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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种内涝检测大模型训练方法、训练装置、检测方法及设备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：CN120356034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510445471.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种内涝检测大模型训练方法、训练装置、检测方法及设备是由张磊;张晨旭;宋苏淇;张鹏设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种内涝检测大模型训练方法、训练装置、检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，涉及一种内涝检测大模型训练方法、训练装置、检测方法及设备；其中，一种内涝检测大模型训练方法，包括：获取训练数据集，训练数据集包括有标注数据集和未标注数据集；构建内涝检测大模型的网络结构；利用有标注数据集和未标注数据集训练内涝检测大模型的网络，在每次训练时，利用内涝检测大模型获得已标注内涝图像的预测，并按照预设规则处理未标注内涝图像，得到未标注内涝图像的伪标签；利用对已标注内涝图像的预测和未标注内涝图像的伪标签计算内涝检测大模型的损失函数，利用损失函数优化内涝检测大模型的网络参数，得到最终的内涝检测大模型。本发明可以实现高精度、低成本的像素级内涝检测。

本发明授权一种内涝检测大模型训练方法、训练装置、检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种内涝检测大模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据集，训练数据集包括有标注数据集和未标注数据集；有标注数据集包括已标注内涝图像及已标注内涝图像对应的掩码标签，未标注数据集包括未标注内涝图像; 构建内涝检测大模型的网络结构； 利用有标注数据集和未标注数据集训练内涝检测大模型的网络，在每次训练时，利用内涝检测大模型获得已标注内涝图像的预测，并按照预设规则处理未标注内涝图像，得到未标注内涝图像的伪标签；利用对已标注内涝图像的预测和未标注内涝图像的伪标签计算内涝检测大模型的损失函数，利用损失函数优化内涝检测大模型的网络参数，得到最终的内涝检测大模型； 所述按照预设规则处理未标注内涝图像，得到未标注内涝图像的伪标签，包括： 根据第一预设规则处理未标注内涝图像，得到未标注内涝图像的弱增广图像； 根据第二预设规则处理未标注内涝图像，得到未标注内涝图像的第一强增广图像和第二强增广图像； 将弱增广图像输入教师模型，教师模型输出第一预测结果，根据第一预测结果生成第一伪标签； 提取第一强增广图像的特征得到第一中间特征，对第一中间特征进行特征级增广处理得到第一目标特征，根据第一目标特征确定第二预测结果； 根据第二预测结果生成第二伪标签； 提取第二强增广图像的特征得到第二中间特征，对第二中间特征进行特征级增广处理得到第二目标特征，根据第二目标特征确定第三预测结果； 根据第三预测结果生成第三伪标签； 利用二值dropout掩码分别对第一中间特征和第二中间特征进行互补通道Dropout的操作，具体操作的表达式为： ； 其中，表示哈达玛积，表示左侧的值由右侧的操作更新得到，表示乘法操作； 内涝检测大模型的损失函数包括已标注内涝图像损失和未标注内涝图像损失； 未标注内涝图像损失的表达式为； 其中，表示未标注内涝图像数量，表示未标注内涝图像索引，表示第一预测结果对应的预测类别中最大的置信度；表示第一置信度预设值，表示第二置信度预设值，表示在满足括号中的判断条件时取值为1； 表示第二预测结果，表示第三预测结果，表示第一伪标签，表示第二伪标签，表示第三伪标签，表示交叉熵损失。

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