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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于改进DRAGAN的DAS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：CN120429622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510932940.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于改进DRAGAN的DAS数据增强方法是由姜劭栋;高露;赵薇;张发祥;孙志慧设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DRAGAN的DAS数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及DAS数据增强处理技术领域，具体设计一种基于改进DRAGAN的DAS数据增强方法，包括以下步骤：S1，构建DAS周界安防系统，采集数据并预处理；S2，改进DRAGAN数据增强模型，生成器引入EnhancedMCAM模块，判别器引入残差块和CBAM模块，构成MCDRAGAN数据增强模型；S3，数据增强模型训练，并采用自适应学习率调整策略；S4，将预处理后的数据输入至MCDRAGAN数据增强模型中，得到生成样本；S5，采用AlexNet分类模型评估MCDRAGAN数据增强模型，验证数据增强模型的有效性；本发明通过使用改进后的MCDRAGAN数据增强模型生成新的数据样本，很好地模拟了数据的分布特征，扩展了数据集的多样性，能够得到较佳的识别准确率。

本发明授权一种基于改进DRAGAN的DAS数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DRAGAN的DAS数据增强方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建DAS周界安防系统，采集数据并预处理； S2：改进DRAGAN数据增强模型，生成器引入EnhancedMCAM模块，判别器引入残差块和CBAM模块，构成MCDRAGAN数据增强模型； S3：数据增强模型训练，并采用自适应学习率调整策略； S4：将预处理后的数据输入至MCDRAGAN数据增强模型中，得到生成样本； S5：采用AlexNet分类模型评估MCDRAGAN数据增强模型，验证数据增强模型的有效性； 在S2中，生成器引入EnhancedMCAM模块，所述EnhancedMCAM模块是通过对现有的MCAM模块进行下述改进得到的：1替换单个卷积层，使用不同大小的卷积核提取多尺度特征；2替换单一的自注意力机制，使用多头自注意力机制；3引入了通道注意力机制，通过全局平均池化和两个全连接层动态调整通道权重；4引入了可学习的门控机制控制残差连接强度；在生成器的不同层次插入EnhancedMCAM模块； 在S2中，判别器中引入了残差块和CBAM模块，具体为残差块通过引入残差连接，缓解了深层网络中的梯度消失问题，使得网络能够学习更深层次的特征；CBAM模块通过通道注意力和空间注意力机制，增强了特征的表达能力； 在S2中，构建的MCDRAGAN数据增强模型的生成器和判别器的网络结构如下： 生成器的构建：输入噪声通过全连接层生成初步特征；初步特征通过转置卷积层进行上采样，并插入EnhancedMCAM模块进行多尺度特征提取和多头自注意力计算；特征通过转置卷积层进行上采样，并插入EnhancedMCAM模块进行通道注意力和门控机制的运算；特征通过转置卷积层进行上采样，最终生成图像； 判别器的构建：输入图像首先通过一个初始卷积层，提取初步的特征；接着，特征通过三个残差块，每个残差块后接一个CBAM模块；残差块通过残差连接增强了特征的传递，CBAM模块通过通道和空间注意力机制增强了特征的表达能力；在最后一个残差块后，特征通过一个多尺度特征提取模块，提取不同尺度的特征信息；最后，特征通过一个最终卷积层，输出一个特征向量；该特征向量与多尺度特征提取模块输出的特征向量拼接后，通过一个全连接层进行分类，输出最终的判别结果。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250306 山东省济南市长清区大学路3501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”。