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龙图腾网恭喜浙江啄云智能科技有限公司申请的专利采样方法、装置、电子设备和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：CN115147593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210786592.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权采样方法、装置、电子设备和存储介质是由王威;李林超;周凯;张腾飞设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本采样方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种采样方法、装置、电子设备和存储介质。具体包括：获取包括不同类型样本的样本集合，并确定样本集合中各样本的困难因子；根据各困难因子，生成不同类型的样本区域簇；根据困难因子、不同类型样本的样本数量和不同类型样本区域簇的数量，确定各类型的样本的需求数量；根据需求数量，对不同类型的样本进行采样。本申请实施例的技术方案，通过将样本集合中的各样本进行区域簇的划分，再确定需要采集的样本的需求数量，从不同的区域簇中采集样本，这样做可以实现难例分层采样，因此采样的结果更具备代表性，保证了采样样本的丰富性，有助于目标检测模型的训练。

本发明授权采样方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种采样方法，其特征在于，所述方法包括：获取包括不同类型样本的样本集合，并确定所述样本集合中各样本的困难因子；所述困难因子表征样本对于模型训练的重要性；根据各所述困难因子，生成不同类型的样本区域簇；根据所述困难因子、不同类型样本的样本数量和不同类型样本区域簇的数量，确定各类型的样本的需求数量；所述样本的需求数量是需要用于训练机器学习模型的样本的需求量；根据所述需求数量，对不同类型的样本进行采样；所述根据各所述困难因子，生成不同类型的样本区域簇，包括：从所述样本集合的未成簇样本中，按照所述困难因子，选取当前簇中心样本；从所述样本集合中与所述当前簇中心样本相同类型的未成簇样本中，选取所述当前簇中心样本的近邻样本；将所选取近邻样本和所述当前簇中心样本，构建与所述当前簇中心样本相同类型的样本区域簇；从所述样本集合中剔除已成簇样本，以更新所述样本集合；所述根据所述困难因子、不同类型样本的样本数量和不同类型样本区域簇的数量，确定各类型的样本的需求数量，包括：根据所述困难因子和所述不同类型样本的样本数量，确定各类型对应的难度系数；所述难度系数用于表征不同样本类型在用于模型训练时的学习难度；根据所述难度系数和所述不同类型样本区域簇的数量，确定所述需求数量；所述根据所述需求数量，对各类型样本进行采样，包括：根据所述困难因子，确定所述不同类型样本的采样顺序；根据所述采样顺序和所述需求数量，对不同类型样本进行采样；所述采样顺序包括：不同类型样本区域簇的簇采样顺序和不同类型样本区域簇中样本的样本采样顺序。

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