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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于SAM引导的类别平衡教师的持续测试自适应方法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：CN120451200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510941407.2，技术领域涉及：G06T7/194；该发明授权一种基于SAM引导的类别平衡教师的持续测试自适应方法是由王帅;纪鉴航;程志明;马兵涛设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAM引导的类别平衡教师的持续测试自适应方法在说明书摘要公布了：一种基于SAM引导的类别平衡教师的持续测试时适应方法，包括以下步骤：利用源域数据预训练源模型；通过源模型预测目标域图像，生成初步伪标签；构建并初始化目标模型；通过SAM模型对目标域图像进行预测；利用困难点提示伪标签生成算法，识别目标域图像的困难区域，生成SAM伪标签；通过像素级伪标签优化算法，利用预测置信度为像素分配权重，优化初步伪标签和SAM伪标签；通过目标模型预测目标域图像，生成目标预测；计算目标预测与SAM伪标签之间的一致性损失；再计算目标预测与初步伪标签之间的一致性损失；通过一致性损失自适应训练目标模型，以降低噪声伪标签带来的误差累积；通过困难知识引导的类别平衡软蒸馏算法计算类别平衡软蒸馏损失。

本发明授权一种基于SAM引导的类别平衡教师的持续测试自适应方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAM引导的类别平衡教师的持续测试时适应方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建源模型，利用源域数据预训练所述源模型；通过所述源模型预测目标域图像，生成初步伪标签；构建并初始化目标模型； S2、通过SAM模型对所述目标域图像进行预测； 所述步骤S2包括： S21、利用困难点提示伪标签生成算法，识别所述目标域图像的困难区域，生成SAM伪标签； S22、通过像素级伪标签优化算法，利用预测置信度为像素分配权重，优化所述初步伪标签和SAM伪标签； S3、通过所述目标模型预测所述目标域图像，生成目标预测；计算所述目标预测与优化后的所述SAM伪标签之间的一致性损失；再计算所述目标预测与优化后的所述初步伪标签之间的一致性损失；通过所述目标预测与优化后的所述SAM伪标签之间的一致性损失和所述目标预测与优化后的所述初步伪标签之间的一致性损失自适应训练所述目标模型，以降低噪声伪标签带来的误差累积； S4、通过困难知识引导的类别平衡软蒸馏算法计算类别平衡软蒸馏损失，用于引导所述目标模型进行前景分割。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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”。