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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;滨州魏桥国科高等技术研究院申请的专利图像合成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：CN117237753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311044548.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像合成方法及系统是由吕承侃;王姝媛;钟成设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像合成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像合成方法及系统，方法包括：基于第一策略控制器和第二策略控制器间对抗式强化学习的训练模式，获取用于对原始图像进行图像合成的目标增广策略；基于所述目标增广策略，对所述原始图像进行图像合成，获取目标图像。所述系统执行所述方法。本发明通过设计两个策略控制器间对抗式强化学习的训练模式，获取用于对原始图像进行图像合成的最佳异常样本合成策略，即目标增广策略，解决因异常样本即目标图像合成模式单一导致基于该目标图像训练得到的检测模型过拟合问题，提高检测模型的泛化能力。

本发明授权图像合成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种图像合成方法，其特征在于，包括： 基于第一策略控制器和第二策略控制器间对抗式强化学习的训练模式，获取用于对原始图像进行图像合成的目标增广策略，所述第一策略控制器用于输入所述原始图像，并输出第一增广策略，所述第二策略控制器用于输入所述原始图像，并输出第二增广策略； 基于所述目标增广策略，对所述原始图像进行图像合成，获取目标图像； 所述基于第一策略控制器和第二策略控制器间对抗式强化学习的训练模式，获取用于对原始图像进行图像合成的目标增广策略，包括： 根据第一策略控制器的第一评估指标，对所述第一策略控制器输出的第一增广策略进行更新，直至所述第一评估指标大于预设值，所述第一增广策略是通过将所述原始图像输入到所述第一策略控制器后得到的，所述第一评估指标是根据第一检测模型对第一训练样本的检测结果确定的，所述第一训练样本是基于所述第一增广策略对所述原始图像进行图像合成后得到的，所述第一检测模型是基于第二训练样本对第一预设检测模型进行训练后得到的，所述第二训练样本是基于第二策略控制器输出的第二增广策略对所述原始图像进行图像合成后得到的； 根据第二策略控制器的第二评估指标，对所述第二策略控制器输出的第二增广策略进行更新，直至所述第二评估指标大于所述预设值，所述第二评估指标是根据第二检测模型对所述第二训练样本的检测结果确定的，所述第二检测模型是基于所述第一训练样本对第二预设检测模型进行训练后得到的； 根据更新后的第一增广策略和更新后的第二增广策略，获取所述目标增广策略。

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中国科学院自动化研究所;滨州魏桥国科高等技术研究院，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95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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