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龙图腾网获悉北京控制与电子技术研究所申请的专利一种图像特征引导的智能感知最优考核样本集构建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：CN119888393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510368476.9，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权一种图像特征引导的智能感知最优考核样本集构建方法是由刘畅;姜丰;倪亮;赵昌迪;孙洋洋;薛志军;鞠浩然设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像特征引导的智能感知最优考核样本集构建方法在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种图像特征引导的智能感知最优考核样本集构建方法，属于样本构建技术领域，包括采用基础样本集对算法模型进行训练，获得每个图像特征对算法模型性能的影响程度并筛选出关键图像特征；计算每个关键图像特征的指标取值范围并划分指标区间；从每个指标区间中随机抽取若干样本组成区间训练集进行算法模型训练，获得每个指标区间对算法模型性能的影响程度并筛选出重要区间；基于关键图像特征及其对应的重要区间，从基础样本集中筛选出最优考核样本集，以解决现有方法无法有效构建用于智能感知算法验证评估所需考核样本集的问题。

本发明授权一种图像特征引导的智能感知最优考核样本集构建方法在权利要求书中公布了：1.一种图像特征引导的智能感知最优考核样本集构建方法，其特征在于，包括： 采用基础样本集对算法模型进行训练，获得每个图像特征对算法模型性能的影响程度并筛选出关键图像特征； 计算每个关键图像特征的指标取值范围并划分指标区间； 从每个指标区间中随机抽取若干样本组成区间训练集进行算法模型训练，获得每个指标区间对算法模型性能的影响程度并筛选出重要区间； 基于关键图像特征及其对应的重要区间，从基础样本集中筛选出最优考核样本集； 所述采用基础样本集对算法模型进行训练，获得每个图像特征对算法模型性能的影响程度并筛选出关键图像特征包括： 按照预设比例将基础样本集划分为训练集和测试集； 采用训练集对算法模型进行训练，计算获得每个图像特征的指标取值范围； 基于每个图像特征的指标取值范围和等量原则，构建每个图像特征的图像特征训练集； 使用图像特征训练集对算法模型进行训练，获得训练后的第一算法模型； 使用测试集对训练后的第一算法模型进行测试，获得该图像特征对算法模型性能的影响程度； 对所有图像特征对算法模型性能的影响程度进行排序，筛选出对算法模型性能影响程度较大的关键图像特征； 所述基于每个图像特征的指标取值范围和等量原则，构建每个图像特征的图像特征训练集包括： 将每个图像特征的指标取值范围平等量划分为三个区间； 基于训练集中每个样本的图像特征的指标值将训练集的样本划分到对应的区间，获得区间子集； 从每个区间子集中随机抽取三分之一的训练样本，组成对应的图像特征训练集； 所述从每个指标区间中随机抽取若干样本组成区间训练集进行算法模型训练，获得每个指标区间对算法模型性能的影响程度并筛选出重要区间包括： 基于训练集中每个样本的图像特征的指标值将训练集的样本划分到对应的指标区间，获得指标区间子集； 从每个指标区间子集中随机抽取若干个样本组成对应的区间训练集； 使用区间训练集对算法模型进行训练，获得训练后的第二算法模型； 使用测试集对第二算法模型进行测试，获得该区间训练集对算法模型性能的影响程度； 将区间训练集对算法模型性能的影响程度进行排序，筛选出对算法模型性能影响程度较大的重要区间。

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