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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于深度学习的测量方法的精密度评估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：CN120804853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510887787.6，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于深度学习的测量方法的精密度评估方法及系统是由赵静;吴刚;张璇;张帆;张运红设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的测量方法的精密度评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的测量方法的精密度评估方法及系统，包括将测量源数据输入深度特征提取模型获得多模态测量特征，根据测量值确定测量统计指标，将所述测量值与所述标定值比对获得第一精度评级系数，根据所述测量统计指标和测量标准指标计算第二精度评级系数，根据测量状态参数计算环境状态系数，将测量数据和环境状态系数输入精度评价指标预测模型获得精度评价指标，根据所述精度评价指标和所述精度标记构建精密度评估模型，将待评估测量方法的测量数据和测量状态参数输入所述精密度评估模型获得精密度评估结果。该方法不仅可以提高测量方法的精密度评估的效率和准确性，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于测量方法的精密度评估系统中。

本发明授权一种基于深度学习的测量方法的精密度评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的测量方法的精密度评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取历史测量数据和历史标定标记，将所述历史测量数据划分为测量源数据和测量值，将所述测量源数据输入深度特征提取模型获得多模态测量特征；所述历史标定标记包括标定值和精度标记； S2、根据所述测量值确定测量统计指标，将所述测量值与所述标定值比对获得第一精度评级系数，根据所述测量统计指标和测量标准指标计算第二精度评级系数； S3、根据测量状态参数计算环境状态系数，将测量数据和环境状态系数输入精度评价指标预测模型获得精度评价指标；所述测量状态参数包括测量方法对应的传感器使用状态和环境状态； S4、根据所述精度评价指标和所述精度标记构建精密度评估模型，将待评估测量方法的测量数据和测量状态参数输入所述精密度评估模型获得精密度评估结果； 所述测量源数据包括采用对应测量方法获取的图像数据、文本数据和传感器数据；所述文本数据与对应测量方法的操作记录相关；所述传感器数据与对应测量方法采用的传感器工作状态相关；所述测量值由所述测量源数据通过对应测量方法的特定操作处理获得； 所述计算环境状态系数的方法，包括： 根据测量方法对应的传感器使用状态和环境状态计算环境状态系数，表达式为： ； ； ； 其中为环境状态系数，为传感器健康度权重，为传感器健康度，为环境干扰度权重，为环境干扰度，、、为传感器健康度分配系数，、、、为环境干扰度分配系数，为材料疲劳系数，为传感器日均使用时长，为近半年维修次数，为传感器持续工作时间，为实测环境噪声，为温度波动值，为额定允许温度波动值，为湿度波动值，为额定允许湿度波动值，为频段系数，为振动加速度有效值，为RGB图像均匀性标准差，为光源色温 所述精度评价指标预测模型的构建方法为： 将多模态测量特征、第一精度评级系数、第二精度评级系数和环境状态系数组成精度预测综合集，按照6：4将精度预测综合集随机划分成第一训练集和第一测试集，构建精度评价指标预测模型，采用第一训练集训练精度评价指标预测模型，采用第一测试集评估精度评价指标预测模型性能； 所述精密度评估模型的构建方法为： 将历史测量数据对应的精度评价指标和环境状态系数组成条件向量，将不同精度标记的历史测量数据的多模态测量特征、条件向量和精度标记组成精度评价综合集，采用随机森林将精度评价综合集按照7：3随机划分成第二训练集和第二测试集，构建精密度评估模型，采用第二训练集训练精密度评估模型，采用第二测试集评估精密度评估模型。

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