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龍圖騰網(wǎng)獲悉陸澤科技有限公司申請(qǐng)的專利一種圖片數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120219887B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510686648.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種圖片數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品是由楊玉麟;方金朋;劉向東設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種圖片數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種圖片數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及圖像處理領(lǐng)域。首先根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)模型的任務(wù)目標(biāo)獲取對(duì)應(yīng)的圖片數(shù)據(jù)集；按照待檢測(cè)的目標(biāo)種類對(duì)圖片數(shù)據(jù)集中的各類圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和篩選，得到目標(biāo)種類數(shù)據(jù)集；對(duì)目標(biāo)種類數(shù)據(jù)集中各個(gè)目標(biāo)種類的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)均衡處理，得到均衡后數(shù)據(jù)集；對(duì)均衡后數(shù)據(jù)集中的每張圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行特征維度優(yōu)化處理，得到優(yōu)化后的特征向量并存入向量數(shù)據(jù)庫(kù)，供目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練使用。本申請(qǐng)將圖片數(shù)據(jù)直接以特征向量的形式存儲(chǔ)于向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，在用于模型訓(xùn)練時(shí)，不僅能避免重復(fù)的操作流程，還能降低模型訓(xùn)練的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，減少同等條件下模型訓(xùn)練和調(diào)參過程中需要的硬件資源。

本發(fā)明授權(quán)一種圖片數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖片數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其特征在于，包括： 根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)模型的任務(wù)目標(biāo)獲取對(duì)應(yīng)的圖片數(shù)據(jù)集；所述目標(biāo)檢測(cè)模型的任務(wù)目標(biāo)包括人物對(duì)象檢測(cè)、動(dòng)物對(duì)象檢測(cè)、車輛對(duì)象檢測(cè)、病灶區(qū)域檢測(cè)、障礙物檢測(cè)、產(chǎn)品缺陷檢測(cè)、異常物品檢測(cè)和病蟲害區(qū)域檢測(cè)；對(duì)應(yīng)的圖片數(shù)據(jù)集包括人物圖片數(shù)據(jù)集、動(dòng)物圖片數(shù)據(jù)集、車輛圖片數(shù)據(jù)集、病灶圖片數(shù)據(jù)集、障礙物圖片數(shù)據(jù)集、產(chǎn)品圖片數(shù)據(jù)集、物品圖片數(shù)據(jù)集和農(nóng)作物圖片數(shù)據(jù)集； 按照待檢測(cè)的目標(biāo)種類對(duì)圖片數(shù)據(jù)集中的各類圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和篩選，得到目標(biāo)種類數(shù)據(jù)集； 對(duì)目標(biāo)種類數(shù)據(jù)集中各個(gè)目標(biāo)種類的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)均衡處理，得到均衡后數(shù)據(jù)集； 對(duì)均衡后數(shù)據(jù)集中的每張圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行特征維度優(yōu)化處理，得到優(yōu)化后的特征向量； 所述對(duì)均衡后數(shù)據(jù)集中的每張圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行特征維度優(yōu)化處理，得到優(yōu)化后的特征向量，具體包括： 對(duì)均衡后數(shù)據(jù)集中的每張圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理，將每張圖片數(shù)據(jù)分割成M行×N列的多個(gè)圖片塊；M和N均為大于1的整數(shù)； 對(duì)每個(gè)圖片塊進(jìn)行塊級(jí)分類，將包含目標(biāo)對(duì)象的圖片塊標(biāo)記為1，將不包含目標(biāo)對(duì)象的圖片塊標(biāo)記為0，得到帶標(biāo)簽的圖片塊； 基于每個(gè)圖片塊所帶標(biāo)簽，對(duì)每張圖片數(shù)據(jù)分割成的多個(gè)圖片塊進(jìn)行篩選和重組，得到優(yōu)化后的特征向量； 所述基于每個(gè)圖片塊所帶標(biāo)簽，對(duì)每張圖片數(shù)據(jù)分割成的多個(gè)圖片塊進(jìn)行篩選和重組，得到優(yōu)化后的特征向量，具體包括： 遍歷每張圖片數(shù)據(jù)分割成的M行×N列的多個(gè)圖片塊，以每一行為單位，將標(biāo)簽為1的圖片塊保留，將標(biāo)簽為0的圖片塊丟棄； 將所有標(biāo)簽為1的圖片塊重組為1×X維度的特征矩陣，每一行圖片塊重組成功后添加序列起始位置標(biāo)記[b]，最后一行圖片塊重組結(jié)束后添加序列結(jié)束位置標(biāo)記[e]，得到優(yōu)化后的特征向量；其中X為每張圖片數(shù)據(jù)中標(biāo)簽為1的圖片塊數(shù)量； 將優(yōu)化后的特征向量存入向量數(shù)據(jù)庫(kù)，供目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練使用。

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