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龙图腾网获悉北京云迹科技股份有限公司申请的专利基于弱监督学习的图像数据标注方法、装置、设备及介质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：CN115588194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211256625.5，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于弱监督学习的图像数据标注方法、装置、设备及介质是由郭明镇;曾祥永;兰婷婷;支涛设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱监督学习的图像数据标注方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于弱监督学习的图像数据标注方法、装置、设备及介质。该方法包括：利用机器人上的深度摄像头采集周边环境的深度点云数据和彩色图像数据；对深度点云数据进行距离聚类处理，以分离深度点云数据中的前景图像和背景图像，前景图像中包含多个第一目标对象；依据第一目标对象在深度点云数据中的距离信息，判断第一目标对象与机器人的深度摄像头之间的距离是否小于距离阈值；将距离小于距离阈值时对应的第一目标对象作为第二目标对象，在彩色图像数据中对第二目标对象进行边框标注，得到标注后的彩色图像数据。本申请降低图像数据的标注成本，提升标注效率，提高图像数据标注的质量和准确性。

本发明授权基于弱监督学习的图像数据标注方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督学习的图像数据标注方法，其特征在于，包括： 利用机器人上的深度摄像头采集周边环境的深度点云数据和彩色图像数据； 对所述深度点云数据进行距离聚类处理，以分离所述深度点云数据中的前景图像和背景图像，所述前景图像中包含多个第一目标对象； 依据所述第一目标对象在所述深度点云数据中的距离信息，判断所述第一目标对象与所述机器人的深度摄像头之间的距离是否小于距离阈值； 将所述距离小于所述距离阈值时对应的第一目标对象作为第二目标对象，在所述彩色图像数据中对所述第二目标对象进行边框标注，得到标注后的彩色图像数据； 所述利用机器人上的深度摄像头采集周边环境的深度点云数据和彩色图像数据，包括： 利用后台服务器定位所述机器人的位置，并向所述机器人发送图像数据标注指令，以使所述机器人接收所述图像数据标注指令后，开启所述深度摄像头对周边环境信息进行采集，得到包含周边环境信息的深度点云数据和彩色图像数据； 所述对所述深度点云数据进行距离聚类处理，以分离所述深度点云数据中的前景图像和背景图像，包括： 依据所述深度点云数据中各个像素点的距离信息，利用预定的距离聚类算法对所述像素点进行聚类，得到多个簇，所述簇中包括前景图像对应的簇和背景图像对应的簇，其中，所述背景图像对应的簇中又包含多个所述第一目标对象的簇； 所述依据所述第一目标对象在所述深度点云数据中的距离信息，判断所述第一目标对象与所述机器人的深度摄像头之间的距离是否小于距离阈值，包括： 依据所述第一目标对象的簇中各个像素点在所述深度点云数据中的距离信息，计算每个所述第一目标对象对应的距离信息，将各个所述第一目标对象对应的距离信息与所述距离阈值进行比较，以判断所述第一目标对象与所述机器人的深度摄像头之间的距离是否小于距离阈值； 所述计算每个所述第一目标对象对应的距离信息，包括： 将所述第一目标对象的簇中位于中间位置的像素点对应的距离信息作为所述第一目标对象的距离信息； 或者，将所述第一目标对象的簇中各个像素点的距离信息对应的平均值作为所述第一目标对象的距离信息； 所述在所述彩色图像数据中对所述第二目标对象进行边框标注，得到标注后的彩色图像数据，包括： 依据所述第二目标对象在所述深度点云数据中的位置，以及所述深度点云数据与所述彩色图像数据之间的映射关系，将所述第二目标对象与所述彩色图像数据进行对应，并在所述彩色图像数据中对所述第二目标对象进行边框标注，得到标注后的彩色图像数据。

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