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龙图腾网获悉深圳佑驾创新科技有限公司申请的专利数据清洗方法及计算机可读存储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：CN113934721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202111528526.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权数据清洗方法及计算机可读存储介质是由刘国清;杨广;王启程;郑伟;孔令宇;杨国武设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据清洗方法及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种数据清洗方法，包括：计算初始数据集中每两个数据的特征向量之间的第一距离，其中，初始数据集中的数据包括特征向量和原标签向量；根据第一距离构建与每一数据一一对应的邻居集；根据初始数据集训练原始分类模型得到中间分类模型；将每一特征向量输入中间分类模型以得到相应的预测标签向量；根据原标签向量和预测标签向量之间的第二距离构建样本集；根据样本集和邻居集更新相对应的数据；判断更新数据的次数是否达到预设次数；当更新数据的次数没有达到预设次数时，再次更新数据；以及当更新数据的次数达到预设次数时，将当前的数据形成目标数据集。本发明技术方案能够有效对初始数据集进行清洗，使数据的标签更加准确。

本发明授权数据清洗方法及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像标签数据清洗方法，其特征在于，所述图像标签数据清洗方法包括： 计算初始数据集中每两个数据的特征向量之间的第一距离，其中，所述初始数据集包括若干张图像，所述初始数据集中的数据包括每张图像的特征向量和每张图像的原标签向量； 根据所述第一距离构建与每一所述数据一一对应的邻居集； 根据所述初始数据集训练原始分类模型得到中间分类模型； 将每一所述特征向量输入所述中间分类模型以得到相应的预测标签向量； 根据所述原标签向量和所述预测标签向量之间的第二距离构建样本集； 根据所述样本集和所述邻居集更新相对应的数据； 判断更新数据的次数是否达到预设次数； 当更新数据的次数没有达到预设次数时，将更新后的数据作为初始数据集训练所述中间分类模型以得到新的中间分类模型，并利用所述新的中间分类模型再次更新所述数据；以及 当更新数据的次数达到预设次数时，将当前的数据形成目标数据集； 其中，根据所述原标签向量和所述预测标签向量之间的第二距离构建样本集具体包括： 计算所述原标签向量和所述预测标签向量之间的第二距离；以及 按照所述第二距离从小到大的顺序从所述初始数据集中选取第一数量的数据形成所述样本集； 根据所述样本集和所述邻居集更新相对应的数据具体包括： 分析所述样本集和所述邻居集的交集； 判断所述交集中数据的数量是否大于或者等于预设数值；以及 当所述交集中数据的数量大于或者等于预设数值时，根据所述交集的数据更新与所述邻居集相对应的数据； 其中，根据所述交集的数据更新与所述邻居集相对应的数据具体包括： 计算所述交集中所有数据的原标签向量的平均值作为第一平均向量； 计算所述第一平均向量和与所述邻居集相对应的数据的原标签向量的平均值作为第二平均向量；以及 将与所述邻居集相对应的数据的原标签向量更新为所述第二平均向量；或者 计算所述交集中所有数据的原标签向量和与所述邻居集相对应的数据的原标签向量的加权平均向量；以及 将与所述邻居集相对应的数据的原标签向量更新为所述加权平均向量。

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