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龙图腾网获悉浙江飞航智能科技有限公司申请的专利智能装备视觉数据治理与AI模型开发平台与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：CN120356038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510855119.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权智能装备视觉数据治理与AI模型开发平台与方法是由廖鑫;刘卓;赵世勇;刘修远;司朋辉;乔楠设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能装备视觉数据治理与AI模型开发平台与方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能装备视觉数据治理与AI模型开发平台与方法，属于图像处理技术领域，具体包括：数据标注模块，模型训练模块，版本管理模块，其中数据标注模块负责进行数据的标注处理得到标注数据，模型训练模块负责利用所述标注数据，按需进行视觉模型的训练处理，版本管理模块负责以训练数据以及训练数据在所述视觉模型中的更新训练情况，进行视觉模型的不同的历史版本的管理，提升了历史版本的管理处理的可靠性。

本发明授权智能装备视觉数据治理与AI模型开发平台与方法在权利要求书中公布了：1.一种智能装备视觉数据治理与AI模型开发系统，其特征在于，具体包括： 数据标注模块，模型训练模块，版本管理模块； 其中所述数据标注模块负责进行数据的标注处理得到标注数据； 所述模型训练模块负责利用所述标注数据，按需进行视觉模型的训练处理； 所述版本管理模块负责以训练数据以及训练数据在所述视觉模型中的更新训练情况，进行视觉模型的不同的历史版本的管理； 以视觉模型的训练数据为基础，确定在不同类型的训练数据下的自动标注的数据的构成情况，基于所述构成情况确定训练数据中的风险训练数据； 确定在不同的历史版本在进行增量训练时的训练风险数据的构成情况，并结合训练风险数据与后期的其它的历史版本的相似情况，确定历史版本中的优化目标版本； 以训练风险数据为基础将历史版本划分至不同的版本区间，基于不同的版本区间内历史版本的构成数据以及优化目标版本与后期的历史版本的模型参数的变动情况，确定在不同的版本区间内的优化需求类型； 当所述优化目标版本在不同的版本区间内的优化需求类型均不属于目标需求类型时，以所述优化目标版本对应的训练风险数据在所述视觉模型中的更新训练情况以及在不同版本区间内的优化需求类型，确定所述优化目标版本的遗忘管理方法； 所述训练数据中的风险训练数据的确定的方法为： 以所述视觉模型在不同的历史版本的增量训练时的所述类型的训练数据的构成情况，确定在不同的增量训练次数下的所述类型的自动标注的训练数据的数据量； 根据在不同的增量训练次数下的所述类型的自动标注的训练数据的数据量的占比，确定在不同的增量训练次数下的数据量占比； 基于在不同的增量训练次数下的数据量占比，确定所述训练数据是否为风险训练数据； 当存在预设数量以上的数据量占比不满足要求的增量训练次数时，则确定所述训练数据为风险训练数据。

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