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龙图腾网获悉诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司申请的专利基于机器视觉的场景自动标定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：CN120635605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511127271.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于机器视觉的场景自动标定方法是由林仁辉;李轲;谢柯;廖峪设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的场景自动标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的场景自动标定方法分六步：先采集图像并量化评分，低质图经增强重试；再提取目标核心特征，依权重表判有效性；随后用至少3个异构模型并行推理并校验结果；接着对连续10帧识别结果做时空及行为一致性校验，不一致则人工复核；最后结合业务场景和环境参数动态调阈值，符合则输出结果，否则人工复核。该方案通过多层级校验等，将机型识别准确率从≤98%提至≥99.8%，小目标检出率从≤95%提至≥98.5%；融合激光雷达点云等，测距误差从≥10cm降至≤3cm；经三维评分筛选图像，结合增强与红外融合技术，恶劣天气下误判率从≥5%降至≤1%。

本发明授权基于机器视觉的场景自动标定方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的场景自动标定方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，图像采集：通过数据采集设备获取待识别场景的图像数据； 步骤2，图像质量判断：将采集的图像数据进行量化评分；并根据评分结果判断图像是否为有效图像，如果是，则进入步骤3，如果不是，则启动图像增强机制重试； 步骤3，特征提取与完整性判断：将经过筛选后的有效图像提取目标核心特征，通过构建特征重要度权重表并计算完整性得分来判断目标核心特征的有效性； 步骤4，多模型交叉验证：部署至少3个异构识别模型对目标核心特征进行并行推理，对所有异构识别模型的推理结果进行统计，判断推理结果是否符合预设值； 异构识别模型的推理结果通过Softmax输出置信度，采用投票机制仲裁结果，细粒度特征比对时调用机型差异库进行像素级匹配，具体为： 置信度≥95%且部署的异构识别模型中有≥2个模型一致时，通过； 分歧或低置信度80%时，调用细粒度特征库仲裁或激光雷达点云配准； 多模态融合采用点云图像配准算法，将激光雷达点云转换为图像坐标系，与视觉特征融合后输入识别模型，提升小目标的检出率； 步骤5，时空一致性判断：对有效图像的连续10帧的识别结果进行空间、时间、行为一致性校验，如果校验结果一致，则进入步骤6，如果不一致，则标记为异常案例，触发人工复核； 步骤6，场景自适应阈值校验：基于业务场景和环境参数动态调整识别阈值，识别结果符合当前场景阈值，输出最终识别结果，如果不符合，标记为异常案例，触发人工复核。

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