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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于解耦知识蒸馏的有限数据持续语义分割方法及系统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：CN117218347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311184947.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于解耦知识蒸馏的有限数据持续语义分割方法及系统是由赵丹培;苑博;李文涛;史振威;张浩鹏设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解耦知识蒸馏的有限数据持续语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于解耦知识蒸馏的有限数据持续语义分割方法，包括：构建初始语义分割模型，训练得到第一语义分割模型和第二语义分割模型；基于第一语义分割模型和第二语义分割模型得到的特征相似度构建解耦知识蒸馏损失函数；基于第一语义分割模型和第二语义分割模型构建语义一致性损失函数；基于第一语义分割模型预测结果与第二语义分割模型预测结果构建交叉熵损失函数；将第二语义分割模型预测结果与融合标注输入交叉熵损失函数进行监督训练，结合第一、二语义分割模型预测结果共同输入解耦知识蒸馏损失函数和语义一致性损失函数进行联合训练，得到参数更新后的优化语义分割模型；将待分割图像输入至最优语义分割模型，得到语义分割结果。

本发明授权基于解耦知识蒸馏的有限数据持续语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于解耦知识蒸馏的有限数据持续语义分割方法，其特征在于，包括： 构建初始语义分割模型，第t-1步增量学习训练得到第一语义分割模型，第t步增量学习训练得到第二语义分割模型； 基于所述第一语义分割模型和所述第二语义分割模型得到特征相似度，基于所述特征相似度构建解耦知识蒸馏损失函数； 得到特征相似度，具体包括： 将训练集图像分别输入至所述第一语义分割模型和所述第二语义分割模型，对应得到第一特征和第二特征； 基于所述第一特征和所述第二特征计算得到特征相似度，所述特征相似度计算公式如下： ； 其中，和分别表示将和变换为一维张量后的结果，表示第二特征的第α维通道，表示第一特征的第α维通道，表示相似度计算操作，表示距离度量函数，，表示特征通道数量； 根据所述特征相似度大小进行排序，得到特征相似度排序结果： ； 其中，表示第α维通道特征和之间的相似度，表示基于特征相似度计算公式进行相似度排序操作，S表示通道维特征相关性计算的操作，t表示第t步增量训练步骤； 根据所述特征相似度排序结果分别对所述第一特征和第二特征进行解耦，将相似度大于等于阈值的特征分类为语义不变性特征，将相似度小于阈值的特征分类为样本相关性特征； 基于和分别对应建立原型对齐损失函数和样本相关性特征保留损失函数； 根据和构建解耦知识蒸馏损失函数： ； 其中，表示神经网络总层数，表示神经网络当前层； 基于所述第一语义分割模型和所述第二语义分割模型构建语义一致性损失函数； 基于第一语义分割模型预测结果生成的伪标注和当前步骤监督信息构建融合标注后，与第二语义分割模型预测结果构建交叉熵损失函数； 将所述第二语义分割模型预测结果与所述融合标注输入所述交叉熵损失函数进行监督训练，结合将所述第二语义分割模型预测结果和所述第一语义分割模型预测结果共同输入所述解耦知识蒸馏损失函数和所述语义一致性损失函数进行联合训练，共同对所述第二语义分割模型的参数进行更新，得到参数更新后的优化语义分割模型； 将待分割图像输入至最优语义分割模型，得到语义分割结果。

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