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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种面向老年用户的服务机器人人工标注数据筛选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：CN115294415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210931506.9，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权一种面向老年用户的服务机器人人工标注数据筛选方法是由张森林;王祺;刘妹琴;樊臻;郑荣濠;董山玲设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向老年用户的服务机器人人工标注数据筛选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向老年用户的服务机器人人工标注数据筛选方法，属于智能机器人技术领域。服务机器人在进入某一老年用户家居环境时，根据其在用户家居环境中收集到的新类别数据，需选出最具学习价值同时又最易于老年用户标注的图像，将其呈现给用户进行标注。具体的筛选方法为：机器人以图像的三种属性感知亮度、对比度、尺寸大小为特征，结合图像标注难易度预测模型，得到图像对于老年用户的标注难易度预测。将图像的标注难易度预测值与其他三种描述图像学习价值的指标相结合，计算出图像的筛选价值度量，进而根据该度量选择一定比例的价值度量最大的图像，作为请求老年用户给出标注并要求机器人学习的数据。

本发明授权一种面向老年用户的服务机器人人工标注数据筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种面向老年用户的服务机器人人工标注数据筛选方法，其特征在于，提取与图像标注难易度相关的特征向量，根据图像标注难易度预测模型预测出图像对于老年用户的标注难易度；采用综合图像标注难易度预测值和图像学习价值的图像筛选价值度量方法，从大量收集自用户家居环境的新类别图像数据中筛选出部分最易于老年用户标注同时又最具学习价值的图像数据； 所述的图像筛选价值度量方法综合了图像标注难易度和三种图像学习价值，计算公式为： ； ；  ；  ；其中，为图像的筛选价值度量，表示图像与已被选择的图像之间的平均相似度，作为多样性度量结果；表示图像与未被选择的图像之间的平均相似度，作为代表性度量结果；表示取模，为图像在服务机器人神经网络模型的特征提取层上所提取出的特征；代表服务机器人神经网络模型的分类和softmax层，其输出的概率向量为；和分别代表已被筛选出的图像集合和未被选择的图像集合，表示已被筛选出的图像集合中的图像数量，表示未被选择的图像集合中的图像数量，代表图像标注难易度预测模型，为防止分母为0的极小值，表示取次最大值，表示取最大值。

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