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龍圖騰網獲悉質子汽車科技有限公司申請的專利一種基于大模型的數據增強方法、裝置、設備及存儲介質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：CN120298677B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510782891.9，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種基于大模型的數據增強方法、裝置、設備及存儲介質是由葉小敏;任鵬飛;孫少武;孫永麗;劉晨;李文鵬;成雨設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大模型的數據增強方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大模型的數據增強方法、裝置、設備及存儲介質，涉及自動駕駛數據增強技術領域，能夠解決現有技術中數據增強方法中數據的獲取形式單一的問題。具體為：確定目標類別并生成對應的提示信息；根據提示信息采用Grounded?SAM檢測算法對檢測圖像進行檢測、分割，得到目標輪廓和對應的目標框；在目標輪廓中存在分別對應不同的目標類別的兩個目標框有交叉時，根據預設的規則將二者的目標框進行合并，形成新的目標輪廓；將目標輪廓粘貼到原始圖像上，得到增強圖像。本發明利用大模型對待增強目標進行預測，借助大模型的分割和泛化能力，精準定位目標，提升數據增強質量，擴充稀缺目標數據，解決長尾問題，增強自動駕駛模型的魯棒性和檢測能力。

本發明授權一種基于大模型的數據增強方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于大模型的數據增強方法，其特征在于，所述方法包括： 確定至少一個目標類別并生成對應的提示信息，所述目標類別為待增強的類別，包括但不限于行人、交通工具、交通標志、障礙物； 根據至少一個所述提示信息采用Grounded-SAM檢測算法對檢測圖像進行檢測、分割，得到至少一個目標輪廓和對應的目標框； 判斷所述至少一個目標輪廓中，是否存在交叉的兩個目標框分別對應不同的目標類別，若是，根據預設的規則將二者的目標框進行合并，形成新的目標輪廓； 將所述至少一個目標輪廓粘貼到原始圖像上，得到至少一個增強圖像； 其中，所述將所述至少一個目標輪廓粘貼到原始圖像上，得到至少一個增強圖像包括： 通過張正友標定法獲取相機的內外參； 結合所述相機的內外參，以及所述至少一個目標輪廓的實際尺寸和像素尺寸，確定所述至少一個目標輪廓在所述原始圖像上的縱向位置； 根據所述至少一個目標輪廓與所述原始圖像上已有目標的中心點對稱位置確定橫向位置； 根據所述縱向位置和所述橫向位置，將所述至少一個目標輪廓粘貼到原始圖像上，得到至少一個增強圖像； 所述根據所述至少一個目標輪廓與所述原始圖像上已有目標的中心點對稱位置確定橫向位置包括： 建立所述原始圖像上與所述已有目標的中心點對稱位置的位置為已有目標集合X，并根據所述至少一個目標輪廓建立目標輪廓集合Y； 根據所述已有目標集合X中第Xj個目標的中心點位置，選出所述目標輪廓集合Y中滿足該位置條件的目標子集Z； 將Zi目標粘貼到Xj的中心點位置，并計算該粘貼位置與其他目標的第二交并比； 若所述第二交并比為零，則將Zi目標粘貼到Xj的中心點位置，并從所述已有目標集合X中移除該位置； 若所述第二交并比不為零或Zi目標的縱向位置并不在已有目標的中心點位置中，則根據確定的縱向位置，從圖像橫軸中心點開始，以目標框寬度的12為步長，沿兩側逐步尋找合適的位置，所述合適的位置為與其他目標的第二交并比為零的位置； 若仍未找到合適位置，則放棄Zi目標的粘貼，并將Zi+1目標粘貼到Xj位置上，并再次計算其第二交并比； 此過程持續循環，直至找到符合條件的位置或遍歷所有目標輪廓； 若某個Xj位置沒有符合條件的粘貼目標，則該位置不進行粘貼。

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質子汽車科技有限公司，其通訊地址為：713700 陜西省西安市西咸新區涇河新城崇文鎮涇河三街76號5號樓；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”。