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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于CycleGAN的夜间桥梁交通检测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：CN120071269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510110314.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于CycleGAN的夜间桥梁交通检测数据增强方法是由朱金;马龙威;吴梦雪;李永乐;熊籽跞设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CycleGAN的夜间桥梁交通检测数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CycleGAN的夜间桥梁交通检测数据增强方法。该方法包括以下步骤：对日间车流图片数据进行完整标注以获取具有完整标签的真日间车流图片数据，并对夜间车流图片数据进行部分标注以获取具有部分标签的真夜间车流图片数据；基于CycleGAN构建夜间桥梁交通检测数据增强模型，并对夜间桥梁交通检测数据增强模型进行训练；对训练后的夜间桥梁交通检测数据增强模型进行多尺度筛选；根据具有完整标签的真实日间车流图片数据和最终的夜间桥梁交通检测数据增强模型，获取增强的夜间桥梁交通检测数据。本发明不仅提高YOLOv5目标检测模型的识别精度和泛化能力，达到了生成式数据增强的效果，而且标注数据的整体迁移也减少了夜间车流数据标注的人力成本。

本发明授权一种基于CycleGAN的夜间桥梁交通检测数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CycleGAN的夜间桥梁交通检测数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集桥梁交通的日间车流图片数据和夜间车流图片数据，对日间车流图片数据进行完整标注以获取具有完整标签的真日间车流图片数据，并对夜间车流图片数据进行部分标注以获取具有部分标签的真夜间车流图片数据； S2、基于CycleGAN构建夜间桥梁交通检测数据增强模型，利用具有完整标签的真日间车流图片数据和具有部分标签的真夜间车流图片数据对夜间桥梁交通检测数据增强模型进行训练，获取训练后的夜间桥梁交通检测数据增强模型； S3、对训练后的夜间桥梁交通检测数据增强模型进行多尺度筛选，以获取最终的夜间桥梁交通检测数据增强模型； S4、根据具有完整标签的真实日间车流图片数据和最终的夜间桥梁交通检测数据增强模型，获取增强的夜间桥梁交通检测数据； 步骤S3包括以下步骤： S31、利用可视化的语义信息比对方法对训练后的夜间桥梁交通检测数据增强模型进行初步筛选，以获取初始的夜间桥梁交通检测数据增强模型组合； S32、构建夜间桥梁交通检测数据增强的损失函数模型； S33、利用FID法和夜间桥梁交通检测数据增强的损失函数模型对初始的夜间桥梁交通检测数据增强模型组合进行最终筛选，以获取最终的夜间桥梁交通检测数据增强模型； 在步骤S32中，夜间桥梁交通检测数据增强的损失函数模型包括夜间桥梁交通检测数据增强的最小二乘损失函数、循环一致性损失函数和恒等映射函数； 在步骤S33中，利用夜间桥梁交通检测数据增强的损失函数模型对初始的夜间桥梁交通检测数据增强模型组合进行最终筛选，具体过程为：基于夜间桥梁交通检测数据增强的损失函数模型，绘制初始的夜间桥梁交通检测数据增强模型组合中每个模型的损失函数曲线，筛选损失函数曲线中四项损失函数值在区间范围内趋于稳定值且均无0.3以上波动的模型，以对初始的夜间桥梁交通检测数据增强模型组合进行最终筛选；其中四项损失函数值分别为最小二乘损失函数中的判别器损失DX-Y、生成器损失GX-Y、循环一致性损失函数中的循环一致性损失cycleX-Y和恒等映射函数中的恒等映射损失idtX-Y。

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