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龙图腾网恭喜苏州挚途科技有限公司申请的专利数据标注方法、装置和电子设备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：CN113139072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20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：202110427397.2，技术领域涉及：G06F16/51；该发明授权数据标注方法、装置和电子设备是由张兵;沈蓓;韦松;李瑛设计研发完成，并于2021-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据标注方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种数据标注方法、装置和电子设备。其中，该方法包括：获取目标数据；将目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，输出最终标注结果；其中，数据标注模型包含多个数据标注子模型，数据标注模型基于多个数据标注子模型的泛化能力确定最终标注结果。其中，数据标注模型基于包含的多个数据标注子模型的泛化能力确定最终标注结果。该方式中，使用数据标注模型进行数据标注，可以代替人工标注，从而提高数据标注的效率，降低数据标注低成本；使用包含多个数据标注子模型的数据标注模型进行数据标注，可以获得比较好的标注效果。

本发明授权数据标注方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种数据标注方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标数据；其中，所述目标数据包括：图像、激光雷达点云或毫米波雷达点云；将所述目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，输出最终标注结果；其中，所述数据标注模型包含多个数据标注子模型，所述数据标注模型基于多个所述数据标注子模型的泛化能力确定所述最终标注结果；将所述目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，输出最终标注结果的步骤，包括：确定各个数据标注子模型的泛化能力；将所述目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，基于所述泛化能力输出最终标注结果；确定各个数据标注子模型的泛化能力的步骤，包括：获取多个公开数据集，所述公开数据集包含多个原始数据和所述原始数据对应的标注真值；从多个所述公开数据集中随机提取数据，将提取的所述数据组合为混合数据集；使用各个数据标注子模型标注所述混合数据集的数据，得到各个数据标注子模型的第一标注结果；基于所述第一标注结果和所述混合数据集中该数据的标注真值，确定各个所述数据标注子模型的泛化能力；将所述目标数据输入预先训练完成的数据标注模型中，基于所述泛化能力输出最终标注结果的步骤，包括：将所述目标数据输入各个所述数据标注子模型中，得到各个所述数据标注子模型的第二标注结果；基于各个所述数据标注子模型的第二标注结果和各个所述数据标注子模型的泛化能力，输出最终标注结果；基于各个所述数据标注子模型的第二标注结果和各个所述数据标注子模型的泛化能力，输出最终标注结果的步骤，包括：基于各个所述数据标注子模型的第二标注结果和各个所述数据标注子模型的泛化能力，确定各个所述数据标注子模型的置信度；将所述置信度最高的所述数据标注子模型的第二标注结果，作为所述最终标注结果；基于各个所述数据标注子模型的第二标注结果和各个所述数据标注子模型的泛化能力，确定各个所述数据标注子模型的置信度的步骤包括：基于数据标注子模型的泛化能力，和各个数据标注子模型的第二标注结果，使用贝叶斯定理：PA|B＝PB|A×PAPB进行计算；得到当前数据标注子模型预测正确的概率PA|B，根据贝叶斯公式，分别得出每个数据标注子模型的条件概率，归一化之后，即可得到每个数据标注子模型的第二标注结果的置信度；其中，PA为数据标注子模型预测正确的概率，PB为数据标注子模型的泛化能力，PB|A为数据标注子模型输出的当前预测的置信度，取PA＝1。

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