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龍圖騰網(wǎng)恭喜湖北蔚藍通用航空科技股份有限公司申請的專利一種基于實例重分配的眾包標記集成方法獲國家發(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：CN114861933B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202210419838.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于實例重分配的眾包標記集成方法是由張瑤;蔣良孝;張歡;程道華;馬光紅;侯鵬濤;徐浩設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于實例重分配的眾包標記集成方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于實例重分配的眾包標記集成方法，充分利用眾包數(shù)據(jù)集包含的有效信息，從標記視角和特征視角均挖掘?qū)嵗恼鏄耍烙媽嵗龑儆诟黝悇e的概率。在標記視角，多噪聲標記分布向量表露出眾包工作者們對該實例的主觀認知傾向。在特征視角，實例重分配向量揭示出實例特征與各類別代表性特征之間的客觀聯(lián)系。融合兩個向量來更新實例的集成標這一步驟，不僅同時考慮到了多噪聲標記分布向量與實例重分配向量之間優(yōu)缺點的互補性，還維持了模型的計算復(fù)雜性和簡單性。更重要的是，實驗結(jié)果驗證了本發(fā)明提供的新方法的有效性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于實例重分配的眾包標記集成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于實例重分配的眾包標記集成方法，其特征在于包括以下步驟：S1、對于一個給定的圖像的眾包數(shù)據(jù)集，其中每個元素由實例和該實例對應(yīng)的多噪聲標記集組成；根據(jù)各實例的多噪聲標記集計算該實例的多噪聲標記分布向量，進一步賦予其實例權(quán)重并初始化集成標，根據(jù)初始化的集成標將眾包數(shù)據(jù)集劃分為多個子集；具體包括以下過程：S1.1、給定一個眾包數(shù)據(jù)集其中N是D包含的實例個數(shù)，xi是第i個實例，實例包含M個屬性，xi的第m個屬性表示為aim；Li是xi的多噪聲標記集，由J個工人提供的標記組成，第j個標記lij由第j個工人提供，lij從類標集合{0,c1,c2,…,cQ}中取值，其中0代表第j個工人沒有標記xi；S1.2、利用以下公式計算xi的多噪聲標記分布向量 其中，δlij,cq表示一個二元函數(shù)，當它的兩個參數(shù)相同時值為1否則為0；S1.3、利用以下公式賦予xi實例權(quán)重： S1.4、利用以下公式初始化xi的集成標： S1.5、根據(jù)實例xi的初始化后的集成標將數(shù)據(jù)集D劃分為Q個子集{D1,D2,…,DQ}；S2、對于每個子集，分別生成該子集的質(zhì)心并計算質(zhì)心的屬性值；具體包括以下過程：S2.1、生成各自的質(zhì)心zq；S2.2、使用加權(quán)的數(shù)值型特征值的平均值或加權(quán)的名詞型特征值的眾數(shù)計算質(zhì)心的屬性值： 其中zqm是子集Dq的質(zhì)心zq的第m個屬性的屬性值，Nq是Dq的實例數(shù)，wi是xi的權(quán)重，amv是第m個屬性的第v個屬性值；S3、對于眾包數(shù)據(jù)集中的每個實例，分別計算該實例與各質(zhì)心的距離，根據(jù)距離值分別計算得到實例與各質(zhì)心的相似度；S4、對于眾包數(shù)據(jù)集中的每個實例，根據(jù)該實例與各質(zhì)心的相似度得到實例的實例重分配向量，利用實例重分配向量更新每個實例的權(quán)重，利用更新后的權(quán)重更新各實例的集成標。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人湖北蔚藍通用航空科技股份有限公司，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)珞喻路佳園路光谷國際大廈A-24樓；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。