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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于数据增强的岸线识别方法、装置、设备及介质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：CN118736437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202410846511.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于数据增强的岸线识别方法、装置、设备及介质是由刘锋;缪言;梁泓樾;张恺云;王璞设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强的岸线识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于数据增强的岸线识别方法、装置、设备及介质，方法包括：获取遥感影像数据集；根据隔离触发算法对遥感影像数据集进行云数据增强和混合增强处理，得到训练数据集；将训练数据集输入预先构建的神经网络模型进行训练处理，得到岸线识别模型；获取待识别遥感影像数据，将待识别遥感影像数据输入岸线识别模型，得到岸线识别结果。本申请实施例通过云层数据增强和批次混合对训练数据进行数据增强，能够使模型在复杂多变的数据集中同时学习光谱数值和水体形态的高级特征，提高了对遥感影像的岸线识别准确性，可以广泛应用于岸线识别技术领域。

本发明授权一种基于数据增强的岸线识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强的岸线识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取遥感影像数据集； 根据隔离触发算法对所述遥感影像数据集进行云数据增强和混合增强处理，得到训练数据集； 将所述训练数据集输入预先构建的神经网络模型进行训练处理，得到岸线识别模型； 获取待识别遥感影像数据，将所述待识别遥感影像数据输入所述岸线识别模型，得到岸线识别结果； 所述根据隔离触发算法对所述遥感影像数据集进行云数据增强和混合增强处理，得到训练数据集，包括以下步骤： 从所述遥感影像数据集中筛选得到云层数据和批次数据； 对所述遥感影像数据集进行随机增强策略触发处理，得到第一待处理数据和第二待处理数据； 根据所述云层数据对所述第一待处理数据进行云数据增强处理，得到第一增强数据； 根据所述批次数据对所述第二待处理数据进行混合增强处理，得到第二增强数据； 将所述第一增强数据和所述第二增强数据确定为所述训练数据集； 所述根据所述云层数据对所述第一待处理数据进行云数据增强处理，得到第一增强数据，包括以下步骤： 对所述云层数据进行数据预处理，得到归一化数据和透明掩码层； 对所述归一化数据进行随机旋转处理，得到形态增强数据; 结合所述透明掩码层通过所述形态增强数据对所述第一待处理数据进行随机云层覆盖处理，得到所述第一增强数据； 所述根据所述批次数据对所述第二待处理数据进行混合增强处理，得到第二增强数据，包括以下步骤： 对所述批次数据进行随机区域分割处理，得到分割图像； 将所述分割图像按序覆盖至所述第二待处理数据上，得到第二增强数据； 所述将所述训练数据集输入预先构建的神经网络模型进行训练处理，得到岸线识别模型之前，所述方法还包括预先构建所述神经网络模型，具体包括以下步骤： 根据倒残差结构和线性瓶颈层构建得到编码器-解码器主干网络； 通过跳跃链接模块对所述编码器-解码器主干网络进行连接处理，得到所述神经网络模型。

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