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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于自訓練的無源域適應遙感影像場景分類方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119785117B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411994050.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于自訓練的無源域適應遙感影像場景分類方法及系統是由唐旭;韓碩;馬晶晶;張向榮;焦李成設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自訓練的無源域適應遙感影像場景分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于圖像處理技術領域，涉及一種基于自訓練的無源域適應遙感影像場景分類方法及系統。本發明采用源領域數據總損失作為目標函數引導無源領域適應網絡學習源領域數據中的語義信息，得到源領域數據集上預訓練的網絡；以源領域數據集上預訓練的網絡初始化目標領域數據集上的網絡，根據初始化后的目標領域數據集上的網絡將目標領域數據劃分為源領域相似樣本和不確定樣本；根據源領域相似樣本和不確定樣本獲取目標領域總損失；采用教師學生網絡利用目標領域總損失和目標領域數據優化目標領域數據集上的網絡，得到適應目標領域數據集上的分類網絡；利用適應目標領域數據集上的分類網絡對待分類的目標領域數據進行無監督分類。

本發明授權基于自訓練的無源域適應遙感影像場景分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于自訓練的無源域適應遙感影像場景分類方法，其特征在于，包括以下步驟： 采用源領域數據總損失作為目標函數引導無源領域適應網絡學習源領域數據中的語義信息，得到源領域數據集上預訓練的網絡，具體如下： 對源領域數據進行旋轉操作后通過源領域特征提取器和旋轉預測器獲取旋轉預測器的預測結果，根據旋轉預測器的預測結果和源領域數據的隨機旋轉獨熱標簽獲取旋轉預測損失； 采用交叉熵結合源領域數據獲取數據混合損失； 對源領域數據進行數據增強后通過源領域特征提取器和源領域分類器獲取源領域數據分類預測結果，根據分類器預測結果和源領域數據的獨熱編碼獲取標簽平滑交叉熵損失； 根據旋轉預測損失、數據混合損失、標簽平滑交叉熵損失獲取源領域數據總損失； 采用源領域數據總損失優化源領域網絡，得到優化的源領域網絡，采用優化的源領域網絡學習源領域數據中的語義信息，得到源領域數據集上預訓練的網絡； 以源領域數據集上預訓練的網絡初始化目標領域數據集上的網絡，根據初始化后的目標領域數據集上的網絡將目標領域數據劃分為源領域相似樣本和不確定樣本； 根據源領域相似樣本和不確定樣本獲取目標領域可信樣本的監督訓練損失、不確定樣本的無監督訓練損失、目標領域數據對比學習訓練損失和目標領域數據混合損失； 根據目標領域可信樣本的監督訓練損失、不確定樣本的無監督訓練損失、目標領域數據對比學習訓練損失和目標領域數據混合損失獲取目標領域總損失； 采用教師學生網絡利用目標領域總損失和目標領域數據優化目標領域數據集上的網絡，得到適應目標領域數據集上的分類網絡； 利用適應目標領域數據集上的分類網絡對待分類的目標領域數據進行無監督分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區太白南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。