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龍圖騰網(wǎng)獲悉齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)申請的專利一種基于改進(jìn)DRAGAN的DAS數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120429622B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510932940.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)DRAGAN的DAS數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法是由姜劭棟;高露;趙薇;張發(fā)祥;孫志慧設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-08向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于改進(jìn)DRAGAN的DAS數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及DAS數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)計(jì)一種基于改進(jìn)DRAGAN的DAS數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，包括以下步驟：S1，構(gòu)建DAS周界安防系統(tǒng)，采集數(shù)據(jù)并預(yù)處理；S2，改進(jìn)DRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型，生成器引入EnhancedMCAM模塊，判別器引入殘差塊和CBAM模塊，構(gòu)成MCDRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型；S3，數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型訓(xùn)練，并采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略；S4，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入至MCDRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型中，得到生成樣本；S5，采用AlexNet分類模型評(píng)估MCDRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型，驗(yàn)證數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型的有效性；本發(fā)明通過使用改進(jìn)后的MCDRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型生成新的數(shù)據(jù)樣本，很好地模擬了數(shù)據(jù)的分布特征，擴(kuò)展了數(shù)據(jù)集的多樣性，能夠得到較佳的識(shí)別準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)DRAGAN的DAS數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)DRAGAN的DAS數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，其特征在于：包括以下步驟： S1：構(gòu)建DAS周界安防系統(tǒng)，采集數(shù)據(jù)并預(yù)處理； S2：改進(jìn)DRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型，生成器引入EnhancedMCAM模塊，判別器引入殘差塊和CBAM模塊，構(gòu)成MCDRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型； S3：數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型訓(xùn)練，并采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略； S4：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入至MCDRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型中，得到生成樣本； S5：采用AlexNet分類模型評(píng)估MCDRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型，驗(yàn)證數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型的有效性； 在S2中，生成器引入EnhancedMCAM模塊，所述EnhancedMCAM模塊是通過對(duì)現(xiàn)有的MCAM模塊進(jìn)行下述改進(jìn)得到的：1替換單個(gè)卷積層，使用不同大小的卷積核提取多尺度特征；2替換單一的自注意力機(jī)制，使用多頭自注意力機(jī)制；3引入了通道注意力機(jī)制，通過全局平均池化和兩個(gè)全連接層動(dòng)態(tài)調(diào)整通道權(quán)重；4引入了可學(xué)習(xí)的門控機(jī)制控制殘差連接強(qiáng)度；在生成器的不同層次插入EnhancedMCAM模塊； 在S2中，判別器中引入了殘差塊和CBAM模塊，具體為殘差塊通過引入殘差連接，緩解了深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)更深層次的特征；CBAM模塊通過通道注意力和空間注意力機(jī)制，增強(qiáng)了特征的表達(dá)能力； 在S2中，構(gòu)建的MCDRAGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型的生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下： 生成器的構(gòu)建：輸入噪聲通過全連接層生成初步特征；初步特征通過轉(zhuǎn)置卷積層進(jìn)行上采樣，并插入EnhancedMCAM模塊進(jìn)行多尺度特征提取和多頭自注意力計(jì)算；特征通過轉(zhuǎn)置卷積層進(jìn)行上采樣，并插入EnhancedMCAM模塊進(jìn)行通道注意力和門控機(jī)制的運(yùn)算；特征通過轉(zhuǎn)置卷積層進(jìn)行上采樣，最終生成圖像； 判別器的構(gòu)建：輸入圖像首先通過一個(gè)初始卷積層，提取初步的特征；接著，特征通過三個(gè)殘差塊，每個(gè)殘差塊后接一個(gè)CBAM模塊；殘差塊通過殘差連接增強(qiáng)了特征的傳遞，CBAM模塊通過通道和空間注意力機(jī)制增強(qiáng)了特征的表達(dá)能力；在最后一個(gè)殘差塊后，特征通過一個(gè)多尺度特征提取模塊，提取不同尺度的特征信息；最后，特征通過一個(gè)最終卷積層，輸出一個(gè)特征向量；該特征向量與多尺度特征提取模塊輸出的特征向量拼接后，通過一個(gè)全連接層進(jìn)行分類，輸出最終的判別結(jié)果。

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