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龙图腾网获悉联通(四川)产业互联网有限公司;四川省公安科研中心申请的专利一种基于生成式模型的视觉图像数据增强与合成系统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：CN120807319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511308569.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于生成式模型的视觉图像数据增强与合成系统是由张远民;彭京;李冬冬;王霞;邓杰;李海安;吴珍毅设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式模型的视觉图像数据增强与合成系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式模型的视觉图像数据增强与合成系统及方法。涉及视觉图像技术领域，该系统包括：一个生成模块，用于生成合成数据对；一个任务效用评估模块，用于计算一个直接反映下游任务性能的动态任务效用损失；以及一个风格一致性评估模块，用于计算一个反映生成标注与标准风格差异的标注风格一致性损失。所述生成模块依据由上述两种损失构成的复合损失函数进行训练。本发明还公开了一种基于课程学习的动态引导机制，可根据下游模型的学习状态动态调整训练策略。本发明能够生成对下游任务更有效、且标注质量更稳定、更可靠的合成视觉数据。

本发明授权一种基于生成式模型的视觉图像数据增强与合成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式模型的视觉图像数据增强与合成系统，其特征在于，包括： 一个生成模块，用于生成一个包含合成图像与合成标注的合成数据对； 一个任务效用评估模块，用于将所述合成图像输入至一个下游任务代理模型以获得一个预测标注，并基于所述预测标注与所述合成标注，计算一个动态任务效用损失； 一个标注风格原型计算单元，用于对一个真实标注集合中的多个真实标注进行像素级的概率统计以生成一个概率图，并对所述概率图进行阈值化处理，以生成供所述风格一致性评估模块使用的标注风格原型； 一个风格一致性评估模块，用于基于所述合成标注与所述标注风格原型，计算一个标注风格一致性损失； 一个课程学习调度模块，用于监测所述下游任务代理模型的学习状态，并根据所述学习状态，控制所述任务效用评估模块在至少两种预设的训练策略中选择一种，来确定所述动态任务效用损失的具体计算方法； 其中，所述课程学习调度模块被配置为： 当所述下游任务代理模型的学习状态低于一个基础性能阈值时，采用一个基础构建期策略，其中，所述动态任务效用损失的计算方式被设定为鼓励降低所述下游任务代理模型的任务损失； 当所述下游任务代理模型的学习状态高于所述基础性能阈值时，采用一个硬核挖掘期策略，其中，所述动态任务效用损失的计算方式被设定为对使所述下游任务代理模型产生高任务损失的样本进行加权； 并且，所述生成模块被配置为，依据一个由所述动态任务效用损失与所述标注风格一致性损失构成的复合损失函数，来更新其自身的网络参数。

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