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龙图腾网获悉上海高德威智能交通系统有限公司申请的专利主动学习方法、装置、电子设备及可读存储介质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：CN114298154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202111456043.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权主动学习方法、装置、电子设备及可读存储介质是由傅剑文设计研发完成，并于2021-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本主动学习方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种主动学习方法、装置、电子设备及可读存储介质，该目标检测方法包括：在样本集上进行无监督学习，得到无监督特征提取网络；其中，所述样本集包括无标签样本集，所述无标签样本集包括N1个无标签样本，N1为大于1的正整数；依据所述无监督特征提取网络，确定所述样本集中各样本的无监督特征；依据所述样本集中各样本的无监督特征，在所述样本集上进行主动学习，确定出需要标注的无标签样本。该方法可以实现同样标注量下，训练得到比随机标注集性能更为优异的模型。

本发明授权主动学习方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种主动学习方法，其特征在于，包括： 在样本集上进行无监督学习，得到无监督特征提取网络；其中，所述样本集包括无标签样本集，所述无标签样本集包括N1个无标签样本，N1为大于1的正整数； 依据所述无监督特征提取网络，确定所述样本集中各样本的无监督特征； 依据所述样本集中各样本的无监督特征，在所述样本集上进行主动学习，确定出需要标注的无标签样本； 其中，所述依据所述样本集中各样本的无监督特征，在所述样本集上进行主动学习，确定出需要标注的无标签样本，包括： 依据所述样本集中各样本的无监督特征，确定所述样本集中有标签样本与无标签样本之间的距离； 依据所述有标签样本与无标签样本的之间的距离，确定出需要标注的无标签样本； 所述样本集还包括有标签样本集，所述有标签样本集包括N2个有标签样本，N2为大于1的正整数； 所述依据所述样本集中各样本的无监督特征，确定所述样本集中有标签样本与无标签样本之间的距离之前，还包括： 依据所述样本集中的有标签样本对任务模型进行训练，得到有监督任务模型；其中，所述样本为图像样本，所述任务模型为计算机视觉任务的任务模型； 依据所述有监督任务模型，确定所述样本集中各样本的有监督先验特征； 所述依据所述样本集中各样本的无监督特征，确定所述样本集中有标签样本与无标签样本之间的距离，包括： 依据所述样本集中各样本的无监督特征以及有监督先验特征，确定所述样本集中有标签样本与无标签样本之间的距离。

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上海高德威智能交通系统有限公司，其通讯地址为：201821 上海市嘉定区云谷路599弄6号2010室；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”。

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