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龙图腾网获悉北京智睿博科技有限公司申请的专利基于半监督学习的图像标注边界自动修正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：CN121213591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511354562.0，技术领域涉及：G06T7/12；该发明授权基于半监督学习的图像标注边界自动修正方法及系统是由关锐;孙宇设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督学习的图像标注边界自动修正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于半监督学习的图像标注边界自动修正方法及系统，系统包括：图像处理模块，包括用以分别采集待修正图像、标记边界特征的采集单元；模型训练模块，包括用以根据所述标记边界特征对初始模型进行训练的模型训练单元；边界修正模块，用以根据半监督学习模型对所述待修正边界特征进行检测和自动修正；匹配度调节模块，用以根据待修正图像的采集时钟偏移量确定待修正图像时间特征的匹配度；伪标签调节模块，用以根据预测模型中测试集边界误差增长率确定伪标签的迭代进化速率；学习率调节模块，用以根据伪标签中的噪声占比确定噪声鲁棒性学习率缩放因子。本发明提高了图像标注边界的修正稳定性。

本发明授权基于半监督学习的图像标注边界自动修正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的图像标注边界自动修正系统，其特征在于，包括： 图像处理模块，包括用以分别采集待修正图像、标记边界特征以及未标记边界特征的采集单元和与所述采集单元相连用以对所述待修正图像进行预处理以输出待修正边界特征的预处理单元； 模型训练模块，其与所述图像处理模块相连，包括用以根据所述标记边界特征对初始模型进行训练以输出预测模型的模型训练单元、与所述模型训练单元相连用以根据所述预测模型对所述未标记边界特征进行预测以生成伪标签的伪标签生成单元、与所述伪标签生成单元相连用以根据所述伪标签和所述标记边界特征对预测模型进行更新以得到半监督学习模型的模型更新单元； 边界修正模块，其与所述模型训练模块相连，用以根据所述半监督学习模型对所述待修正边界特征进行检测和自动修正； 匹配度调节模块，其与所述图像处理模块相连，用以根据待修正图像的采集时钟偏移量确定待修正图像时间特征的匹配度； 伪标签调节模块，其分别与所述模型训练模块和所述匹配度调节模块相连，用以根据预测模型中测试集边界误差增长率确定伪标签的迭代进化速率； 学习率调节模块，其分别与所述模型训练模块和所述伪标签调节模块相连，用以根据伪标签中的噪声占比确定噪声鲁棒性学习率缩放因子； 所述待修正图像时间特征的匹配度为衡量不同时间采集的同一款待修正图像，其边界标注特征的一致性程度； 所述伪标签的迭代进化速率为在半监督训练迭代过程中，伪标签随着预测模型迭代的质量变化速度； 所述噪声鲁棒性学习率缩放因子为根据数据的噪声程度动态调整学习率权重的系数； 所述匹配度调节模块响应于待修正图像的采集时钟偏移量小于或等于预设第一偏移量，确定图像标注边界的修正稳定性符合要求； 所述匹配度调节模块响应于所述待修正图像的采集时钟偏移量大于所述预设第一偏移量，确定图像标注边界的修正稳定性不符合要求。

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