： 将光学遥感图像数据集中的光学遥感图像输入未经训练的基于深度神经网络的云检测模型中，训练得到经训练的基于深度神经网络的云检测模型作为教师模型； 在固定所述教师模型的模型参数的情况下，将所述光学遥感图像数据集中的光学遥感图像分别输入所述教师模型和预设学生模型中，分别输出利用模型提取的第一特征图和第二特征图，以及模型预测的第一预测概率分布和第二预测概率分布，其中，利用所述第一预测概率分布计算得到的预测概率值表征所述教师模型的预测能力知识； 根据所述第一特征图，确定第一特征关联性知识；以及根据所述第二特征图，确定第二特征关联性知识； 根据所述第一特征关联性知识、所述第二特征关联性知识、所述第一预测概率分布和所述第二预测概率分布、利用所述第一预测概率分布计算得到的预测概率值和所述光学遥感图像的真值标签，计算所述预设学生模型的损失值； 根据所述损失值，对所述预设学生模型的参数进行更新，直至所述预设学生模型收敛，将收敛后的所述预设学生模型作为目标光学遥感图像云检测模型； 其中，所述根据所述第一特征图，确定第一特征关联性知识；以及根据所述第二特征图，确定第二特征关联性知识，包括： 将真值标签下采样以适配所述第一特征图和所述第二特征图的尺寸，其中，所述光学遥感图像数据集包括所述光学遥感图像和人工标注的云区域的真值标签； 根据所述第一特征图，确定所述教师模型的非云区域和云区域的特征映射；以及根据所述第二特征图，确定所述预设学生模型的非云区域和云区域的特征映射； 利用全局平均池化，分别计算得到所述教师模型的非云区域和云区域的特征中心以及所述预设学生模型的非云区域和云区域的特征中心； 根据所述教师模型的所述特征映射与对应的特征中心的余弦距离，计算得到所述第一特征关联性知识；以及根据所述预设学生模型的所述特征映射与对应的特征中心，计算得到所述第二特征关联性知识。

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