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龙图腾网获悉深圳市铁越电气有限公司申请的专利一种基于属性驱动的动态模型优化方法及系统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：CN120976684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511501840.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于属性驱动的动态模型优化方法及系统是由张曼;刘晨飞;刘润瑞;张金圣设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于属性驱动的动态模型优化方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于属性驱动的动态模型优化方法及系统，涉及数据处理领域。在该方法中，采用目标检测模型对待检测图像进行处理，得到待检测图像中的目标对象；若确定属性识别开关开启，则将目标对象输入属性识别模型，得到目标对象对应的初始属性信息；基于预设属性关联规则，对初始属性信息进行后处理，生成最终属性信息；当确定最终属性信息满足预设告警条件时，生成告警事件；响应告警事件，在用户交互界面上展示目标对象和属性信息，并接收用户对最终属性信息的修正操作，得到标注数据；当确定触发自训练开关时，基于标注数据对属性识别模型进行训练，得到目标属性识别模型。实施本申请提供的技术方案，提高了模型对图像进行识别的准确性。

本发明授权一种基于属性驱动的动态模型优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于属性驱动的动态模型优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取算法配置参数，所述算法配置参数包括属性识别开关和自训练开关； 采用目标检测模型对待检测图像进行处理，得到所述待检测图像中的目标对象； 判断所述属性识别开关是否开启； 若确定所述属性识别开关开启，则将所述目标对象输入属性识别模型，得到所述目标对象对应的初始属性信息； 基于预设属性关联规则，对所述初始属性信息进行后处理，生成最终属性信息； 当确定所述最终属性信息满足预设告警条件时，生成告警事件，所述告警事件包括所述目标对象和所述最终属性信息； 响应所述告警事件，在用户交互界面上展示所述目标对象和所述最终属性信息，并接收用户对所述最终属性信息的修正操作，得到标注数据； 当确定触发所述自训练开关时，基于所述标注数据对所述属性识别模型进行训练，得到目标属性识别模型，并根据所述目标属性识别模型对所述待检测图像进行识别，得到识别结果； 所述基于所述标注数据对所述属性识别模型进行训练，得到目标属性识别模型，具体包括： 基于所述标注数据对所述属性识别模型进行训练，得到基础属性识别模型； 根据所述待检测图像的图像来源为每个所述待检测图像分配对应的情境标识符； 在接收到用户针对所述待检测图像的标注数据时，将所述标注数据与所述待检测图像的情境标识符进行绑定； 将所述属性识别模型的主体参数冻结，使用与所述情境标识符绑定的标注数据训练与所述情境标识符对应的情境适应模型； 将所述基础属性识别模型与所述情境适应模型进行融合，得到所述目标属性识别模型。

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