买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京控制与电子技术研究所申请的专利一种多维多层智能识别算法评估指标体系构建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：CN119884692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510368474.X，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种多维多层智能识别算法评估指标体系构建方法是由姜丰;刘畅;倪亮;赵昌迪;冯帆;石冠伟设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维多层智能识别算法评估指标体系构建方法在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种多维多层智能识别算法评估指标体系构建方法，属于智能感知算法性能验证评估技术领域，包括基于目标识别精度、目标漏检率、目标虚警率和时延，构建传统评估指标；基于目标适应性指标和环境适应性指标，构建泛化性评估指标；基于对抗样本安全性指标和投毒样本安全性指标，构建安全性评估指标；基于反演学习能力指标、少样本学习能力指标和增量学习能力指标，构建学习能力评估指标；基于传统评估指标、泛化性评估指标、安全性评估指标、学习能力评估指标以及对应的权重，计算获得综合评估结果，以解决现阶段智能感知算法的性能验证评估方法存在评估不准确、不全面、不可靠的问题。

本发明授权一种多维多层智能识别算法评估指标体系构建方法在权利要求书中公布了：1.一种多维多层智能识别算法评估指标体系构建方法，其特征在于，包括： 基于目标识别精度、目标漏检率、目标虚警率和时延，构建传统评估指标； 基于目标适应性指标和环境适应性指标，构建泛化性评估指标； 基于对抗样本安全性指标和投毒样本安全性指标，构建安全性评估指标； 基于反演学习能力指标、少样本学习能力指标和增量学习能力指标，构建学习能力评估指标； 基于传统评估指标、泛化性评估指标、安全性评估指标、学习能力评估指标以及对应的权重，计算获得综合评估结果； 所述基于目标识别精度、目标漏检率、目标虚警率和时延，构建传统评估指标包括： 基于正样本被分别预测为正样本和负样本的数量，计算获得目标识别精度； 基于正样本被预测为正样本的数量和负样本的总数，计算获得目标漏检率； 基于正样本被预测为负样本的数量和负样本被预测为正样本的数量，计算获得目标虚警率； 基于对图像进行处理所需的时间和负样本的总数，计算获得时延； 基于目标识别精度、目标漏检率、目标虚警率、时延和其分别对应的权重，计算获得传统评估指标； 所述基于反演学习能力指标、少样本学习能力指标和增量学习能力指标，构建学习能力评估指标包括： 构建典型场景下的训练数据集并输入智能识别算法进行目标识别，获得目标性能变化曲线； 逐渐减少训练数据集内高复杂度数据的数量，并实时记录智能识别算法的性能变化曲线，获得第一性能变化曲线； 计算第一性能变化曲线的面积与目标性能变化曲线的面积的比值，获得反演学习能力指标； 逐渐减少训练数据集的样本数量，并实时记录智能识别算法的性能变化曲线，获得第二性能变化曲线； 计算第二性能变化曲线的面积与目标性能变化曲线的面积的比值，获得少样本学习能力指标； 逐渐减少训练数据集内真实样本的数量，并实时记录智能识别算法的性能变化曲线，获得第三性能变化曲线； 计算第三性能变化曲线的面积与目标性能变化曲线的面积的比值，获得增量学习能力指标； 基于反演学习能力指标、少样本学习能力指标、增量学习能力指标以及对应的权重，计算获得学习能力评估指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京控制与电子技术研究所，其通讯地址为：100038 北京市西城区木樨地北里甲51号100038；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。