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龙图腾网恭喜深圳市乐科智控科技有限公司申请的专利一种用于AI视觉识别的训练数据集标注方法及装置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：CN119399579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411977711.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种用于AI视觉识别的训练数据集标注方法及装置是由李金城;唐传明;吕丽设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于AI视觉识别的训练数据集标注方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理的技术领域，提供了一种用于AI视觉识别的训练数据集标注方法及装置，方法包括：获取原始图像数据并处理，提取特征映射，输入目标检测模型得到初步标注结果并分析，确定聚类中心及候选目标集合；基于聚类中心分类候选目标集合，计算分类标注结果的置信度，将置信度高于阈值的标注数据作为高置信度标注数据，低于阈值的数据进行复核和一致性检查，生成一致性标注数据；结合高置信度数据优化目标检测模型，并利用优化模型重新标注低置信度数据，合并高置信度和重新标注数据生成完整标注训练集训练识别模型。通过上述方案，确保了数据的一致性和置信度，有效改善复杂场景和多目标识别中的标注不一致、漏标误标问题。

本发明授权一种用于AI视觉识别的训练数据集标注方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于AI视觉识别的训练数据集标注方法，其特征在于，包括：获取目标的原始图像数据并进行预处理，得到预处理后的图像数据，对所述预处理后的图像数据进行特征提取，得到特征映射；将所述特征映射和所述预处理后的图像数据输入预设的目标检测模型，得到初步标注结果，通过聚类算法对所述初步标注结果进行聚类分析，得到多个聚类中心和对应的候选目标集合；将所述聚类中心作为参考点，基于所述参考点利用余弦相似度作为相似度度量，将所述候选目标集合中每个候选目标的特征向量与所述聚类中心的特征向量进行相似度计算，得到相似度度量结果，根据相似度度量结果，将所述候选目标集合中每个候选目标分配到最相似的聚类中心所在的类别，生成分类标注结果，通过贝叶斯推理计算所述分类标注结果中每个标注的置信度，利用信息增益分析出每个候选目标集合中的特征多样性；利用所述特征多样性对所述置信度进行调整，得到调整后的置信度，将调整后的置信度与预设的置信度阈值进行比较，将评分高于所述置信度阈值的置信度作为初始高置信度标注数据，将评分低于所述置信度阈值的置信度作为初始低置信度标注数据；通过Dice系数识别所述初始高置信度标注数据和所述初始低置信度标注数据之间的重叠区域，生成重叠数据，利用熵权法对所述重叠数据进行加权处理，得到关联置信度，根据F1值对所述关联置信度进行评估，基于评估结果对所述初始高置信度标注数据和所述初始低置信度标注数据进行更新，得到更新后的高置信度标注数据和更新后的低置信度标注数据；应用皮尔逊相关系数评估所述更新后的高置信度标注数据和所述更新后的低置信度标注数据之间的特征相关性，生成相关性指标，利用所述相关性指标优化所述调整后的置信度，得到优化后的置信度；将优化后的置信度与所述置信度阈值进行比较，将评分高于所述置信度阈值的置信度作为高置信度标注数据，将评分低于所述置信度阈值的置信度作为低置信度标注数据；对所述低置信度标注数据进行复核，得到复核后的标注数据集，将所述复核后的标注数据集输入预设的一致性检查模型进行一致性检查，输出一致性标注数据，将所述一致性标注数据和所述高置信度标注数据反馈至所述目标检测模型，得到优化后的目标检测模型；利用所述优化后的目标检测模型对所述低置信度标注数据进行重新标注，得到重新标注数据，将所述高置信度的标注数据与所述重新标注数据进行合并，生成完整标注训练数据集，将所述完整标注训练数据集输入预设的人工智能视觉识别模型，进行模型训练，得到训练完成的人工智能视觉识别模型。

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