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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于图像时频域增强和动态掩码生成网络的强化学习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：CN120525747B 。

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：202511037479.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于图像时频域增强和动态掩码生成网络的强化学习方法是由周云;薛豹;谭春雨设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像时频域增强和动态掩码生成网络的强化学习方法在说明书摘要公布了：本申请公开基于图像时频域增强和动态掩码生成网络的强化学习方法，包括：获取智能体在不同交互环境中的观测状态图像，并送入图像时域‑频域增强模块中，进行图像时频域增强；构造基于空间注意力的图像动态掩码生成网络，对增强后的图像进行动态掩码加权处理，去除图像中与智能体预设任务无关的干扰信息；在AC框架强化学习网络中，将经过动态掩码加权处理后的图像送入强化学习网络中，预测智能体的执行动作；以在交互环境中获取最高分数为目标，对智能体的执行动作进行实时调整，直到完成预设任务。本发明所提出方法能精确捕捉到与任务最相关图像像素，提升样本利用效率，增强模型的泛化能力，提升强化学习算法的训练效果。

本发明授权基于图像时频域增强和动态掩码生成网络的强化学习方法在权利要求书中公布了：1.基于图像时频域增强和动态掩码生成网络的强化学习方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、获取智能体在不同MuJoCo交互环境中的观测状态图像；将观测状态图像送入图像时域-频域增强模块中，进行图像时频域增强；图像时域-频域增强模块对输入的观测状态图像序列依次进行时域随机干扰和频域混合增强，对图像进行时域随机干扰具体包括： 智能体根据每个时刻的观测状态图像来生成动作，并与MuJoCo环境进行交互，将环境中得到的下一时刻观测状态图像、奖励值、结束标志和当前生成的动作都存入经验池中； 将当前时刻输入的观测状态图像序列中的图像做为原始图像，在经验池中为每个原始图像随机选取两个时刻的观测状态图像作为参考图像，并对参考图像进行时域随机干扰；对参考图像1采用随机铺张调整尺寸，即随机在图像的每个方向上添加指定数量的像素，然后将其调整回原始大小，得到随机铺张后的参考图像1； 对参考图像2使用随机遮挡，即根据随机生成的w1和h1尺寸，在参考图像2中以w1,h1点为左上方角点，生成一个尺寸为w1×h1的矩形遮挡区域，将区域内的像素置零，得到随机遮挡后的参考图像2； S2、构造基于空间注意力的图像动态掩码生成网络，对增强后的图像进行动态掩码加权处理，去除图像中与智能体预设任务无关的干扰信息； S3、在AC框架强化学习网络中，将经过动态掩码加权处理后的图像送入强化学习网络中，预测智能体的执行动作；以在交互环境中获取最高分数为目标，对智能体的执行动作进行实时调整，直到完成预设任务。

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