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龙图腾网获悉深空探测实验室(天都实验室)申请的专利基于纠错输出码的深空语义分割伪标签学习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：CN121033422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511153323.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于纠错输出码的深空语义分割伪标签学习方法及系统是由张天柱;任欢;杨文飞设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于纠错输出码的深空语义分割伪标签学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于纠错输出码的深空语义分割伪标签学习方法及系统，涉及计算机视觉技术领域。本发明包括接收行星表面环境的无标签图像；构建教师模型‑学生模型协同监督框架，其中学生模型对经强增强处理的无标签图像进行特征学习，输出K维属性位预测；教师模型通过指数移动平均动态继承学生模型参数，对经弱增强处理的无标签图像提取稳定表征，生成位级伪标签；针对教师模型生成的位级伪标签进行去噪处理。本发明通过引入纠错输出码构建细粒度类别编码机制，解决深空语义分割中伪标签错误放大问题，提升少标签场景下的分割精度与鲁棒性，为探测器自主决策提供可靠的环境感知信息。

本发明授权基于纠错输出码的深空语义分割伪标签学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于纠错输出码的深空语义分割伪标签学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收行星表面环境的无标签图像； 构建教师模型-学生模型协同监督框架，其中学生模型对经强增强处理的无标签图像进行特征学习，输出K维属性位预测；教师模型通过指数移动平均动态继承学生模型参数，对经弱增强处理的无标签图像提取稳定表征，生成位级伪标签； 针对教师模型生成的位级伪标签进行去噪处理，得到去噪后的混合伪标签，其中学生模型以混合伪标签为监督信号优化预测； 采用总体损失函数对学生模型进行训练，直至总体损失函数最小化得到训练后的学生模型，采用训练后的学生模型实现行星表面环境图像的高精度语义分割； 教师模型通过指数移动平均动态继承学生模型参数，对经弱增强处理的无标签图像提取稳定表征，生成位级伪标签，具体如下： 构建一个N×K的二进制码本矩阵，其中N为深空目标类别数，K为码长，每个类别对应一个长度为K的码字，码字通过max-min距离编码或文本基编码生成，以增强相似目标的区分度； 用K个二进制分类器替代传统N类分类器，每个二进制分类器通过sigmoid函数预测属性位的概率： 其中为像素特征，为第k个分类器的权重； 通过软汉明距离最近邻查询确定最终类别： 其中软汉明距离为： 其中是第n类的码本。

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深空探测实验室(天都实验室)，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区中安创谷二期F1-F4栋；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”。

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