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龙图腾网获悉智慧互通科技股份有限公司申请的专利一种基于目标检测学习算法的图片数据筛选方法及系统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：CN114898182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210568801.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于目标检测学习算法的图片数据筛选方法及系统是由闫军;纪双西设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测学习算法的图片数据筛选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于目标检测学习算法的图片数据筛选方法及系统，涉及智能停车管理领域，包括：利用修正后的目标检测模型训练方法和初始标注的图片数据集，获取基本目标检测模型，并在此基础上利用划分的测试集根据图片内容识别准确度信息进行图片级别不确定性定义，以此获取初步的图片筛选指标；进一步当一次筛选图片数据量远大于预期标注数据量时，再通过图片特征聚类的方式进一步进行二次图片筛选，以保证同等数据量条件下筛选图片内容具有多样性分布；通过几次循环迭代更新模型，可最终实现新增数据标注量和模型准确度的能效比提升。

本发明授权一种基于目标检测学习算法的图片数据筛选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测学习算法的图片数据筛选方法，其特征在于，所述方法包括： 将初始待标注图片数据集划分为训练集、验证集、测试集； 通过所述训练集和所述验证集对初始目标检测模型进行训练，获取目标检测模型； 根据所述测试集、所述目标检测模型的综合评分指标、所述目标检测模型的预测结果，确定所述初始待标注图片数据集对应的综合图片不确定性指标，并根据所述综合图片不确定性指标对所述初始待标注图片数据集进行筛选； 通过所述目标检测模型和预置图片特征聚类算法对筛选后的待标注图片数据进行二次筛选； 将所述进行二次筛选后的待标注图片数据集通过所述目标检测模型进行预测，获取预标注标签； 根据所述预标注标签对待标注图片数据集进行修正，并通过修正后的待标注图片数据集更新所述训练集后，训练所述目标检测模型； 所述根据所述测试集、所述目标检测模型的综合评分指标、所述目标检测模型的预测结果，确定所述初始待标注图片数据集对应的综合图片不确定性指标的步骤包括： 通过所述综合评分指标的上下限阈值获取两组预测结果，并根据两组预测结果获取图片级目标框定位不稳定性指标； 通过所述综合评分指标和目标检测模型在预期最终输出条件下的评分阈值获取的预测结果，获取图片级分类预测不稳定性指标； 根据所述测试集的标注信息，获取所述预测结果相对于标注信息的图片级平均准确率； 通过所述图片级目标框定位不稳定性指标、图片级分类预测不稳定性指标以及图片级平均准确率，确定综合图片不确定性指标。

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