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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种半监督海面目标检测方法、系统、设备及存储介质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：CN116385879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310369693.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种半监督海面目标检测方法、系统、设备及存储介质是由李小毛;梁金硕;高建焘;张婧婷设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督海面目标检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种半监督海面目标检测方法、系统、设备及存储介质，涉及目标检测领域。建立海面目标类别的置信度阈值调整模型，并根据置信度阈值调整模型确定无标签数据的分类损失函数，通过边界框一致性正则调整无标签数据的回归损失函数，模型训练过程中利用置信度阈值提高伪标签质量。动态调整每个海面目标类别的置信度阈值，提高了伪标签质量，并通过边界框一致性正则缓解了传统正负样本匹配机制中对于交并比的强依赖，提高了边界框的质量，进而提高了海面目标检测性能。

本发明授权一种半监督海面目标检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种半监督海面目标检测方法，其特征在于，包括： 构建半监督海面目标检测模型；所述半监督海面目标检测模型包括具有相同初始化参数和网络架构的教师模型和学生模型； 建立海面目标类别的置信度阈值调整模型，并根据所述置信度阈值调整模型确定无标签数据的分类损失函数； 通过边界框一致性正则调整无标签数据的回归损失函数； 根据所述分类损失函数和调整后的回归损失函数，确定半监督海面目标检测模型的总损失函数； 获取海面目标检测图像数据集；所述海面目标检测图像数据集包括有标签图像样本和无标签图像样本； 利用所述有标签图像样本对所述教师模型进行预训练，并将预训练后的教师模型参数迁移至学生模型； 基于所述总损失函数，采用海面目标检测图像数据集对预训练后的教师模型和参数迁移后的学生模型进行训练，并在训练过程中利用所述置信度阈值调整模型动态调整每个海面目标类别的置信度阈值，利用有标签数据和带伪标签的无标签数据训练学生模型，且在学生模型完成当前次的参数更新后，将训练得到的网络权重参数通过指数移动平均的方式传递给教师模型，获得训练好的教师模型； 将一张待检测的海面目标图像输入到训练好的教师模型中，输出待检测的海面目标图像中每个海面目标的类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海大学，其通讯地址为：200444 上海市宝山区上大路99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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