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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于生成对抗式的隐蔽管线图像数据增强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：CN117876281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202410166866.3，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于生成对抗式的隐蔽管线图像数据增强方法是由徐志磊;侯越晨;黄玮;赵丰年设计研发完成，并于2024-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗式的隐蔽管线图像数据增强方法在说明书摘要公布了：一种基于生成对抗式的隐蔽管线图像数据增强方法，包括重构生成对抗网络结构用于隐蔽管线雷达图像数据生成和构造模糊最小最大神经网络用于控制生成图像质量两个关键部分。本发明对生成对抗网络进行结构重构，形成扩展的生成对抗网络，通过探地雷达获取的真实隐蔽管线图像数据集作为扩展的生成对抗网络的输入，将生成的图像通过模糊最小最大神经网络进行筛选，得到有效的增强图像数据。将增强图像与真实隐蔽管线图像数据集混合对公开分类器进行训练、测试和验证，与传统方法相比，该方法生成的图像数据具有更高的验证准确率，数据增强效果优于传统的生成对抗网络模型。

本发明授权一种基于生成对抗式的隐蔽管线图像数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗式的隐蔽管线图像数据增强方法包括以下步骤： 第1步、重构生成对抗网络模型，构造适用于隐蔽管线的雷达图像生成的扩展生成对抗网络模型，将真实的隐蔽管线图像数据输入，生成隐蔽管线雷达图像伪造数据； 第2步、构造基于模糊最小最大神经网络和扩展生成对抗网络的数据增强模型，通过选择AlexNet卷积神经网络的卷积层，将真实的隐蔽管线雷达图像转换为多维统计特征数据，实现对输入图像数据进行特征提取，将提取到的多为统计数据进行降维和归一化处理，构成一个原始数据集作为训练数据集，利用原始数据集每个输入模式以自身为中心进行超盒的创建，从而构造出模糊最小最大神经网络作为分类器。将第1步中构造的扩展生成对抗网络模型的输出通过特征提取后作为模糊最小最大神经网络的输入，即在扩展生成对抗网络的输出部分添加一个AlexNet卷积神经网络的卷积层，在卷积层后再组合一个模糊最小最大神经网络，从而完成整个基于模糊最小最大神经网络和扩展生成对抗网络的数据增强模型FAExG-DA的构建； 第3步、将隐蔽管线雷达图像伪造数据输入到模糊最小最大神经网络分类器进行筛选； 第4步、将筛选后的图像数据集与真实的隐蔽管线图像进行混合并对比测试，验证并反馈数据增强模型的性能和问题。

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