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龙图腾网获悉长春建筑学院申请的专利一种应用于数据自动标注的智能管理系统及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：CN121214444B 。

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：202511736751.4，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种应用于数据自动标注的智能管理系统及方法是由蔡连莲;王朔;王娇设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于数据自动标注的智能管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于数据自动标注的智能管理系统及方法，涉及数据自动标注技术领域，该方法包括：通过双注意力机制筛选特征；构建动态因果图，根据环境光照变化实时调整因果关系，结合雷达信号质量和点云密度，优化多模态数据的特征融合策略；采用两阶段标注；设计提示编码器的稀疏输入和掩码密集输入，构建自注意力与交叉注意力的掩码解码器，生成标注结果；结合焦点损失与Dice损失，融入因果图阴影特征；验证物理约束验证阴影几何一致性；对争议区域生成反事实样本，选择最优标注结果。本申请构建动态因果图，并根据光照变化实时调整因果关系，在复杂光照条件下能更准确地区分真实障碍物与阴影，降低环境因素对标注结果的干扰。

本发明授权一种应用于数据自动标注的智能管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于数据自动标注的智能管理方法，其特征在于：该方法包括： S1、利用Penet网络将2D图像转换为带有深度和颜色信息的伪点云数据，并与雷达点云进行精确对齐；通过Double‑MAFT模型的双注意力机制筛选特征； S2、构建动态因果图，根据环境光照变化实时调整因果关系，并结合雷达信号质量和点云密度，优化多模态数据的特征融合策略； S3、采用两阶段标注；所述两阶段标注包括，利用图神经网络对数据进行粗标注，筛选出最有价值的样本，通过强化学习算法进行细标注，并在奖励函数中加入对阴影误判的惩罚项； S4、设计提示编码器的稀疏输入和掩码密集输入，构建含自注意力与交叉注意力的掩码解码器，生成标注结果； S5、当输入提示歧义时，按置信度对掩码输出排序，并结合焦点损失与Dice损失，融入因果图阴影特征信息，提升对阴影相关提示的理解与标注准确性； S6、通过物理约束验证阴影几何一致性，根据物体参数计算阴影区域应满足的几何条件，违反则直接标记为非阴影区；对争议区域生成反事实样本，比较不同情况下的误判概率，选择最优标注结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春建筑学院，其通讯地址为：130000 吉林省长春市双阳区奢岭街道办事处幸福村；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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