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龙图腾网获悉杭州长望智创科技有限公司申请的专利一种小样本高质量载具目标检测数据集的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：CN119919751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411682838.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种小样本高质量载具目标检测数据集的生成方法是由杨乐;赵将;张程程;李昱;王成进;彭帆;王瑞;程彬设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本高质量载具目标检测数据集的生成方法在说明书摘要公布了：本发明一种小样本高质量载具目标检测数据集的生成方法，包括：筛选出不同姿态角度的载具图像，确保图像具有多样性和代表性；对筛选出的图像进行标注；利用LoRA技术对StableDiffusion模型进行训练，以固化特定载具特征为模型输入条件；应用ControlNet技术将载具线稿特征固化为StableDiffusion的输入条件；将载具图像无缝融入特定图像中，使用inpaint技术和BrushNet进行边缘处理和背景融合。本发明只需要少量的样本，就能实现高质量的数据集生成，解决了特定的载具领域数据样本采集和构造难的痛点。

本发明授权一种小样本高质量载具目标检测数据集的生成方法在权利要求书中公布了：1.一种小样本高质量载具目标检测数据集的生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：选取载具型号，针对选取的载具型号筛选出10到100个不同姿态角度的载具图像； S2：对筛选出的载具图像进行标注处理，得到包含载具特征的文本描述信息； S3：将所选取载具型号具备的形态学特征固化为StableDiffusion模型的输入条件，包括：加载预训练的StableDiffusion模型作为基础模型，设置训练参数，使用载具图像对基础模型进行LoRA训练，LoRA训练后得到具有载具形态学特征的LoRA模型参数，将LoRA模型参数与基础模型进行融合； S4：将载具姿态特征固化为StableDiffusion模型的输入条件，包括：选择指定姿态角度的载具图像作为载具姿态的参考图，利用线稿提取技术从所述参考图中提取载具的线稿特征，应用ControlNet技术将所述线稿特征固化为StableDiffusion的输入条件，将线稿特征作为输入条件引导StableDiffusion模型进行图像生成； S5：选择目标图像，利用inpaint技术在目标图像中创建载具嵌入的位置，生成遮罩信息用于局部绘制； S6：将文本描述信息、载具形态学特征、载具姿态特征、遮罩信息加载到StableDiffusion模型中，其中：文本描述通过CLIP编码器转化为指导生成图像风格的文本向量，载具形态学特征通过LoRA模块引入以激活载具的形态学特征，姿态特征通过ControlNet模块输入以固定载具姿态，遮罩信息通过inpaint模块输入以定义生成区域；StableDiffusion模型根据输入条件生成一张高质量图像，其中载具的位置、姿态与嵌入区域一致，且与目标背景图自然融合；输出载具图像。

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杭州长望智创科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区转塘街道云展路188号A1幢206室；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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