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龙图腾网获悉苏州深视信息科技有限公司申请的专利基于多维度的缺陷检测标注质量自动评估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：CN121437519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512045645.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多维度的缺陷检测标注质量自动评估方法及系统是由黄璐瑶;李扬;陈果设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度的缺陷检测标注质量自动评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷检测领域，尤其涉及基于多维度的缺陷检测标注质量自动评估方法及系统，包括以下步骤：构建初始领域知识库，初始化严重度权重、动态可靠性权重和多维度的平滑系数，加载预训练缺陷检测模型；输入待评估的缺陷样本批次，迭代训练缺陷检测模型，计算多维度原始评估指标；通过降维和标准化处理得到评估维度集合，结合平滑系数，采用指数移动平均算法生成各维度指标的动态跟踪结果；结合严重度权重和动态可靠性权重，通过加权融合得到标注质量综合评分并筛选出疑似错误标注样本；对缺陷检测模型进行迭代训练，输出最终结果。本发明通过人机协同反馈闭环实现评估参数的持续优化，进一步强化技术方案的实用性与稳定性。

本发明授权基于多维度的缺陷检测标注质量自动评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多维度的缺陷检测标注质量自动评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建目标场景的初始领域知识库，初始化严重度权重、动态可靠性权重和多维度的平滑系数，加载预训练缺陷检测模型； 输入待评估的缺陷样本批次，迭代训练缺陷检测模型，每轮训练中计算多维度原始评估指标； 对多维度原始评估指标进行降维和标准化处理得到评估维度集合，结合平滑系数，采用指数移动平均算法进行动态演化轨迹跟踪，生成各维度指标的动态跟踪结果； 基于动态跟踪结果，结合严重度权重和动态可靠性权重，通过加权融合得到标注质量综合评分并筛选出疑似错误标注样本； 基于疑似错误标注样本，通过专家复核和参数更新，对缺陷检测模型进行迭代训练，直至达到预设迭代次数，输出最终的标注质量评估结果和筛选出的错误标注样本； 所述多维度原始评估指标包括梯度维度原始评估指标、损失维度原始评估指标、特征一致性维度原始评估指标、预测一致性维度原始评估指标和领域知识一致性维度原始评估指标； 所述严重度权重依据目标场景的质量风险与误检成本，将缺陷划分为3个严重度等级并配置固定初始权重，分别包括安全关键型缺陷、性能影响型缺陷和外观瑕疵型缺陷； 所述动态可靠性权重是反映各评估维度在当前训练阶段可信度的自适应调整参数，用于调节多维度融合过程中各指标的贡献比例，降低不稳定维度对结果的干扰，所述动态可靠性权重包括梯度维度可靠性权重、损失维度可靠性权重、特征一致性维度可靠性权重、预测一致性维度可靠性权重和领域知识一致性维度可靠性权重； 计算标注质量综合评分的具体公式为： ； 其中，为第t轮第i个样本的综合评分，为样本所属严重度等级的权重，n为优化后维度数量，为第t轮对应k维度的动态权重，且，为第t轮第i个样本对应k维度的动态跟踪结果。

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