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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正方法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：CN119131326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411166617.0，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正方法是由韩冰;黄晓悦;杨铮;高新波;陈玮铭设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正方法。主要解决现有噪声目标框修正技术准确性低的问题。其实现方案是：获取图像张量数据；提取图像金字塔特征；根据噪声目标框生成初始候选框集合；构建基于不确定性感知的候选框优化模块和基于互补信息的目标框修正模块，根据这两个模块构建基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正网络；将图像金字塔特征和初始候选框集合输入到目标框修正网络，依次通过候选框优化模块和目标框修正模块对噪声目标框一次进行修正，获得一次修正后的目标框；重复一次对噪声目标框的修正过程获得最终修正的目标框，完成对噪声目标框的修正。本发明显著提高了对噪声目标框的修正效果，可用于获得高质量标注的数据集。

本发明授权基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获得训练张量数据和测试张量数据： 1a分别读取目标检测数据库的训练集数据和测试集数据； 1b设置RGB三个通道的归一化均值和标准差；对训练集的图像依次进行调整、翻转和归一化，得到训练集图像对应的张量数据；对测试集的图像依次进行调整和归一化，得到测试图像对应的张量数据； 2读取训练集标注文件得到噪声目标框，针对每个噪声目标框bn生成初始候选框集合：PΙ＝{PΙ,1,PΙ,2…PΙ,i…PΙ,N}，其中N表示PΙ中初始候选框个数，PΙ,i表示PΙ中第i个初始候选框，1≤i≤N； 3选用现有的图像特征提取网络，将训练张量数据输入到该网络中，得到自下而上的图像金字塔特征X'； 4构建基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正网络： 4a建立包含感兴趣区域对齐网络、全连接层和回归层的基于不确定性感知的候选框优化模块T1； 4b建立包含感兴趣区域对齐网络、全连接层、多实例学习网络和类别特征组的基于互补信息的目标框修正模块T2； 4c将基于不确定性感知的候选框优化模块T1与基于互补信息的目标框修正模块T2串联，组成基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正网络； 5利用图像金字塔特征X'和初始候选框集合PΙ，基于不确定性感知和互补信息的噪声目标框修正网络，获得修正的目标框brΙΙ： 5a根据图像金字塔特征X'和初始候选框集合PΙ，基于不确定性感知的候选框优化模块T1优化初始候选框集合PΙ，获得粗糙候选框集合：PrΙ＝{PrΙ,1,PrΙ,2…PrΙ,i…PrΙ,N}，其中PrΙ,i表示PrΙ中第i个粗糙候选框； 5b根据图像金字塔特征X'和粗糙候选框集合PrΙ，基于互补信息的目标框修正模块T2对噪声目标框bn进行修正，获得一次修正后的目标框brΙ； 5c重复步骤5a优化粗糙候选框集合中的候选框，获得精细候选框集合：PrΙΙ＝{PrΙΙ,1,PrΙΙ,2…PrΙΙ,i…PrΙΙ,N}，其中PrΙΙ,i表示PrΙΙ中第i个精细候选框； 5d重复步骤5b根据细候选框集合PrΙΙ获得最终修正的目标框brΙΙ； 6根据最终修正的目标框brΙΙ，设计总体训练损失L。

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