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龙图腾网恭喜北京南天智联信息科技股份有限公司申请的专利一种大规模目标检测数据样本的生成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：CN119274002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411793723.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种大规模目标检测数据样本的生成方法是由陈雷;郑煦设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模目标检测数据样本的生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大规模目标检测数据样本的生成方法，具体涉及目标检测领域，用于解决现有技术中数据集长尾分布导致稀有类别样本检测性能不足的问题；通过获取包含多类别目标对象标注的初始图像数据集，计算各类别目标对象的出现频率，确定出现频率低于预设阈值的类别为稀有类别；对稀有类别目标对象的图像进行动态行为和几何复杂度分析，判断目标对象与背景的可区分程度是否异常；对可区分程度异常的目标对象，通过对比度增强算法调整像素强度，并基于场景匹配算法筛选符合目标对象特征的背景图像；将调整后的目标对象嵌入筛选出的背景图像中生成合成图像，并将合成图像加入初始数据集，形成扩充后的图像数据集。

本发明授权一种大规模目标检测数据样本的生成方法在权利要求书中公布了：1.一种大规模目标检测数据样本的生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取包含多类别目标对象标注的初始图像数据集，计算各类别目标对象的出现频率，确定出现频率低于预设阈值的类别为稀有类别；S2：对包含稀有类别目标对象的图像：通过对目标对象与背景的运动特性进行分析，评估目标对象与背景的动态行为是否存在异常；通过对目标对象与背景的几何复杂度进行分析，评估目标对象在背景中的结构特性是否匹配；S3：基于目标对象与背景的动态行为是否存在异常和目标对象在背景中的结构特性是否匹配，判断目标对象与背景的可区分程度是否异常；S4：对目标对象与背景的可区分程度异常的目标对象，采用对比度增强算法调整目标对象的像素强度，并基于场景匹配算法筛选得到符合目标对象特征的背景图像；S5：将调整后的目标对象嵌入筛选出的背景图像中生成合成图像，并将合成图像加入初始图像数据集，形成扩充后的图像数据集；通过对目标对象与背景的运动特性进行分析，评估目标对象与背景的动态行为是否存在异常，具体为：提取包含稀有类别目标对象的图像序列，并通过光流算法计算目标对象和背景的运动矢量场；对目标对象的运动矢量进行轨迹建模，生成基于时序特征的目标对象运动轨迹；通过背景区域的运动矢量场进行聚类分析，构建背景运动模式并提取背景动态行为特征；将目标对象运动轨迹与背景动态行为特征进行对比分析，计算运动匹配度并记录差异特征；根据运动匹配度判断目标对象与背景的动态行为是否存在异常；通过对目标对象与背景的几何复杂度进行分析，评估目标对象在背景中的结构特性是否匹配，具体为：提取稀有类别目标对象及其所在图像的区域特征，分离目标对象区域和背景区域；分别计算目标对象区域和背景区域的几何复杂度，几何复杂度包括边缘密度和分形维数；对目标对象区域和背景区域的几何复杂度进行对比分析，量化目标对象区域和背景区域的复杂度差异；基于目标对象区域和背景区域的复杂度差异计算几何匹配度；根据几何匹配度的偏离程度，判断目标对象在背景中的结构特性是否匹配；基于目标对象与背景的动态行为是否存在异常和目标对象在背景中的结构特性是否匹配，判断目标对象与背景的可区分程度是否异常，具体为：当目标对象与背景的动态行为不存在异常，且目标对象在背景中的结构特性匹配时，则判定目标对象与背景的可区分程度正常；否则，则判定目标对象与背景的可区分程度异常。

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