(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211536760.5 (22)申请日 2022.12.02 (71)申请人 京东方科技 集团股份有限公司 地址 100015 北京市朝阳区酒仙桥路10号 申请人 北京中祥英科技有限公司 (72)发明人 王瑜　啜伟　许松　王梓宇　 杨京营　赵杰　李军　郭鹏　 陈戈强　程杰　沈国梁　吴建波　 吴建民　王洪　 (74)专利代理 机构 北京博思佳知识产权代理有 限公司 1 1415 专利代理师 陈蕾 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 置信度阈值确定方法和装置、 电子设备和存 储介质 (57)摘要 本公开涉及显示技术领域， 具体涉及置信度 阈值确定方法和装置、 电子设备和存储介质， 所 述方法包括： 确定置信度阈值对应的第一搜索范 围和第一搜索步长， 其中， 所述置信度阈值为图 像分类模型将图像的不良类型预测为多种不良 类型中第一不良类型的置信度对应的置信度阈 值； 根据所述第一搜索步长和所述第一搜索范围 确定至少一个所述置信度阈值； 确定至少一个所 述置信度阈值中的每个置信度阈值对应的评价 参数； 根据所述评价参数确定目标置信度阈值。 根据本公开， 无需完全依赖人工设置置信度阈 值， 在输入图像分类模型的图像数量较多时， 可 以极大地 提高确定 置信度阈值的效率和准确度。 权利要求书3页 说明书39页 附图42页 CN 115546218 A 2022.12.30 CN 115546218 A 1.一种置信度阈值确定方法， 其特 征在于， 包括： 确定置信度阈值对应的第一搜索范围和第一搜索步长， 其中， 所述置信度阈值为图像 分类模型将图像的不良类型预测 为多种不良类型中第一不良类型的置信度对应的置信度 阈值； 根据所述第一搜索步长和所述第一搜索范围确定 至少一个所述置信度阈值； 确定至少一个所述置信度阈值中的每 个置信度阈值对应的评价 参数； 根据所述评价 参数确定目标置信度阈值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述多种不良类型中每种不良类型的置信度对应的至少一个所述置信度阈值， 确 定多个置信度阈值组合； 确定所述多个置信度阈值组合中的每 个置信度阈值组合对应的评价 参数； 根据所述评价 参数确定目标置信度阈值组合。 3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定所述模型正确预测图像的不良类型为所述第一不良类型的正确置信度的最大值 Tmax和最小值Tmin； 和/或， 确定所述模型错误预测图像的不良类型为所述第一不良类型的错误置信度的最大值 Pmax和最小值Pmin。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述确定置信度阈值对应的第 一搜索范围 和第一搜索步长包括： 在Tmax、 Tmin、 Pmax和Pmin之间满足目标关系时， 确定所述置信度阈值对应的第一搜索范围 和第一搜索步长 。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述目标关系包括以下至少之一： Tmax＞Pmax＞Tmin＞Pmin； Tmax＞Pmax＞Pmin＞Tmin； Pmax＞Tmax＞Pmin＞Tmin； Pmax＞Tmax＞Tmin＞Pmin。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 确定所述置信度阈值对应的第 一搜索范围 包括： 确定Tmin和Pmin中的最小值MIN （Tmin , Pmin） 为所述第一搜索范围下限， 和 /或， 确定Tmax 和Pmax中的最大值MAX （Tmax , Pmax） 为所述第一搜索范围的上限。 7.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 确定所述置信度阈值对应的第 一搜索步长 围包括根据下式确定所述置信度阈值对应的第一 步长l： ； 其中，  ， A＜B。 8.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115546218 A 2在Tmin＞Pmax时， 和/或， 在Pmin＞Tmax时， 确定至少一个所述置信度阈值 为Tmin。 9.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述评价 参数包括以下至少之一： 整体准确率； 精准率； 平均精准 率； 召回率； 平均召回率； 人工替代率。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述评价参数确定目标置信度 阈值组合包括： 确定人工替代率大于替代率阈值 时的置信度阈值组合中， 整体准确率最大时的置信度 阈值组合 为所述目标置信度阈值组合。 11.根据权利要求9所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述评价参数确定目标置信度 阈值组合包括： 对所述评价 参数中多个种评价 参数进行加权求和； 确定加权求和结果 最大时的置信度阈值组合 为所述目标置信度阈值组合。 12.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述目标置信度阈值组合中的阈值， 确定所述图像分类模型输出的输入图像的不 良类型是否需要人工复判。 13.一种置信度阈值确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取样本数据集， 所述样本数据集包括已被标注不良类型的多个样本图像； 利用样本数据集对深度学习模型进行训练， 以得到 图像分类模型， 所述图像分类模型 用于基于输入该图像分类模型的图像输出所输入图像的不良类型和输出不良类型的置信 度； 确定置信度阈值对应的第一搜索范围和第一搜索步长， 其中， 所述置信度阈值为图像 分类模型将图像的不良类型预测 为多种不良类型中第一不良类型的置信度对应的置信度 阈值； 根据所述第一搜索步长和所述第一搜索范围确定 至少一个所述置信度阈值； 确定至少一个所述置信度阈值中的每 个置信度阈值对应的评价 参数； 根据所述评价 参数确定目标置信度阈值。 14.根据权利要求13所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述多种不良类型中每种不良类型的置信度对应的至少一个所述置信度阈值， 确 定多个置信度阈值组合； 确定所述多个置信度阈值组合中的每 个置信度阈值组合对应的评价 参数； 根据所述评价 参数确定目标置信度阈值组合。 15.根据权利要求14所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述评价参数确定目标置信度 阈值组合包括： 确定人工替代率大于替代率阈值 时的置信度阈值组合中， 整体准确率最大时的置信度 阈值组合 为所述目标置信度阈值组合。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115546218 A 3