买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于高质量合成图像数据的小样本目标检测方法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：CN119810592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510025054.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于高质量合成图像数据的小样本目标检测方法是由徐易;王丹;陈丹辉;魏恒璐;卢伟设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高质量合成图像数据的小样本目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习与目标检测技术领域，公开了一种基于高质量合成图像数据的小样本目标检测方法，用于提升小样本目标检测模型的性能。该方法利用图像分割基础模型对生成的目标图像进行前景和背景的解耦，并通过分数阈值筛选策略选择高质量的前景来与合适的基类图像进行重组，从而得到多样性的合成训练数据。相比与传统的数据增强方法或随机合成方法，该方法能够解决数据不足的问题，并有效地提升模型对新类别目标的检测能力。本发明可以提高模型的泛化能力，可以优化合成数据的质量，可以灵活适配多种模型，显著提升小样本和极小样本情况下的检测精度。

本发明授权一种基于高质量合成图像数据的小样本目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高质量合成图像数据的小样本目标检测方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：合成数据生成与前景背景解耦 利用对新类别生成文本提示，其中，新类别是样本数量稀少甚至未知的目标类别；将文本提示投喂到模型中，生成合成图像； 将合成图像输入到分割基础模型，生成多个前景候选掩码,前景候选掩码代表不同分割区域，每个前景候选掩码均带有对应的置信度评分； 设定置信度阈值；如果存在一个前景候选掩码通过了筛选，仅保留置信度评分高于置信度阈值T的前景候选掩码；如果存在多个前景候选掩码通过了筛选，则选择置信度评分最高的前景候选掩码，记筛选后的前景候选掩码矩阵为，该掩码矩阵中，值为的区域表示对应的图像像素，值为的区域则为背景；掩码矩阵与合成图像进行点乘，得到前景图像； 步骤2：前景和背景的筛选与组合 使用图像编码器对生成的前景图像和真实数据集中同类目标前景图像进行特征提取，提取的特征向量分别表示为与； 计算生成前景图像与真实样本的特征相似度，表示余弦相似度； 设定相似度阈值，并筛选出特征相似度大于或等于相似度阈值的前景图像集合， ； 为确保前景图像的多样性，采取以下策略： 1通过聚类分析或降维可视化，选择在特征空间中覆盖范围更广的前景图像； 2类别平衡策略：确保每个类别的筛选样本数量相对均衡； 从基础类数据集中筛选适合作为背景图像，背景图像应当覆盖多种环境类型，背景图像与前景图像具有语义或视觉一致性； 将经过筛选的前景图像与满足多样性和一致性要求的背景图像进行重组，生成多样化的合成图像； 采用位置感知策略对前景图像的位置和缩放进行调整； 将调整后的前景图像随机粘贴到背景图像上，生成合成图像，在合成过程中随机调整前景图像的旋转角度、亮度和颜色； 对生成的合成图像进行质量检查，移除不符合要求的； 步骤3：合成数据集的构建与模型训练 通过上述步骤生成的合成图像构建合成数据集，并将其与真实的基础类数据集进行融合：合成数据与真实数据按比例混合，形成多样化训练集；采用目标检测模型进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。