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龍圖騰網恭喜深圳市睿格晟設備有限公司申請的專利復雜背景噪聲條件下特征識別機器學習算法的優化方法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：CN119295852B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202411265923.X，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權復雜背景噪聲條件下特征識別機器學習算法的優化方法是由黃紹東;謝博;周新春;郭峰權設計研發完成，并于2024-09-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本復雜背景噪聲條件下特征識別機器學習算法的優化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機機器學習領域，具體地涉及一種復雜背景噪聲條件下特征識別機器學習算法的優化方法。包括以下步驟：a、準備原始圖像添加特征標簽得到處理圖像；b、對處理圖像根據不同特征標簽進行分類得到多組訓練圖像庫，每個訓練圖像庫中至少具有一個對比圖；c、設定機器學習的子模型，子模型與特征標簽一一對應；d、將訓練圖像根據特征標簽輸入到對應的子模型對子模型進行訓練；e、設置總模型，總模型調用步驟d中訓練完成的各子模型；f、將訓練圖片輸入總模型中對總模型進行訓練。通過以上技術方案，大大的加快了針對復雜背景復雜噪聲條件下機器學習圖像識別算法的優化速度，減少了對訓練資源的需求量。

本發明授權復雜背景噪聲條件下特征識別機器學習算法的優化方法在權利要求書中公布了：1.一種復雜背景噪聲條件下特征識別機器學習算法的優化方法，其特征在于，包括以下步驟：a、準備訓練算法用的原始圖像，對原始圖像進行前處理并添加特征標簽得到處理圖像；b、對處理圖像根據不同特征標簽進行分類得到多組訓練圖像庫，具有相同特征標簽的圖像為一組；每個訓練圖像庫中至少具有一個對比圖，對對比圖進行人工特征識別；c、設定機器學習的子模型，子模型根據特征標簽的種類設置多個，子模型與特征標簽一一對應；d、將訓練圖像根據特征標簽輸入到對應的子模型，對子模型進行訓練；e、設置總模型，總模型調用步驟d中訓練完成的各子模型；f、將訓練圖片輸入總模型中，對總模型進行訓練；步驟d子模型的訓練包括：d1、設置子模型的初始環境；將任意訓練圖像導入子模型中；d2、得到訓練集合圖像模型特征提取結果A；重復N次得到集合AN，將集合AN分成訓練集合BN和驗證集合CN，其中BN、CN是AN的子集；用CN對BN進行驗證，得到滿足驗證結果的集合DN，DN是BN的子集；d3、判斷DN的數量是否滿足設定要求，滿足進行下一步，不滿足則返回步驟d2；d4、判斷子模型訓練是否達到設定訓練次數，判斷訓練圖像庫內的訓練圖像是否全部使用；兩者任一為是，進行下一步；否則返回步驟d1，并更換訓練圖像；d5、將對比圖導入訓練后的子模型，對子模型的特征識別效果進行模擬驗證；滿足驗證要求則結束，得到訓練后的子模型，否則重新設定訓練次數再次返回步驟d1；步驟d5中，對子模型的特征識別效果進行模擬驗證包括：首先將子模型對對比圖的特征的識別結果，設置n個細分灰度閾值；對比每一個細分灰度閾值下特征檢測結果與其實際特征位置進行比較得到檢出概率Pd和虛警概率Pfa；計算得到子模型的特征識別精度為Q，判斷識別精度Q是否符合設定標準；其中： 影響子模型正確檢測特征的變量為背景噪聲，背景噪聲符合一維的正態隨機變量，變量X∈μ，σ2； V為任意一個細分的灰度閾值。

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