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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利扩散引导伪标签增强的无源域自适应语义分割方法及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：CN121190764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511347029.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权扩散引导伪标签增强的无源域自适应语义分割方法及装置是由樊彬;刘文杰;刘红敏;张利欣设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本扩散引导伪标签增强的无源域自适应语义分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种扩散引导伪标签增强的无源域自适应语义分割方法及装置，涉及语义分割技术领域。该方法包括：获取原始目标域图像并增强，通过源域模型对原始图像和增强后的图像进行预测，得到初始伪标签；分别对初始伪标签进行置信度排序和过滤，得到伪标签集，构建种子伪标签，添加高斯噪声得到带有不同噪声水平的伪标签；利用编码器从原始目标域图像中提取上下文特征，训练扩散模型，生成伪标签；配对伪标签与原始图像，根据交叉熵损失对源域模型进行有监督训练，得到训练好的模型，完成目标域数据的语义分割。本发明引入扩散模型，从少量易获取的高质量伪标签出发，在保证质量的前提下将其传播至完整伪标签集，从而实现伪标签优化。

本发明授权扩散引导伪标签增强的无源域自适应语义分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种扩散引导伪标签增强的无源域自适应语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取原始目标域图像，通过超分辨率模型对原始目标域图像进行增强，得到增强后的目标域图像； S2、通过源域模型分别对原始目标域图像和增强后的目标域图像进行预测，得到原始目标域图像的初始伪标签和增强后的目标域图像的初始伪标签； S3、分别对原始目标域图像的初始伪标签和增强后的目标域图像的初始伪标签进行置信度排序和置信度过滤，得到原始目标域图像的伪标签集和增强后的目标域图像的伪标签集；根据原始目标域图像的伪标签集和增强后的目标域图像的伪标签集构建种子伪标签； S4、对种子伪标签添加高斯噪声，得到带有不同噪声水平的伪标签；利用编码器从原始目标域图像中提取上下文特征； S5、根据带有不同噪声水平的伪标签、上下文特征和种子伪标签训练扩散模型，得到训练好的扩散模型； S6、将随机高斯噪声和上下文特征输入到训练好的扩散模型，生成伪标签； S7、将伪标签与原始目标域图像进行配对，根据配对结果和交叉熵损失对源域模型进行有监督训练，得到训练好的模型，根据训练好的模型完成目标域数据的语义分割。

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