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龙图腾网获悉北京理工大学;北理工郑州智能科技研究院申请的专利一种基于数据集分类的视觉检测优化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：CN119649130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411781570.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于数据集分类的视觉检测优化方法及系统是由张伟民;谈新彦;左正清;何晓海;王达伟设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据集分类的视觉检测优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于数据集分类的视觉检测优化方法及系统。本方法包括在数据集标注与预处理阶段，引入场景分类标签，对场景特征的标准化处理，在模型选择与训练阶段，进行场景分类的多任务学习，使模型在不同场景下动态调整特征学习，提高多场景适应能力。在模型评估与验证阶段，引入按场景分层评估并进行相应的优化。在模型部署与推理阶段，引入动态场景适应推理，动态调整模型的推理路径，以适应该场景的特点，从而提高推理的准确性。在后期优化中，使用场景特征聚类与迁移学习，优化模型的多场景性能。本申请在不通过多个数据集联合训练模型的条件下，利用数据集分类，提高视觉检测模型的多场景适应能力。

本发明授权一种基于数据集分类的视觉检测优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据集分类的视觉检测优化方法，其特征在于，所述方法包括： 对收集到的每个图像样本分配对应的场景标签，并根据分配的场景标签对数据进行预处理操作；其中，所述预处理操作包括标准化处理，标准化处理至少包括调整图像的光照、颜色和几何特征； 采用分层训练策略引入不同场景数据进行模型训练，根据当前处理的数据场景动态调整参数； 根据场景分类标签对模型进行分层评估； 将分层评估后的模型进行部署，并根据输入图像的场景标签动态调整模型推理策略； 通过场景特征聚类以及迁移学习对模型进行优化，利用优化后的模型进行视觉检测优化； 对收集到的每个图像样本分配对应的场景标签，并根据分配的场景标签对数据进行预处理操作，包括： 为每张图分配一个额外的场景分类标签，对于每个图象数据xi，对应目标检测标签yi和场景标签si，场景标签用于区分不同的场景特征； 采用分层训练策略引入不同场景数据进行模型训练，根据当前处理的数据场景动态调整参数，包括： 对于每个训练样本xi，yi，si优化后的联合损失函数Lmulti-task: ， 其中，Ldetection是目标检测的损失函数；Lsecene是场景分类损失函数；α是控制两个任务之间平衡的系数； 根据场景分类标签对模型进行分层评估，包括： 按照场景分类标签si分别评估模型在每个场景中的表现，其中评价指标Metricsi按场景类别计算： ， 其中，是模型的预测输出，yi是目标检测标签，Dsi是场景si的测试集； 对于多场景适应性评估，引入新的评估指标，通过 ， 得到多场景评估结果，其中，wj是场景sj的权重，k是场景类别数； 将分层评估后的模型进行部署，并根据输入图像的场景标签动态调整模型推理策略，包括： 对于输入图像xi，首先通过预测场景标签si，然后基于该标签调整模型推理路径： ， 其中，fxi是模型提取的图像特征，gsi是场景编码，zi是结合场景信息的特征； 标准化处理还包括归一化操作，其中： 对于每个场景标签si，应用不同的归一化方法: ，其中，gsi是场景特点的预处理操作，xi是图象数据，是归一化后的图象数据。

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