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龙图腾网获悉石河子大学申请的专利一种高信息质量图像数据集的构建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：CN115272734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210925635.7，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种高信息质量图像数据集的构建方法是由李阳;晁雪薇;聂晶;杨悦;刘亚婕设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高信息质量图像数据集的构建方法在说明书摘要公布了：本发明为一种高信息质量图像数据集的构建方法。一种高信息质量图像数据集的构建方法，包括以下步骤：1将数据集划分为池数据集和测试集，选取所述的池数据集中的10％作为初始标记数据集，剩余的数据作为待选数据集；将所述的初始标记数据集和待选数据集分别输入特征提取网络，进行特征提取；2计算所述的初始标记数据集中图像类内信息丰富度；3计算所述的待选数据集中图像的类间信息重叠度；4将类间信息重叠度高的图像和所述的初始标记数据集用于构建高信息质量图像数据集。本发明所述的一种高信息质量图像数据集的构建方法，从图像高维特征特性进行分析，为后续的待评价图像类间信息重叠度度量方法提供了重要参考。

本发明授权一种高信息质量图像数据集的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种高信息质量图像数据集的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 1提取图像特征： 将数据集划分为池数据集和测试集，选取所述的池数据集中的10％作为初始标记数据集，剩余的数据作为待选数据集； 将所述的初始标记数据集和待选数据集分别输入特征提取网络，进行特征提取； 2计算所述的初始标记数据集中图像类内信息丰富度； 所述的计算初始标记数据集图像类内信息丰富度的方法为：先计算初始标记数据集中各类图像原型，再计算图像特征到该类图像原型距离的均值后，得到数据集图像各类内信息丰富度； 所述的计算初始标记数据集中，各类图像原型采用以下公式： 其中，pi为第i类图像原型，为第i类第k个图像特征，ni为第i类图像数量； 所述的计算图像特征到该类图像原型距离的均值采用以下公式： 所述的数据集图像各类内信息丰富度INFI采用以下公式： 其中，n为数据集内图像类别数目； 3计算所述的待选数据集中图像的类间信息重叠度； 所述的计算待选数据集中图像的类间信息重叠度的方法为：先算待选数据集中图像到每一类原型的距离，再确定待选数据集中图像在各个类间的重叠情况后，得到待选数据集中图像的类间信息重叠度； 所述的计算待选数据集中图像到每一类原型的距离采用以下公式： 其中，表示第j类的第q个图像，表示它的高维特征，表示该图像到第i类图像原型的距离，pi为第i类图像原型； 所述的确定待选数据集中图像在各个类间的重叠情况采用以下公式： 其中，所述的为图像特征到该类图像原型距离的均值； 得到待选数据集中图像的类间信息重叠度采用以下公式： 其中，n为数据集内图像类别数目； 4将类间信息重叠度高的图像和所述的初始标记数据集用于构建高信息质量图像数据集。

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