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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种标注信息的自动质检方法、电子设备及存储介质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：CN119323660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411416287.6，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种标注信息的自动质检方法、电子设备及存储介质是由叶玉腾;杨卫;宋子恺;于俊清设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种标注信息的自动质检方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习技术领域，公开了一种标注信息的自动质检方法、电子设备及存储介质，方法包括：获取待训练图像上的标注信息；其中，所述标注信息包括各标注框的坐标；将待训练图像及其对应的标注信息输入至已训练好的大模型中，所述已训练好的大模型用于提取待训练图像的特征信息，得到待训练图像的特征图，并根据各标注框的坐标在所述特征图上等比例裁剪，得到每个标注框对应的图片特征；对提取到各标注框对应的图片特征进行聚类分析，以识别异常标签，实现标注信息自动质检。本发明能够提升标注信息的质检效率及准确性，而且，还可以减少对人工审核的依赖，节省了大量的人力成本和时间成本。

本发明授权一种标注信息的自动质检方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种标注信息的自动质检方法，其特征在于，包括： 获取待训练图像上的标注信息；其中，所述标注信息包括标注框的坐标； 将待训练图像及其对应的标注信息输入至已训练好的大模型中，所述已训练好的大模型用于提取待训练图像的特征信息，得到待训练图像的特征图，并根据各标注框的坐标在所述特征图上等比例裁剪，得到每个标注框对应的图片特征；其中，每个标注框对应的图片特征用于反映标注框内图片的标签； 对提取到的各标注框对应的图片特征进行聚类分析，以识别异常标签，实现标注信息自动质检； 对提取到各标注框对应的图片特征进行聚类分析，以识别异常标签，包括： S1、在各标注框对应的图片特征中随机选择K个图片特征作为K个簇群的初始聚类中心； S2、计算每个图片特征与当前聚类中心的第一欧式距离，并根据所述第一欧式距离将各图片特征分配到距离最近的当前聚类中心所属的簇群中，得到K个新的簇群； S3、计算每个新的簇群内所有图片特征的均值，并将所述均值作为当前聚类中心，并跳转至S2，直至当前聚类中心的更新距离小于预设的阈值，得到收敛后的K个新的簇群； S4、计算每个图片特征与其所属簇群的目标聚类中心之间的第二欧式距离，则所述第二欧式距离大于预设距离的图片特征为异常标签； 所述标注信息还包括各标注框对应的标签；采用已训练好的大模型提取待训练图像的特征信息，包括：根据所述标注信息中的标签将各标注框进行分类，获得相同标签的标注框；采用已训练好的大模型提取待训练图像的具有相同标签的标注框对应的图片特征； 在对提取到的各标注框对应的图片特征进行聚类分析之前，还包括：将相同标签的标注框所对应的图片特征作为一个类别标签的数据，以构建不同类别标签对应的数据库； 在对提取到的各标注框对应的图片特征进行聚类分析时，所述图片特征来自于所述数据库。

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