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龙图腾网获悉上海船舶电子设备研究所(中国船舶集团有限公司第七二六研究所)申请的专利小样本声呐图像的联合在线数据增强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：CN119831849B 。

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：202411739361.8，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权小样本声呐图像的联合在线数据增强方法及系统是由黄天风;叶天明;徐琰峰;嵇俊恺;姚琳;陈瑞设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本小样本声呐图像的联合在线数据增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种小样本声呐图像的联合在线数据增强方法及系统，包括：步骤S1：构建数据集；步骤S2：基于Mosaic增强、Mixup增强、随机仿射变换增强和随机斑点噪声增强的数据增强方法，根据训练集特点选择初始的基准数据增强方法；步骤S3：基于初始的基准数据增强方法，联动其他数据增强方法对训练集进行增强处理；步骤S4：利用增强后的训练集对深度学习模型进行训练，利用验证集对训练的深度学习模型进行验证，获得精度最高的深度学习模型；步骤S5：通过测试集对当前精度最高的深度学习模型进行评估；选择能够有效提升目标检测与识别精度的联合在线数据增强方法作为最终的数据增强方法。

本发明授权小样本声呐图像的联合在线数据增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种小样本声呐图像的联合在线数据增强方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取声呐图像构建数据集，并将数据集划分为训练集、验证集以及测试集； 步骤S2：基于Mosaic增强、Mixup增强、随机仿射变换增强和随机斑点噪声增强的数据增强方法，对训练集进行分析，并根据训练集特点选择初始的基准数据增强方法； 步骤S3：基于选择的初始的基准数据增强方法，联动除基准数据增强方法的其他数据增强方法对训练集进行增强处理，得到增强后的训练集； 步骤S4：利用增强后的训练集对深度学习模型进行训练，利用验证集对训练的深度学习模型进行验证，获得目标检测与识别精度最高的深度学习模型； 步骤S5：通过测试集对当前获得的目标检测与识别精度最高的深度学习模型进行评估；更新除基准数据增强方法的其他数据增强方法对训练集进行增强处理顺序，重复触发步骤S4至步骤S5；更新初始基准数据增强方法，重复触发步骤S3至步骤S5；选择能够有效提升目标检测与识别精度的联合在线数据增强方法作为最终的数据增强方法； 所述随机斑点噪声增强包括：取原始声呐图像的背景区域分别添加多种不同类型的噪声，包括：椒盐噪声、高斯噪声和斑点噪声；并对添加噪声前后的图像像素值进行直方图统计，选择γ分布进行拟合，选择噪声添加前后γ分布最接近的相应噪声类型作为随机添加噪声的数据增强。

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上海船舶电子设备研究所(中国船舶集团有限公司第七二六研究所)，其通讯地址为：201100 上海市闵行区金都路5200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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