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龙图腾网获悉中国科学院半导体研究所申请的专利针对大画幅稀疏样本遥感图像目标检测的数据增强方法及装置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：CN115512241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211353449.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权针对大画幅稀疏样本遥感图像目标检测的数据增强方法及装置是由周丹书;窦润江;李泽君;刘力源;吴南健;刘剑设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对大画幅稀疏样本遥感图像目标检测的数据增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种针对大画幅稀疏样本遥感图像目标检测的数据增强方法及装置，涉及图像处理、目标检测技术领域。该方法完整的检测目标作为数据增强的拓展对象，确保从增加正样本同时输入更多的负样本进入网络训练，从而得到更准确的目标检测结果。由此，提高了背景的识别，减少误检率，提高了检测精度，并且利用图像上的混合区域，生成与原始目标图相似的特征图，使得检测精度提高，且容易实现，无需大量计算，不影响算法自身的鲁棒性。

本发明授权针对大画幅稀疏样本遥感图像目标检测的数据增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种针对大画幅稀疏样本遥感图像目标检测的数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S110，获取待检测图片数据集，对所述待检测图片数据集进行分类，得到含有待测目标的第一图片数据集和无待测目标的第二图片数据集； S120，使用所述第一图片数据集进行网络训练，得到第一检测网络； S130，使用所述第一检测网络对所述无待测目标图片数据集进行验证推理，得到第一误检图片数据集，其中，所述第一误检图片数据集含有待测目标； S140，对所述第一图片数据集中的待测目标进行裁剪，并将裁剪后的待测目标图片随机粘贴到所述第一误检图片数据集的误检图片中，得到第二误检图片数据集； S150，将所述第一图片数据集和所述第二误检图片数据集输入所述第一检测网络进行训练，得到第二检测网络； S160，使用所述第二检测网络对所述待检测图片数据集进行验证推理，得到第三误检图片数据集，其中，所述第三误检图片数据集含有待测目标； S170，对所述第三误检图片数据集中的待测目标进行裁剪，将裁剪后的待测目标图片随机粘贴到所述第一图片数据集的图片中，得到增强后的待测目标图片数据集； S180，将待测目标图片数据集、增强后的待测目标图片数据集、第一误检图片数据集组成最终图片数据集，将所述最终图片数据集输入所述第二检测网络进行训练，得到最终的目标检测网络； S190，将待检测遥感图像输入所述目标检测网络，输出待测目标的检测结果。

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