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龙图腾网获悉清华大学申请的专利视觉深度学习模型推理能力评估方法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：CN116486328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310308735.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权视觉深度学习模型推理能力评估方法及装置是由丁贵广;陈凯设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本视觉深度学习模型推理能力评估方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种视觉深度学习模型推理能力评估方法及装置，其中，方法包括：在预设正常底库集合中预置不可能底库节点，更改行人重识别模型的查询结果列表；判断更改后的当次查询结果列表是否满足预设有效条件，如果满足预设有效条件，则基于预设时间内查询当次结果列表的有效性的统计数据，并根据统计数据评估行人重识别模型对当前场景的推理能力，以对应用系统进行评估提示。由此，解决了行人重识别模型在部署场景变化时，模型推理能力下降，且上层应用系统无法根据行人重识别模型的推理能力的变化进行模型更新，极大影响行人识别功能的精准度和可靠性等问题。

本发明授权视觉深度学习模型推理能力评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种视觉深度学习模型推理能力评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 在预设正常底库集合中预置不可能底库节点，更改行人重识别模型的查询结果列表； 判断更改后的当次查询结果列表是否满足预设有效条件，以及 如果满足所述预设有效条件，则基于预设时间内查询所述当次查询结果列表的有效性的统计数据，并根据所述统计数据评估所述行人重识别模型对当前场景的推理能力，以对应用系统进行评估提示； 其中，所述在预设正常底库集合中预置不可能底库节点，更改行人重识别模型的查询结果列表，包括： 构建满足预设要求的不可能底库集合； 基于所述不可能底库集合和预设正常底库集合中人员身份数量，设置满足第一预设条件的最大人物身份标签编号； 基于所述最大人物身份标签编号，对所述不可能底库集合中的行人图片赋予人物身份标签编号； 基于所述行人图片对应的所述人物身份标签编号与所述最大人物身份标签编号的关系，判定所述行人图片是否属于所述不可能底库节点； 如果所述行人图片属于所述不可能底库节点，则将所述正常底库集合与所述不可能底库集合混合，以得到扩充的底库集合，在行人身份识别的查询过程中，将所述扩充的底库集合替代所述正常底库集合执行特征抽取和距离计算操作，以获取查询结果列表； 所述判断更改后的当次查询结果列表是否满足预设有效条件，包括： 提取所述查询结果列表中的前个底库节点，并基于所述前个底库节点中所述不可能底库节点的个数，判断查询过程是否存在匹配异常，其中，所述为正整数； 提取所述查询结果列表中的前k个底库节点，基于所述前k个底库节点中的所述不可能底库节点与查询样本的距离平均值，以判断所述查询过程是否存在距离异常，其中，所述k为正整数； 基于所述匹配异常和距离异常的判断结果，若当次查询出现所述匹配异常或者距离异常时，则判定当次查询无效。

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