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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种稀疏道岔图像的数据增强方法及其参数优化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：CN115601587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211174300.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种稀疏道岔图像的数据增强方法及其参数优化方法是由张素民;白日;何睿;丁慧祥;李海洋设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稀疏道岔图像的数据增强方法及其参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种稀疏道岔图像的数据增强方法及其参数优化方法，对道岔图像数据集中的每个道岔图像的道岔类别进行标注，形成带有标签的道岔图像数据集，道岔类别分为左转道岔和右转道岔；对带有标签的道岔图像数据集中的道岔图像和对应的标签进行道岔图像拼接变换，形成拼接道岔图像和对应标签；对拼接道岔图像和对应标签进行仿射变换，获得仿射变换道岔图像和对应标签；在仿射变换道岔图像和对应标签中截取指定尺寸道岔图像，并清除较小的碎片化目标标签，获取数据增强后的道岔图像和标签信息。参数优化时，先确定可优化参数及参数取值范围，利用选定好的超参数对带有标签的道岔图像数据集进行数据增强，结合深度学习网络模型进行训练及测试。

本发明授权一种稀疏道岔图像的数据增强方法及其参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种稀疏道岔图像的数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对道岔图像数据集中的每个道岔图像的道岔类别进行标注，形成带有标签的道岔图像数据集，道岔类别分为左转道岔和右转道岔； 步骤2：对带有标签的道岔图像数据集中的道岔图像和对应的标签进行道岔图像拼接变换，形成拼接道岔图像和对应标签； 步骤3：对拼接道岔图像和对应标签进行仿射变换，获得仿射变换道岔图像和对应标签； 步骤4：在仿射变换道岔图像和对应标签中截取指定尺寸道岔图像，并清除较小的碎片化目标标签，获取最终数据增强后的道岔图像和标签信息； 步骤1中，采用VIA标注工具对道岔图像进行道岔类别标注，道岔类别判别依据为尖轨与基本轨之间的几何关系，当尖轨和基本轨之间的间隙位于右侧时，认为该道岔为右转道岔，当尖轨和基本轨之间的间隙位于左侧时，认为该道岔为左转道岔； 步骤2对带有标签的道岔图像数据集中的道岔图像和对应的标签进行道岔图像拼接变换前，先对该道岔图像数据集中的道岔图像和对应的标签按顺序进行编号，获取待拼接道岔图像数据的编号信息，具体过程如下： 步骤211：对数据集的道岔图像和对应的标签按顺序进行编号，编号以数据对为单位进行，一个道岔图像和对应的标签组成一个数据对，编号从00000依次递增，编号信息存入indexs列表中； 步骤212：在indexs中以batch_size大小为单位对数据集进行划分，batch_size表示批处理大小，指每次计算过程中使用的数据对的数量，最后不足一个批处理块的数据也作为一个批处理块，划分的批处理块数量i＝ceillenindexsbatch_size，其中，len表示获取indexs列表大小，ceil是python中math模块的封装函数，表示对计算结果向上取整。

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