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龙图腾网恭喜成都创世汉沙科技有限公司申请的专利一种基于图像采集设备的数据处理方法及系统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：CN119810394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510297710.3，技术领域涉及：G06V10/10；该发明授权一种基于图像采集设备的数据处理方法及系统是由艾斌;张坤;刘明镜设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像采集设备的数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像采集设备的数据处理方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：构建CNN‑VAE生成多模态图像的低光图像，采用反注意模块和双判别器结构的GAN模型，结合并行扩展膨胀卷积扩充训练数据集；通过双分支U‑Net对训练数据集中的图像进行增强，利用局部方差自适应高斯滤波增强图像细节，通过支持向量机分类像素梯度并进行边缘检测；采用ResNet50提取特征，结合RPN与非最大抑制精准定位候选框。通过CNN‑VAE和反注意GAN模型扩充训练数据，利用双分支U‑Net与局部方差自适应高斯滤波增强图像细节并通过支持向量机优化边缘检测，采用ResNet50特征提取，结合RPN网络与非最大抑制定位物体候选框，实现高精度的物体检测与识别，显著提升图像处理的精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于图像采集设备的数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像采集设备的数据处理方法，其特征在于：包括： 采集图像采集设备的多模态图像并进行预处理； 所述多模态图像包括RGB图像和红外图像； 将多模态图像整合为训练数据集，构建CNN－VAE生成多模态图像的低光图像，采用反注意模块和双判别器结构的GAN模型，结合并行扩展膨胀卷积扩充训练数据集； 通过双分支U－Net对训练数据集中的图像进行增强，利用局部方差自适应高斯滤波增强图像细节，通过支持向量机分类像素梯度并进行边缘检测； 采用ResNet50提取特征，结合RPN与非最大抑制精准定位候选框，通过分类回归进行物体检测识别并进行可视化展示； 将所有数据存储至数据库并进行管理； 所述构建CNN－VAE生成多模态图像的低光图像，采用反注意模块和双判别器结构的GAN模型，结合并行扩展膨胀卷积增强图像并扩充训练数据集包括： 使用随机旋转模拟预处理后的图像的不同方向，通过直方图均衡化对多模态图像进行亮度调整并整合为训练数据集，通过变分自编码器将训练数据集映射到潜在空间，从潜在空间中采样得到潜在空间数据z，通过最大化变分下界，使变分自编码器学习潜在空间的分布并通过最小化损失函数生成低光图像，将生成的低光图像作为新的样本扩展训练数据集； 使用生成对抗网络扩展训练数据集，定义反注意模块，构建双判别器结构提取图像的全局特征和局部特征并添加到生成器中的每一层，使用全局平均池化对训练数据集中的多模态图像的空间信息进行编码，通过Sigmoid激活函数进行非线性变换，生成反注意力图并通过进行反操作抑制不需要的区域，生成图像； 在生成对抗网络中集成并行扩展卷积模块，通过并行使用不同膨胀率的卷积拓展生成对抗网络的感受野并进行图像增强，输出最终增强数据集。

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