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龙图腾网获悉东北石油大学申请的专利一种基于深度学习的致密砂岩图像增广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：CN116612362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310481185.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于深度学习的致密砂岩图像增广方法是由刘涛;张岩;张可佳;牟子豪;刘宗堡;焦圣杰设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的致密砂岩图像增广方法在说明书摘要公布了：本发明涉及油气勘探开发技术领域，特别涉及一种基于深度学习的致密砂岩图像增广方法，包括：获取有标签的致密砂岩图像，并进行预处理；构建以StyleGAN网络为主体的致密砂岩图像生成模型；基于获取的致密砂岩图像，对构建的致密砂岩图像生成模型进行训练；在进行训练的过程中，根据过拟合程度调整增广强度，同时动态调整下次判断是否过拟合的位置；利用训练好的致密砂岩图像生成模型，生成致密砂岩图像。本发明能够生成高质量的致密砂岩图像，提升数据多样性，增广致密砂岩图像样本，为实现智能化致密砂岩图像分割提供支持。

本发明授权一种基于深度学习的致密砂岩图像增广方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的致密砂岩图像增广方法，其特征在于，包括： 获取有标签的致密砂岩图像，并进行预处理；所述标签用于标示对应的致密砂岩图像的类型； 构建以StyleGAN网络为主体的致密砂岩图像生成模型；所述致密砂岩图像生成模型在StyleGAN网络的基础上进行调整，仅使用一个潜在编码控制生成图像的关键特征，在生成网络中减少添加噪声的次数，并在生成网络及鉴别网络中对应添加自注意力层； 基于获取的致密砂岩图像，对构建的所述致密砂岩图像生成模型进行训练；在进行训练的过程中，根据过拟合程度调整增广强度，同时动态调整下次判断是否过拟合的位置； 利用训练好的所述致密砂岩图像生成模型，生成致密砂岩图像； 所述致密砂岩图像生成模型采用如下方式在生成网络及鉴别网络中对应添加自注意力层： 对于生成网络，在倒数第一、二个生成器模块的两个卷积层间分别添加自注意力层； 对于鉴别网络，在每个鉴别器模块的两个卷积层间分别添加自注意力层； 所述动态调整下次判断是否过拟合的位置，包括： 设置初始的小批次间隔，其中N0表示设置的最大判断间隔值； 使用递推公式，动态计算自适应鉴别网络下次判断模型拟合程度的位置，所述递推公式的表达式为： 其中，时表示未发生过拟合，时表示发生过拟合，表示第n次判断是否过拟合对应的间隔。

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