深圳亿嘉和科技研发有限公司张淼获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳亿嘉和科技研发有限公司申请的专利一种基于深度学习的垃圾数据标注系统及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：CN115331052B 。
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：202210955350.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的垃圾数据标注系统及方法是由张淼;罗作煌;潘国峰;李奇;杨顺设计研发完成，并于2022-08-10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垃圾数据标注系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的垃圾数据标注系统及方法，通过原始数据集的获取模块、原始数据处理模块、半自动模型训练模块和半自动模型推理模块，从零标签开始，收集不带标签的数据集，经过去背景和融合方法生成含标签的数据集，再训练出半自动标注模型进行预测和迭代，最终获得目标物的二维检测框。本发明可生成更符合真实场景的数据集，减少数据采集成本。并可以自动获取标签，减少数据标注成本。最终实现数据自驱动的数据标注功能。
本发明授权一种基于深度学习的垃圾数据标注系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的垃圾数据标注系统，其特征在于：包括依次连接的原始数据集的获取模块、原始数据处理模块、半自动模型训练模块和半自动模型推理模块； 原始数据集的获取模块，通过网络爬取、开源数据集或场景采集的手段，收集不带标签的数据集，作为后续的处理对象； 原始数据处理模块，对原始数据进行显著性检测和抠图操作，扣取出前景图，并用前景图的最小外接矩形作为目标检测框，获得带标签的数据集； 半自动模型训练模块，把带标签的数据集输入半自动标注模型中，计算损失，并用反向传播的方法计算并更新模型参数，直至模型损失不在下降，停止训练，最终获得训练完成的半自动标注模型； 半自动模型推理模块，用上一步的半自动标注模型来推理新的原始数据集，获得目标物的目标检测框，以扩充带标签的数据集； 所述原始数据处理模块中，如果不需要与其它图片融合，则归入带标签的数据集；如果需要图片融合，则需把前景图与背景图进行图片融合，在此过程中用前景图的最小外接矩形获得标签的目标检测框，最终获得带标签的融合数据集。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳亿嘉和科技研发有限公司，其通讯地址为：518052 广东省深圳市南山区粤海街道大冲社区深南大道9672号大冲商务中心(一期)2栋4号楼14C-02；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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