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龙图腾网恭喜深圳市大数据研究院申请的专利基于自动驾驶场景的图像标注方法、装置、设备及介质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：CN119339380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411885221.1，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于自动驾驶场景的图像标注方法、装置、设备及介质是由朱光旭;寇卫斌;王帅;陈振宇;黄凯斌设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动驾驶场景的图像标注方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于自动驾驶场景的图像标注方法、装置、设备及介质。从自动驾驶数据中获取待标注图像，并将待标注图像输入至目标模型中进行潜在特征的提取，得到第一图像特征；通过目标模型中的多个特征类别通道对第一图像特征进行适配，得到每个特征类别通道对应的第二图像特征；通过目标模型中的多层级联的特征处理空间对应的映射参数，按照每个特征类别标签对相应的第二图像特征进行逐层级的特征增强表示，得到每个特征类别标签对应的目标标签图像，每个目标标签图像包含相应的特征类别标签对应的目标突显区域；按照每个目标标签图像中的目标突显区域对待标注图像进行标注。以此，能够提高对自动驾驶图像进行标注的效率和准确性。

本发明授权基于自动驾驶场景的图像标注方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自动驾驶场景的图像标注方法，其特征在于，所述方法包括：从自动驾驶数据中获取待标注图像，并将所述待标注图像输入至目标模型中进行潜在特征的提取，得到第一图像特征；通过所述目标模型中的多个特征类别通道对所述第一图像特征进行适配，得到每个特征类别通道对应的第二图像特征；每个特征类别通道对应一个特征类别标签；通过所述目标模型中的多层级联的特征处理空间对应的映射参数，按照每个特征类别标签对相应的第二图像特征进行逐层级的特征增强表示，得到每个特征类别标签对应的目标标签图像，每个目标标签图像包含相应的特征类别标签对应的目标突显区域；其中，所述特征处理空间通过多个特征处理层级联组成，每个特征处理层对应的映射参数基于样本目标标签图像与至少一个样本预测标签图像之间的差异，建立约束模型进行最小化学习得到，以通过对所述映射参数进行优化，使得所述特征处理层能够根据调整后的映射参数识别出更接近于样本类型标签的标签图像；每个样本预测标签图像由所述特征处理空间基于相应的样本特征类型标签对相应的样本图像特征进行特征增强表示得到；其中，所述目标模型通过以下方式训练得到：获取所述样本目标标签图像对应的样本待标注图像，并将所述样本待标注图像输入至预设模型中进行潜在特征的提取，得到多个样本第一图像特征；通过所述预设模型中的多个特征类别通道对所述多个样本第一图像特征进行适配，得到每个特征类别通道对应的样本第二图像特征；每个特征类别通道对应所述样本目标标签图像的一个样本特征类别标签；通过所述预设模型中的多层级联的特征处理空间对应的样本第一映射参数，按照每个样本特征类别标签对相应的样本第二图像特征进行逐层级的特征增强表示，得到每个样本特征类别标签对应的样本预测标签图像，每个样本预测标签图像包含相应的样本特征类别标签对应的样本突显区域；按照每个样本预测标签图像中的样本突显区域对所述样本待标注图像进行标注，得到样本标注图像；按照所述样本标注图像和所述样本目标标签图像对应区域之间的差异，构建目标损失；基于所述目标损失对所述预设模型的参数进行调节，得到目标模型；按照每个目标标签图像中的目标突显区域对所述待标注图像进行标注。

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