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龙图腾网获悉上海数中科技有限公司申请的专利智能计算云平台通过算力进行汽车图纸尺寸标注自动检测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：CN121392887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511972925.7，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权智能计算云平台通过算力进行汽车图纸尺寸标注自动检测方法及装置是由包含;陆帅东;杜斐阳;倪其玲;缪旭设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能计算云平台通过算力进行汽车图纸尺寸标注自动检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能计算云平台通过算力进行汽车图纸尺寸标注自动检测方法及装置，涉及智算云平台及算力基础设施技术领域，该方法包括：基于第一标准参数，第二标准参数和第三标准参数中的至少一种，构建样本数据集，并将样本数据集划分为训练集和验证集；智能计算云平台利用算力，基于训练集对初始模型进行N次迭代训练，得到最终模型；将最终模型部署于所述智能计算云平台，以对接收到的汽车图纸批量进行尺寸标注检测。智能计算云平台通过算力进行汽车图纸尺寸标注自动检测，能精准定位标注并识别汽车图纸中的尺寸标注异常，减少人工对汽车图纸尺寸标注审查过程中的理解差异，提升了检测效率和准确性。

本发明授权智能计算云平台通过算力进行汽车图纸尺寸标注自动检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种智能计算云平台通过算力进行汽车图纸尺寸标注自动检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、基于第一标准参数，第二标准参数和第三标准参数中的至少一种，构建样本数据集，并将所述样本数据集划分为训练集和验证集，所述第一标准参数为汽车图纸尺寸标注中线段标记在标准样式下对应的参数，所述第二标准参数为所述汽车图纸尺寸标注中数字标记在标准样式下对应的参数，所述第三标准参数为所述线段标记与所述数字标记之间的位置关系在标准样式下对应的参数； 步骤S2、智能计算云平台利用算力，基于所述训练集对初始模型进行N次迭代训练，将第M次迭代训练后的初始模型确定为最终模型，所述第M次迭代训练后的初始模型在所述验证集中对应的损失值小于第L次迭代训练后的初始模型在所述验证集中对应的损失值，N为正整数，M为小于或等于N的正整数，L为小于或等于N的正整数，且L不等于M，第L次迭代训练为N次迭代训练中除第M次迭代训练之外的任一次； 步骤S3、将所述最终模型部署于所述智能计算云平台，以对接收到的汽车图纸批量进行尺寸标注检测； 所述步骤S1，包括： 步骤S11、向所述第一标准参数注入第一异常特征，得到第一样本数据集，所述第一样本数据集包括多个异常线段标记，每个异常线段标记携带有第一标签，所述第一标签用于指示所述异常线段标记的异常类型，所述异常线段标记的异常类型包括线段缺失、线段错位、线段重叠、线段扭曲、箭头缺失、箭头方向反转中的至少一项； 步骤S12、向所述第二标准参数注入第二异常特征，得到第二样本数据集，所述第二样本数据集包括多个异常数字标记，每个异常数字标记携带有第二标签，所述第二标签用于指示所述异常数字标记的异常类型，所述异常数字标记的异常类型包括数字缺失、数字反向、数字重叠中的至少一项； 步骤S13、向所述第三标准参数注入第三异常特征，得到第三样本数据集，所述第三样本数据集包括多个异常位置关系，每个异常位置关系携带有第三标签，所述第三标签用于指示所述异常位置关系的异常类型，所述异常位置关系的异常类型包括线段标记与数字标记重叠、线段标记与数字标记的相对位置异常、线段标记与数字标记之间的引线异常中的至少一项； 步骤S14、根据正例样本集和反例样本集，构建样本数据集，所述反例样本集包括所述第一样本数据集、所述第二样本数据集和所述第三样本数据集，所述正例样本集包括根据所述第一标准参数生成的线段标记对应的标准样式、根据所述第二标准参数生成的数字标记对应的标准样式和根据所述第三标准参数生成的位置关系对应的标准样式。

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