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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于重标定标签的图像分割方法、系统及装置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：CN114549839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210151327.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于重标定标签的图像分割方法、系统及装置是由易兴文;曾鸿为;潘竞顺设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重标定标签的图像分割方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于重标定标签的图像分割方法、系统及装置，该方法包括：获取与源数据集同类型的目标数据集；选择决策器并基于目标数据集对决策器进行训练，得到训练完成的决策器；基于训练完成的决策器对源数据集的图片进行重标定，得到新标签；基于源数据集和新标签，训练图像分割模型，得到训练完成的图像分割模型。该系统包括：获取模块、第一训练模块、重标定模块和第二训练模块。该装置包括存储器以及用于执行上述基于重标定标签的图像分割方法的处理器。通过使用本发明，能够解决现有的离群像素对神经网络训练干扰导致的网络准确率降低、鲁棒性变差的问题，从而提高标注图像分割准确率。本发明可广泛应用于人工智能图像处理领域。

本发明授权一种基于重标定标签的图像分割方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于重标定标签的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取与源数据集同类型的目标数据集； 选择决策器并基于目标数据集对决策器进行训练，得到训练完成的决策器； 基于训练完成的决策器对源数据集的图片进行重标定，得到新标签； 基于源数据集和新标签，训练图像分割模型，得到训练完成的图像分割模型； 所述基于训练完成的决策器对源数据集的图片进行重标定，得到新标签这一步骤，其具体包括： 基于训练完成的决策器对源数据集的图片进行重标定，得到重标定后的标签； 基于形态学闭运算操作，对重标定后的标签依次进行膨胀操作和腐蚀操作，得到新标签； 所述基于训练完成的决策器对源数据集的图片进行重标定，得到重标定后的标签这一步骤，其具体包括： 基于训练完成的决策器，根据识别对象选择预设的标定方法对源数据集的图片进行重标定，得到重标定后的标签； 所述预设的标定方法包括连续型重标定方法、二值化重标定方法和加权重标定方法； 所述连续型重标定方法的公式表示如下： 上式中，n表示决策器的数量，li表示判决输出，lmanual表示人工标注的有偏标签，binary·表示二值化操作，lfinal表示重标定后的标签； 所述二值化重标定方法的公式表示如下： 所述加权重标定方法的公式表示如下： 上式中，λ和μ表示预设模型参数。

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