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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于分布外样本检测的双路数据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：CN116704314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310707104.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于分布外样本检测的双路数据增广方法是由杨光磊;王泽昊;李奇璋;左旺孟设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布外样本检测的双路数据增广方法在说明书摘要公布了：基于分布外样本检测的双路数据增广方法，涉及数据增广领域。解决了现有数据增广方法中无法同时兼顾增加样本多样性和降低分布外数据的问题。本发明分别通过两种不同增广强度对原始图像阵列进行数据增广，实现双路数据增广的同时，依赖于数据混合策略，智能地融合来自基础增广分支和强增广分支中的增广图像，融合过程中通过阈值τ对强增广分支图像阵列中的样本进行筛选，筛选出分布外样本，并对其进行替换，替换成相同索引下基础增广分支图像阵列中分布内样本，生成混合增广图像阵列，实现对原始图像阵列的双路数据增广。本发明主要用于增强神经网络训练时所使用样本的多样性，以提高神经网络性能。

本发明授权基于分布外样本检测的双路数据增广方法在权利要求书中公布了：1.基于分布外样本检测的双路数据增广方法，其特征在于，该方法用于对原始图像阵列中各样本进行数据增广得到混合增广图像阵列，每个样本为一张图像，其具体包括如下步骤： S1、对原始图像阵列进行两种不同增广强度的数据增广后，得到基础增广分支图像阵列和强增广分支图像阵列； 利用第一种增广强度对原始图像阵列中各样本进行数据增广的实现方式为： 其中，为基础增广分支图像阵列中第i个样本，xi为原始图像阵列中第i个样本，Φ·为自动增广操作，Kbase为第一种增广强度，且该Kbase为由不同变换操作参数构成的集合； 利用第二种增广强度对原始图像阵列中各样本进行数据增广的实现方式为： 其中，为强增广分支图像阵列中第i个样本，xi为原始图像阵列中第i个样本，Φ·为自动增广操作，Kheavy为第二种增广强度，且该Kheaby为由不同变换操作参数构成的集合； S2、通过第一个置信度检测网络检测基础增广分支图像阵列中每个样本的置信度分数同时，通过第二个置信度检测网络检测强增广分支图像阵列中每个样本的置信度分数N为样本总数量； 为基础增广分支图像阵列中第i个样本的置信度分数； 为强增广分支图像阵列中第i个样本的置信度分数； S3、根据基础增广分支图像阵列中每个样本的置信度分数获得基础增广分支图像阵列的第一置信度分数集合Sbase； S4、第一置信度分数集合Sbase被视为符合正态分布；根据Sbase计算用于筛选样本的阈值τ； S5、判断每个样本的分布检测分数是否小于阈值τ，结果为是，则判定该样本为分布外样本，结果为否，则判定该样本为分布内样本； S6、根据强增广分支图像阵列中各分布外样本所对应的索引，将强增广分支图像阵列中各分布外样本替换成与该分布外样本相同索引下的基础增广分支图像阵列中的相应样本，得到混合增广图像阵列从而完成了对原始图像阵列中各样本的数据增广。

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