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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利一种用于神经网络训练的数据集生成方法和装置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：CN114022723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111111246.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种用于神经网络训练的数据集生成方法和装置是由万加富;谭劲标设计研发完成，并于2021-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于神经网络训练的数据集生成方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于神经网络训练的数据集生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：首先从包括目标物体信息的视频各帧图像中采集样本图像，其次对滤波降噪后的每张样本图像做特征区域检测，确定每张样本图像的特征区域位置；然后对每张样本图像进行随机不重复的增强变换，从得到的增强图像集的每张增强图像中裁剪出区域图像集，最后将所有样本图像的区域图像集整体压缩打包，生成训练数据集。本发明所提供的方法能快速生成用于训练的数据集，加速数据集的制作速度，并自动扩充数据的多样性，实现数据增强功能。

本发明授权一种用于神经网络训练的数据集生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于神经网络训练的数据集生成方法，其特征在于，包括：获取预先拍摄完成的包括目标物体的视频，每隔预设帧数，从所述视频各帧图像中采集一张样本图像；对每张样本图像进行特征区域检测，确定所述每张样本图像的特征区域；根据预设数据增强参数，对所述每张样本图像进行随机不重复的增强变换，得到所述每张样本图像所对应的增强图像集；其中，所述增强变换包括镜像变换和旋转变换；根据所述每张样本图像的特征区域，从所述增强图像集的每张增强图像中裁剪出与所述特征区域尺寸相同的区域，得到所述每张样本图像的区域图像集；将所有样本图像的区域图像集整体压缩打包，生成训练数据集；所述对每张样本图像进行特征区域检测，确定所述每张样本图像的特征区域包括：对所述每张样本图像进行滤波降噪处理；通过对所述滤波降噪处理后的每张样本图像进行遍历操作，计算出所述每张样本图像的Harris角点和FAST角点；统计所述Harris角点的矩形区域和所述FAST角点的矩形区域，取两个矩形区域交集的k倍作为所述每张样本图像的特征区域；所述根据预设数据增强参数，对所述每张样本图像进行随机不重复的增强变换，得到所述每张样本图像所对应的增强图像集包括：根据预设数据增强参数m，判断所述每张样本图像是否进行随机不重复的增强变换；若所述增强参数m等于1，则所述每张样本图像不进行随机不重复的增强变换；若所述增强参数m大于1，则所述每张样本图像进行m-1次随机不重复的增强变换；所述根据所述每张样本图像的特征区域，从所述增强图像集的每张增强图像中裁剪出与所述特征区域尺寸相同的区域，得到所述每张样本图像的区域图像集包括：确定所述每张样本图像的特征区域中心点；以所述每张样本图像的特征区域中心点为基准，从所述增强图像集的每张增强图像中裁剪出与所述特征区域尺寸相同的区域。

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