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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国网智能电网研究院有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种半监督目标检测方法与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：CN115457305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210939451.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种半监督目标检测方法与系统是由张文彬;王东林;张军民;崔隽峰;席晓强;李海冰;刘晨;王昌幼;周晋;张国梁;吴鹏;张屹设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督目标检测方法与系统在说明书摘要公布了：一种半监督目标检测方法，用于检测待测样本图像的缺陷检测框与缺陷类别，包括：获取样本图像，包括：缺陷样本图像与待检测样本图像；根据带标签的缺陷样本图像，完成对Teacher模型和目标检测模型的预训练；根据目标检测模型与Student模型，获取每一个缺陷样本图像对应的Teacher模型的检测框和分类结果与Student模型的检测框和分类结果，并计算分类结果之间的距离Ldiff；判断距离Ldiff与损失Ls之和L是否收敛，若收敛，则表明Teacher模型和Student模型训练完成；否则继续迭代执行；将待测样本图像输入到Teacher模型和Student模型中，输出待测样本图像的缺陷检测框与缺陷类别。该发明联合训练有标签以及无标签样本数据，提升目标检测模型精确率。

本发明授权一种半监督目标检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种半监督目标检测方法，用于检测待测样本图像的缺陷检测框与缺陷类别，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取样本图像，包括：缺陷样本图像与待检测样本图像，其中，缺陷样本图像包括带标签的缺陷样本图像与不带标签的缺陷样本图像；其中，标签包括：缺陷检测框与缺陷类别； 步骤S2，根据带标签的缺陷样本图像，完成对Teacher模型和目标检测模型的预训练；步骤S2具体包括步骤S21~步骤S24； 步骤S21，通过Teacher模型，提取缺陷样本图像的特征作为第一图像特征； 步骤S22，选取带标签的缺陷样本图像的第一图像特征，根据目标检测模型，预测缺陷检测框与缺陷类别； 步骤S23，根据预测的缺陷检测框与缺陷类别，以及标签，计算带标签数据的损失； 步骤S24，根据损失，修正Teacher模型和目标检测模型的内部参数，从而完成对Teacher模型和目标检测模型的预训练； 步骤S3，根据目标检测模型与Student模型，获取每一个缺陷样本图像对应的Teacher模型的检测框和分类结果与Student模型的检测框和分类结果；步骤S3具体包括步骤S31~步骤S33； 步骤S31，通过Student模型，提取缺陷样本图像的特征作为第二图像特征； 步骤S32，根据预设的映射函数f，对第二图像特征进行映射； 步骤S33，将第一图像特征与映射后的第二图像特征输入到目标检测模型中，分别输出Teacher模型的检测框和分类结果与Student模型的检测框和分类结果；其中，包括：Teacher的模型检测框结果与分类结果，包括：Student模型的检测框结果与分类结果； 步骤S4，根据Teacher模型的检测框和分类结果与Student模型的检测框和分类结果，计算分类结果之间的距离； 步骤S5，判断距离与损失之和是否收敛，损失包括：检测框回归损失以及分类损失，若收敛，则表明Teacher模型和Student模型训练完成；否则，返回步骤S1继续执行； 步骤S6，将待测样本图像输入到Teacher模型和Student模型中，输出待测样本图像的缺陷检测框与缺陷类别。

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