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龍圖騰網獲悉廈門市美亞柏科信息股份有限公司申請的專利一種基于動態采樣的不平衡圖片數據分類方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116310498B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310060451.3，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于動態采樣的不平衡圖片數據分類方法和裝置是由劉鎮宇;周成祖;陳子灃;林至賢;黃河森;林思靖設計研發完成，并于2023-01-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于動態采樣的不平衡圖片數據分類方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于動態采樣的不平衡圖片數據分類方法和裝置，所述方法包括S1：手動創建不平衡圖像數據；S2：對創建的不平衡圖像數據進行歸一化和獨熱編碼，獲得訓練樣本；S3：構建圖片分類基礎模型并凍結住模型；S4：利用f1?score算法來動態的進行訓練樣本的采樣；S5：解凍模型并利用f1?score動態采樣過的數據開始訓練，然后根據混淆矩陣來輸出損失結果和每個類型圖像識別的準確率。本申請在訓練過程之前會生成一個新的數據集來實現離線數據增強。生成的數據集足夠大，可以保證有足夠的樣本在訓練階段對F1分數低的類進行重采樣。與在線數據增強相比，離線數據增強具有易于閱讀、方便后期實施調整以及生成可視化圖像有助于控制增強圖像等優點。

本發明授權一種基于動態采樣的不平衡圖片數據分類方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于動態采樣的不平衡圖片數據分類方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟： S1：手動創建不平衡圖像數據； S2：對創建的不平衡圖像數據進行歸一化和獨熱編碼，獲得訓練樣本； S3：構建圖片分類基礎模型并凍結住模型；具體包括： S31：根據殘差網絡resnet-50建立基礎模型結構,并且去除頂層模型,根據shape=32,32,3的參數設置input_shape；S32：改變新的top層為flatten的全連接層；S33：凍結住基礎模型； S4：利用f1-score算法來動態的進行訓練樣本的采樣；具體包括： S41：根據f1-score來動態的更新當前訓練樣本的數據容量；S42：檢測通過f1-score更新出來的樣本大小是否大于一開始手動設置的不平衡，若是，則進行圖像增強，否則進行隨機采樣； S5：解凍模型并利用f1-score動態采樣過的數據開始訓練，然后根據混淆矩陣來輸出損失結果和每個類型圖像識別的準確率； S6：利用訓練后的模型進行不平衡圖片數據分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廈門市美亞柏科信息股份有限公司，其通訊地址為：361000 福建省廈門市思明區軟件園二期觀日路12號102-402單元；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。