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龙图腾网获悉中国标准化研究院;中国航空综合技术研究所申请的专利一种图像数据标注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：CN120256836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510747994.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种图像数据标注方法及系统是由杨瑛;孙广芝;王淑敏设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像数据标注方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像数据标注方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括收集图像和文本数据，通过核密度估计和动力学方程进行更新，使用欧拉离散化结合GLP传播和EA进行优化，使用振幅编码进行转换，并通过量子态电路进行构造，使用部分迹进行计算，通过加权融合生成拓扑加权纠缠熵，基于注意力机制进行更新，生成潜在冲突对，并计算优先级，通过CNN模型，生成最终冲突对，通过NeRF模型输出区域特征，使用CLIP模型进行提取，并通过损失函数进行更新。本发明通过VAE结合GLP传播和EA进行优化，提高标注的精度和一致性，通过量子纠缠熵计算和NeBF模型联合验证，提升标注的效率和准确性。

本发明授权一种图像数据标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种图像数据标注方法，其特征在于：包括， 收集图像和文本数据，对收集的两种数据进行预处理，通过VAE生成哈希码并构建动态边权重矩阵，使用VAE将多模态特征向量映射为哈希码，通过高斯核函数计算哈希相似度，将全局相似度、局部注意力相似度以及哈希相似度通过加权融合，得到综合相似度，将综合相似度定义为边，图像ID为节点，基于哈希相似度得到边权重，构建动态边权重矩阵，提取所有节点的相似度进行降序排序，筛选前N个最大相似度，其中N为节点数量，并进行求和平均，得到局部密度，基于局部密度，计算得到邻居数量，基于邻居数量，为每个节点构建稀疏邻接矩阵，通过核密度估计和动力学方程进行更新，使用欧拉离散化结合GLP传播和EA进行优化； 基于优化结果，使用振幅编码进行转换，并通过量子态电路进行构造，使用部分迹进行计算，通过加权融合生成拓扑加权纠缠熵，基于注意力机制进行更新，生成潜在冲突对，并计算优先级，构建GNN模型，将潜在冲突对集的拓扑特征向量和边权重矩阵输入GNN模型，输出视觉权重和文本权重，并通过CLIP模型计算潜在冲突对集的跨模态相似度，计算跨模态相似度和综合相似度的差值，筛选大于差值阈值的潜在冲突对，生成最终冲突对，基于最终冲突对，初始化NeRF模型，生成高维特征图，并使用CBAM生成空间和通道注意力权重，输出初始区域特征，使用CLIP模型提取最终冲突对的区域语义嵌入，得到语义特征向量，并使用线性层映射到CLIP维度，定义模型参数的损失函数，通过Adam优化器输出更新区域特征； 通过MLP模型生成验证融合标签分布矩阵，通过ECharts生成热力图； 对收集的两种数据进行存储。

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中国标准化研究院;中国航空综合技术研究所，其通讯地址为：100191 北京市海淀区知春路4号；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”。