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龙图腾网恭喜武汉工程大学申请的专利一种针对小尺度目标的数据增强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：CN114463203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210054084.1，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种针对小尺度目标的数据增强方法是由徐国平;张炫;廖文涛;吴兴隆;陈壹林;黄青设计研发完成，并于2022-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对小尺度目标的数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种针对小尺度目标的数据增强方法，利用复制粘贴的方式，采用三重线性插值的方法提高插入图像质量，解决了小尺度目标在神经神经网络中样本不均衡的问题，实现了提升基于深度学习技术下的小尺度目标检测和语义分割的模型性能的功能。本发明在不改变图像基本结构（如纹理、对象、上下文语义环境等）的前提下，有效增加小尺度目标在训练数据集中的比例，提升小尺度数据集在深度神经网络训练中的权重，缓和了样本不均衡的问题。本发明用于临床医学中病灶的检测，空中可疑目标的发现和追踪等实际场景中的数据集的建立和增强，提升了小尺度目标的检测和分割的整体性能，帮助后面的模型训练取得更好的成绩，增强模型的鲁棒性。

本发明授权一种针对小尺度目标的数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种针对小尺度目标的数据增强方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：定义和采集小尺度目标，转换小尺度目标的图片格式并通过缩放获取更高分辨率的小尺度目标图片；具体步骤为：S11：定义小尺度为数据集中各目标的像素与总像素的占比，根据定义确定并采集小尺度目标；S12：根据预设需求选择小尺度目标作为复制的对象；将采集的小尺度目标转化为标准的图片格式；S13：对采集的小尺度目标进行放缩操作以增加小尺度目标的鲁棒性；同时利用三重线性插值的方式生成放缩后的小尺度目标，获取更高分辨率的小尺度目标图片，保证小尺度目标的清晰度，提高小尺度目标的图片质量；S2：选择小尺度目标的映射区域，得到符合先验的公知常识的合成图像；具体步骤为：S21：根据步骤S12选取的小尺度目标，基于上下文场景确定映射区域；S22：将小尺度目标放置于映射区域中，选取放置位置使小尺度目标不遮挡其他小尺度目标或关键的语义信息区域、且小尺度目标与映射区域相符合，从而得到符合先验的公知常识的合成图像；S3：复制和增强小尺度目标，生成小尺度目标增强数据集；具体步骤为：S31：将小尺度目标复制到映射区域，用映射区域的背景替换小尺度目标的原始图像的背景；S32：对复制到映射区域的小尺度目标进行包括平移、旋转、缩放、添加高斯白噪声、模糊的数据增强；S33，选择经过上述处理的图片；循环步骤S1至S3生成小尺度目标增强数据集；S4：评估小尺度目标增强数据集的性能。

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