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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢理工大學(xué)三亞科教創(chuàng)新園申請的專利基于文本引導(dǎo)半監(jiān)督偽標(biāo)簽的海洋遙感海岸線分割方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120219407B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510694099.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/10；該發(fā)明授權(quán)基于文本引導(dǎo)半監(jiān)督偽標(biāo)簽的海洋遙感海岸線分割方法是由陳亞雄;王啟聰;熊盛武設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于文本引導(dǎo)半監(jiān)督偽標(biāo)簽的海洋遙感海岸線分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于智慧海洋和遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于文本引導(dǎo)半監(jiān)督偽標(biāo)簽的海洋遙感海岸線分割方法，包括：收集海洋遙感海岸線圖像數(shù)據(jù)，劃分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)并構(gòu)建文本提示；構(gòu)建含共享圖像編碼器、文本編碼器、兩個解碼器和偽標(biāo)簽校準(zhǔn)模塊的分割模型，各部分協(xié)同提取圖像特征和文本特征，生成偽標(biāo)簽和預(yù)測掩碼，并通過不確定性校準(zhǔn)優(yōu)化偽標(biāo)簽；分監(jiān)督與無監(jiān)督階段訓(xùn)練模型，將兩個階段損失函數(shù)值相加反向傳播優(yōu)化模型；最終基于訓(xùn)練好的模型，實現(xiàn)對海洋遙感海岸線圖像的精準(zhǔn)分割。該方法利用文本引導(dǎo)與半監(jiān)督偽標(biāo)簽，有效提升跨區(qū)域海洋遙感海岸線分割的效率與準(zhǔn)確性，降低對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

本發(fā)明授權(quán)基于文本引導(dǎo)半監(jiān)督偽標(biāo)簽的海洋遙感海岸線分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于文本引導(dǎo)半監(jiān)督偽標(biāo)簽的海洋遙感海岸線分割方法，其特征在于，包括： 步驟S1），收集海洋遙感海岸線圖像數(shù)據(jù)，按比例隨機劃分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，構(gòu)建海洋遙感海岸線圖像數(shù)據(jù)集，并根據(jù)其所屬類別構(gòu)建文本提示； 步驟S2），構(gòu)建基于半監(jiān)督偽標(biāo)簽方式的海洋遙感海岸線分割模型，模型結(jié)構(gòu)包括四個部分：共享圖像編碼器，文本編碼器，兩個獨立文本圖像跨模態(tài)解碼器和不確定性驅(qū)動的偽標(biāo)簽校準(zhǔn)模塊； （1）所述共享圖像編碼器提取多尺度遙感圖像特征； 共享圖像編碼器提取多尺度遙感圖像特征的過程如下： 將ConvNeXt網(wǎng)絡(luò)四層中含有的Block數(shù)分別定義為3,3,9,3，一共有18個Block，將有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)輸入到ConvNeXt網(wǎng)絡(luò)，在第一個Block中有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理操作得到圖像特征數(shù)據(jù)，接著，對圖像特征數(shù)據(jù)進行卷積核大小為2，步長為2的二維卷積降采樣，降采樣后的圖像特征數(shù)據(jù)作為下一個Block的輸入，進入下一個的Block繼續(xù)進行上面的重復(fù)數(shù)據(jù)處理操作，直到最后一個Block進行跳躍連接后，降采樣提取多尺度遙感圖像特征； 所述Block中進行數(shù)據(jù)處理操作的具體過程如下： Sa1）對數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理提取圖像特征，對圖像特征進行卷積核大小為7×7，padding為3的二維卷積操作,得到卷積圖像特征； Sa2）對卷積圖像特征進行層歸一化操作； Sa3）對層歸一化操作后的卷積圖像特征進行卷積核大小為1×1的二維卷積升維操作，將其維度提升至4倍； Sa4）對升維操作后的卷積圖像特征進行GELU激活函數(shù)處理； Sa5）對GELU激活函數(shù)處理后的卷積圖像特征進行卷積核大小為1×1的二維卷積降維操作，將其維度降低至原值； Sa6）將降維操作后的卷積圖像特征與圖像特征進行跳躍連接，得到圖像特征數(shù)據(jù)； （2）所述文本編碼器提取特定任務(wù)提示的文本特征； （3）所述兩個獨立文本圖像跨模態(tài)解碼器分別是偽標(biāo)簽解碼器和預(yù)測解碼器，分別產(chǎn)生初始偽標(biāo)簽和預(yù)測掩碼； （4）所述不確定性驅(qū)動的偽標(biāo)簽校準(zhǔn)模塊對輸入偽標(biāo)簽解碼器的多尺度遙感圖像特征進行擾動，使其具有不確定性，并進行蒙特卡洛采樣，計算其不確定性指標(biāo)和均值，將均值作為偽標(biāo)簽，通過不確定性校準(zhǔn)得到最終偽標(biāo)簽； 步驟S3），對海洋遙感海岸線分割模型進行訓(xùn)練； 步驟S4）基于訓(xùn)練好的海洋遙感海岸線分割模型，輸入待分割的海洋遙感海岸線圖像數(shù)據(jù)，輸出與其相關(guān)的海岸線分割圖像。

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