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龙图腾网获悉上海高德威智能交通系统有限公司申请的专利自动化诊断数据的方法、装置及电子设备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：CN114863137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210615979.8，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权自动化诊断数据的方法、装置及电子设备是由李瞻宁;赵卫强设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动化诊断数据的方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了自动化诊断数据的方法、装置及电子设备。本申请实施例中，基于第一图像集驱动，全自动化实现模型训练过程中数据的诊断，提高模型性能；进一步地，在本实施例中，根据训练集、测试集的特征数据分布，以及自动分析模型潜在问题，来自动调整训练方案，无需人工介入。

本发明授权自动化诊断数据的方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种自动化诊断数据的方法，其特征在于，该方法应用于电子设备，包括： 从已标定的第一图像集中选择出用于满足模型训练要求的图像，得到第二图像集；对第二图像集中的图像进行分类，得到训练集和测试集；训练集和测试集具有相同的至少一个特征类型；所述特征类型包括至少一个数据属性； 确定目标特征类型；所述训练集在所述目标特征类型下的特征数据分布与所述测试集在所述目标特征类型下的特征数据分布不满足预设匹配条件； 针对每一目标特征类型中的每一数据属性，若该数据属性的类型为第一类型，所述第一类型用于指示该数据属性对应的特征数据的改变，与从训练集中采样与该数据属性对应的训练数据的采样率有关，则依据训练集在该目标特征类型下的特征数据分布与测试集在该目标特征类型下的特征数据分布不满足预设匹配条件的情况，调整训练方案中已记录的所述采样率；若该数据属性的类型为第二类型，所述第二类型用于指示对该数据属性对应的特征数据进行自适应扩增，则通过自动搜索方式搜索该数据属性对应的超参数，在所述训练方案中记录该数据属性对应的训练数据和所述超参数相结合作为模型训练的训练数据进行模型训练；调整后的训练方案，用于控制每次进行模型训练的训练数据在所述目标特征类型下的特征数据分布与测试集在所述目标特征类型下的特征数据分布满足预设匹配条件； 利用调整后的训练方案完成模型训练，得到候选模型；利用测试集对候选模型进行测试，若达到测试要求，将候选模型确定为目标模型，否则，确定达不到所述测试要求的至少一个问题，调整训练方案以消除该至少一个问题，返回所述利用调整后的训练方案完成模型训练的步骤。

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