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龙图腾网获悉八方智能科技(南京)有限公司申请的专利基于弱标注的城市体检问题智能检测方法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：CN121330519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511876608.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于弱标注的城市体检问题智能检测方法是由黄鑫;蒋天庭设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱标注的城市体检问题智能检测方法在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于弱标注的城市体检问题智能检测方法，包括对城市体检图像进行高密度设施区域的结构划分，生成多个独立设施单元区域块；基于初始化的区域级定位模型，在各独立设施单元区域块内部识别局部候选问题区域；建立局部候选问题区域与图像级弱标注类别标签的关联关系；利用少量强标注样本对局部候选问题区域进行位置校准，并基于校准结果优化所述区域级定位模型的参数；使用优化后的区域级定位模型对真实城市体检图像执行设施级问题检测，并输出问题定位结果，该方法能够在弱标注条件下，有效区分高密度场景中个体设施并实现精准问题定位。

本发明授权基于弱标注的城市体检问题智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱标注的城市体检问题智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、对城市体检图像进行高密度设施区域的结构划分，生成多个独立设施单元区域块； S2、基于初始化的区域级定位模型，在各所述独立设施单元区域块内部识别局部候选问题区域； S3、建立所述局部候选问题区域与图像级弱标注类别标签的关联关系； S4、利用少量强标注样本对所述局部候选问题区域进行位置校准，并基于校准结果优化所述区域级定位模型的参数； S5、使用优化后的区域级定位模型对真实城市体检图像执行设施级问题检测，并输出问题定位结果； 所述S2包括： 通过所述区域级定位模型的特征提取模块提取所述设施单元区域块的特征响应，基于所述特征响应筛选出疑似问题像素位置集合； 对筛选出的疑似区域，应用其所属的设施单元区域块的边界进行裁剪，生成不跨区域的局部候选区域，合并所有局部候选区域，形成局部候选问题区域集合； 所述S3包括： 将所述局部候选问题区域集合中的候选问题区域的特征输入所述区域级定位模型的分类模块，得到类别置信度向量，并为所述局部候选问题区域集合中的每个候选问题区域分配其置信度向量中数值最高的类别，形成初始绑定关系； 对所述初始绑定关系执行类别冲突消解，输出最终的区域级类别绑定集合。

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八方智能科技(南京)有限公司，其通讯地址为：211000 江苏省南京市雨花台区宁双路19号5幢201室-086；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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