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龍圖騰網獲悉自然資源部國土衛星遙感應用中心申請的專利一種改進的深度學習目標檢測Mosaic樣本增強方法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：CN120107547B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510165850.5，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種改進的深度學習目標檢測Mosaic樣本增強方法是由張偉;陸塵;張振華;艾萍;王光輝;張濤;劉宇;鄭利娟;鄒運佳;齊建偉設計研發完成，并于2025-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種改進的深度學習目標檢測Mosaic樣本增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種改進的深度學習目標檢測Mosaic樣本增強方法，包括為原始目標檢測樣本集S建立樣本索引文件集IS；對原始目標檢測樣本集S執行Mosaic增強操作生成增強樣本集Smosaic，并對樣本索引文件集IS進行同步關聯生成Mosaic的索引文件集Imosaic；基于高寬比約束規則和面積約束規則改進增強樣本集Smosaic，并編輯增強樣本集Smosaic中被修改的樣本圖片數據信息；整合改進后的樣本標記信息與樣本圖像數據，構建最終優化Mosaic樣本集SFmosaic。優點是：對于使用Mosaic增強處理的目標檢測樣本集，在保留Mosaic基本增強樣本特征的基礎上，可清除Mosaic增強后錯誤標記的引入，有效保存增強后的每個對象的標記信息完整性和正確性，為后續的模型訓練提供更為可靠的Mosaic增強樣本集。

本發明授權一種改進的深度學習目標檢測Mosaic樣本增強方法在權利要求書中公布了：1.一種改進的深度學習目標檢測Mosaic樣本增強方法，其特征在于：包括如下步驟， S1、Mosaic增強： 為原始目標檢測樣本集S建立樣本索引文件集IS；對原始目標檢測樣本集S執行Mosaic增強操作生成增強樣本集Smosaic，并對樣本索引文件集IS進行同步關聯生成Mosaic的索引文件集Imosaic； S2、Mosaic增強優化： 基于高寬比約束規則和面積約束規則改進增強樣本集Smosaic，并編輯增強樣本集Smosaic中被修改的樣本圖片數據信息； 步驟S2中基于高寬比約束規則和面積約束規則改進增強樣本集Smosaic包括， S21、結合Imosaic和新生成的增強樣本集Smosaic，利用寬高比約束規則進行逐一歷遍，刪除不滿足標記要求的Mosaic增強后的樣本標記NRrect，同時記錄其空間位置信息NRp； 高寬比約束規則為， 其中，Rm為Smosaic中的目標標記的寬高比值，為1則表示信息保留，為0則自動刪除，同時記錄Lmr＝0時的位置信息NRpxLTR,yLTR,xRBR,yRBR，xLTR,yLTR,xRBR,yRBR分別為通過寬高比約束規則刪除該目標對象的矩形標記信息在新鑲嵌樣本圖像的左上角坐標和右下角坐標；σratio為鑲嵌樣本目標對象標記寬高比的有效通過率； S22、結合Imosaic和新生成的增強樣本集Smosaic，利用面積約束規則進行逐一歷遍，刪除不滿足標記要求的Mosaic增強后的樣本標記NArect，同時記錄其空間位置信息NAp； 面積約束規則為， 其中，r＝minWmWref,HmHref，Lma為1則表示Smosaic中的目標標記信息保留，為0則自動刪除，同時記錄Lma＝0時的位置信息NApxLTA,yLTA,xRBA,yRBA，xLTA,yLTA,xRBA,yRBA分別為通過面積規則刪除該目標對象的矩形標記信息在新鑲嵌樣本圖像的左上角坐標和右下角坐標；σarea為鑲嵌樣本目標對象標記面積有效通過率； S3、最終優化Mosaic樣本集獲取： 整合改進后的樣本標記信息與樣本圖像數據，構建最終優化Mosaic樣本集SFmosaic。

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自然資源部國土衛星遙感應用中心，其通訊地址為：100048 北京市海淀區紫竹院百勝村1號；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”。