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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于迁移学习及生成对抗网络的图像数据扩增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：CN116129218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310060332.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于迁移学习及生成对抗网络的图像数据扩增方法是由周智恒;李志豪;陶希远;曹英烈;杨俊怡设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习及生成对抗网络的图像数据扩增方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于迁移学习及生成对抗网络的图像数据扩增方法，包括以下步骤：利用GAN的第一图像生成器收集输入的隐向量与输出图像的样本对数据集，称为第一数据集；把第一数据集中的每一对数据融合，得到第二数据集；构建第一编码器，其输入、输出格式分别与第一数据集的图像、隐向量相同；构建第一向量判别器，其输入格式与第二数据集的数据相同；利用第一数据集以及第二数据集，对第一编码器以及第一向量判别器进行训练；收集第三数据集；对第三数据集预处理获得第四数据集；将第四数据集的图像依次输入训练后的第一编码器，得到相同数量的隐向量数据集，称为第五数据集；对GAN网络模型进行训练；利用训练后GAN网络模型进行数据扩增。

本发明授权一种基于迁移学习及生成对抗网络的图像数据扩增方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习及生成对抗网络的图像数据扩增方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建第一GAN，其生成器和判别器分别称为第一图像生成器和第一图像判别器； 利用第一图像生成器收集输入的隐向量与输出图像的样本对数据集，称为第一数据集； 把第一数据集中的每一对数据融合，得到的数据集称为第二数据集； 构建第一编码器，其输入、输出格式分别与第一数据集的图像、隐向量相同； 构建第一向量判别器，其输入格式与第二数据集的数据相同； 利用第一数据集以及第二数据集，对第一编码器以及第一向量判别器进行训练； 收集目标数据集，作为第三数据集；对第三数据集预处理获得第四数据集；将第四数据集的图像依次输入训练后的第一编码器，得到相同数量的隐向量数据集，称为第五数据集； 使用第四数据集以及第五数据集对GAN网络模型进行训练；利用训练后GAN网络模型进行数据扩增，从而有效达到图像数据扩增的效果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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