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龍圖騰網(wǎng)恭喜無錫贏科軟件技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利基于人工智能的圖像識(shí)別模型優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119206353B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411382962.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的圖像識(shí)別模型優(yōu)化方法是由江禮輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于人工智能的圖像識(shí)別模型優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于人工智能的圖像識(shí)別模型優(yōu)化方法，具體涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，通過對(duì)自動(dòng)標(biāo)注全過程進(jìn)行監(jiān)測(cè)子區(qū)間劃分，獲取監(jiān)測(cè)子區(qū)間內(nèi)自動(dòng)標(biāo)注過程的標(biāo)注邊界誤差信息、標(biāo)注錯(cuò)誤響應(yīng)信息、環(huán)境干擾信息，構(gòu)建標(biāo)注隱患甄別模型，生成標(biāo)注隱患甄別指數(shù)，評(píng)估自動(dòng)標(biāo)注過程中存在的標(biāo)注異常程度，并對(duì)自動(dòng)標(biāo)注過程進(jìn)行甄別分類，精準(zhǔn)識(shí)別標(biāo)注隱患，智能化標(biāo)注隱患的甄別有效提高圖像標(biāo)注的準(zhǔn)確性，減少錯(cuò)誤標(biāo)注的發(fā)生，將生成標(biāo)注隱患信號(hào)對(duì)應(yīng)監(jiān)測(cè)子區(qū)間內(nèi)的標(biāo)注產(chǎn)品轉(zhuǎn)入人工進(jìn)行人工標(biāo)注，獲取人工介入后的標(biāo)注差異信息，并結(jié)合差異時(shí)間波動(dòng)信息對(duì)預(yù)設(shè)的標(biāo)注隱患甄別指數(shù)閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的圖像識(shí)別模型優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于人工智能的圖像識(shí)別模型優(yōu)化方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟S1，對(duì)自動(dòng)標(biāo)注全過程進(jìn)行監(jiān)測(cè)子區(qū)間劃分，獲取監(jiān)測(cè)子區(qū)間內(nèi)自動(dòng)標(biāo)注過程的標(biāo)注邊界誤差信息、標(biāo)注錯(cuò)誤響應(yīng)信息、環(huán)境干擾信息；步驟S2，根據(jù)標(biāo)注邊界誤差信息、標(biāo)注錯(cuò)誤響應(yīng)信息、環(huán)境干擾信息構(gòu)建標(biāo)注隱患甄別模型，生成標(biāo)注隱患甄別指數(shù)，評(píng)估自動(dòng)標(biāo)注過程中存在的標(biāo)注異常程度；步驟S3，將標(biāo)注隱患甄別指數(shù)與預(yù)設(shè)的標(biāo)注隱患甄別指數(shù)閾值進(jìn)行比較，對(duì)自動(dòng)標(biāo)注過程進(jìn)行甄別分類；步驟S4，根據(jù)甄別分類結(jié)果確定是否進(jìn)行人工介入，獲取人工介入后的標(biāo)注差異信息，并結(jié)合差異時(shí)間波動(dòng)信息對(duì)預(yù)設(shè)的標(biāo)注隱患甄別指數(shù)閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)；所述的標(biāo)注邊界誤差信息包括標(biāo)注邊界誤差系數(shù)，標(biāo)注錯(cuò)誤響應(yīng)信息包括標(biāo)注錯(cuò)誤響應(yīng)系數(shù)，環(huán)境干擾信息包括抗干擾壓力系數(shù)；標(biāo)注邊界誤差系數(shù)的獲取邏輯如下：獲取經(jīng)過自動(dòng)標(biāo)注后同類產(chǎn)品的標(biāo)注邊界，將所獲取的同類產(chǎn)品的標(biāo)注邊界置于同一坐標(biāo)系中，并根據(jù)歐式距離計(jì)算方法計(jì)算同類產(chǎn)品間的標(biāo)注邊界坐標(biāo)差BJ，表達(dá)式如下式中x1i，y1i和x2i，y2i分別表示兩個(gè)同類產(chǎn)品在相同點(diǎn)i的坐標(biāo)；將標(biāo)注邊界坐標(biāo)差與預(yù)設(shè)的標(biāo)注邊界差閾值進(jìn)行比較，統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)標(biāo)注邊界坐標(biāo)差大于標(biāo)注邊界差閾值的出現(xiàn)總次數(shù)N，計(jì)算標(biāo)注邊界誤差系數(shù)bzb，表達(dá)式如下式中BJn表示第n次出現(xiàn)標(biāo)注邊界坐標(biāo)差大于標(biāo)注邊界差閾值時(shí)的標(biāo)注邊界坐標(biāo)差，BJZ表示預(yù)設(shè)的標(biāo)注邊界差閾值，n＝{1,2,...,N}，N為正整數(shù)。

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