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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于典型场景的稀少交通标志实例生成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：CN119693913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411677998.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于典型场景的稀少交通标志实例生成方法是由李旻先;莫林潼设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于典型场景的稀少交通标志实例生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于典型场景的稀少交通标志实例生成方法，该方法使用无监督场景分类算法，将交通标志数据集中的图片划分为若干个场景，再设计了一种“获取‑覆盖”技术，可以获取交通标志的目标实例并覆盖在其他交通标志上，实现了对交通数据集中稀少交通标志的数据增广；该方法的输入是一份交通标志相关的数据集，对于每一张数据集图片，首先使用无监督分类算法计算该图片所在的交通场景分类，再使用“获取‑覆盖”方法，获取到稀少交通标志实例后，将该实例粘贴并覆盖在其他交通场景的目标实例上，形成新的数据集样本，实现稀少交通标志的数据增广。本发明提出的方法能够有效实现交通场景中稀少交通标志的数据增广。

本发明授权一种基于典型场景的稀少交通标志实例生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于典型场景的稀少交通标志实例生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：使用基于无监督学习的图片分类算法，该算法先预设场景数，再使用代理任务对神经网络进行持续训练，利用代理任务的损失值反向传播，不断优化神经网络，最后利用神经网络将交通数据集中的图片划分为若干个场景，该算法最终输出每张图片对应的场景编号； 步骤2：记录每个场景编号所对应的所有交通标志场景图； 步骤3：统计交通标志数据集中每个交通标志类的数量，将数量最少的六类交通标志作为稀少交通标志，并从交通标志数据集中获得包含稀少交通标志的图片子集； 步骤4：对于步骤3中的一张包含稀少交通标志的图片，选择该图片中所有的稀少交通标志目标实例； 步骤4：利用步骤1中的结果，得到步骤4中稀少交通目标实例所在的场景编号； 步骤6：为步骤4中选择的交通标志实例随机选择一个场景编号； 步骤7：将步骤6中获得的随机编号与步骤5中的交通标志实例对应的场景编号作比较，如果相等则重复步骤6重新获得一个新的场景号，若不相等则继续至步骤8； 步骤8：利用步骤6中获得的场景号，在步骤2中记录的结果中随机选择一张与步骤6中场景号相同的交通标志场景图； 步骤9：利用“获取-覆盖”技术，将步骤4中的交通标志实例和步骤8中选择的交通标志场景图合成为一张新的交通标志增广图，添加至交通标志增广数据集中； 步骤10：跳转至步骤4重复执行至此，直到所有的稀少交通标志图片增广完毕； 步骤11：将交通标志增广数据集与原交通标志数据集合并，至此数据增广算法结束。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200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”。

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