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龙图腾网获悉株式会社日立制作所申请的专利图像识别辅助装置、图像识别辅助方法及记录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：CN115481671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210166142.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像识别辅助装置、图像识别辅助方法及记录介质是由冈崎聪一郎;孔全;吉永智明设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别辅助装置、图像识别辅助方法及记录介质在说明书摘要公布了：本发明提供辅助用来以高精度识别图像内的属性的模型的制作的图像识别辅助装置、图像识别辅助方法及记录介质。图像识别辅助装置10具备：图像输入部201，取得图像；伪标签生成部202，基于多个种类的图像识别模型中的每个种类的图像识别模型对所取得的图像进行识别而输出识别信息，基于所输出的各个识别信息，生成表示所取得的图像的属性的伪标签；以及新标签生成部203，基于生成的伪标签，生成新的标签。

本发明授权图像识别辅助装置、图像识别辅助方法及记录介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别辅助装置，其中，具备： 图像输入部，取得图像； 伪标签生成部，基于多个种类的图像识别模型中的每个种类的图像识别模型对所取得的上述图像进行识别而输出识别信息，基于所输出的各个识别信息，生成表示所取得的上述图像的属性的伪标签；以及 新标签生成部，基于所生成的上述伪标签，生成新的标签， 上述伪标签生成部向多个分类器分别输入所取得的上述图像，其中上述多个分类器根据与被输入的图像的属性有关的特性值而输出的上述输入图像的各属性的识别信息的趋向不同，上述伪标签生成部基于从上述多个分类器分别输出的各属性的识别信息，生成所取得的上述图像具有的各属性的综合后的识别信息，基于上述综合后的识别信息，生成伪标签， 上述新标签生成部计算上述伪标签的各属性的正确性，基于计算出的各正确性，生成针对所取得的上述图像的各属性的新的标签， 作为上述多个分类器，至少包括低频度属性模型和高频度属性模型，上述低频度属性模型是将存在于图像中的概率为第1阈值以下的属性即低频度属性的学习权重设定为比其他属性的学习权重高的学习模型，上述高频度属性模型是将存在于图像中的概率为比上述第1阈值大的第2阈值以上的属性即高频度属性的学习权重设定为比其他属性的学习权重高的学习模型； 上述伪标签生成部基于对上述多个分类器分别输入所取得的上述图像而从上述多个分类器分别输出的作为各属性存在的概率的可靠度、以及与各个上述分类器及各属性建立了对应的与各属性的出现频度相应的权重系数，生成所取得的上述图像具有的各属性的可靠度的合计值。

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