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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于图像增强的羊毛羊绒纤维表面形态结构图识别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：CN116051410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310055971.5，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权基于图像增强的羊毛羊绒纤维表面形态结构图识别方法是由吉亚图;李佳根;徐绚绚;路敏;乌尼尔;仁庆道尔吉设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像增强的羊毛羊绒纤维表面形态结构图识别方法在说明书摘要公布了：一种基于图像增强的羊毛羊绒纤维表面形态结构图识别方法，分别从羊毛及羊绒纤维上切取纤维片段，并拍摄获取图像数据；将获取的图像数据进行预处理和数字化处理，之后标注并进行矩阵存储；设定图像增强方法集合；构建基于强化学习训练的采样模型或者基于掩膜算法的采样模型，得到识别模型训练过程中图像增强方法及对应增强数据；构建图像识别模型，将增强数据作为Softmax层的输入，在每轮迭代训练中对增强数据训练，得到识别结果，将识别结果的误差作为反馈进一步优化模型，直至得到最优的增强策略，准确识别羊毛羊绒纤维图像。本发明在少量图像数据中针对有效特征稀疏的问题实现羊毛羊绒纤维图像的准确识别。

本发明授权基于图像增强的羊毛羊绒纤维表面形态结构图识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像增强的羊毛羊绒纤维表面形态结构图识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：分别从羊毛及羊绒纤维上切取纤维片段，并拍摄获取图像数据；S2：将获取的图像数据进行预处理操作得到预处理纤维图像，包括：背景去除、灰度处理、去噪、二值化；将预处理纤维图像进行数字化处理得到数字图像，对数字图像标注并进行矩阵存储；S3：设定图像增强方法集合，包括：1设定图像增强方法N类；2设定各增强方法的执行概率及操作幅度，初始状态下执行概率为随机取值，且操作幅度存在默认值；3对执行概率及操作幅度进行离散化，获得能够在神经网络中进行梯度求解的离散矩阵表示，其中：对于执行概率，将其离散为不小于23＝8个均匀离散值；对于操作幅度，将其离散为10个均匀离散值；所述图像增强方法集合能够衍生出N×8×102个子集合用于在训练过程中对纤维图像进行随机增强；S4：将所述图像增强方法集合看作一种函数映射，每一类增强方法看作一个函数，对应的函数执行概率和操作幅度看作权重，形成函数映射关系，构建基于强化学习训练的采样模型对函数映射关系拟合；或者，利用掩膜算法对图像增强方法在图像识别模型不断迭代训练产生的反馈信息中对增强方法集合执行掩膜，直至找到适合当前羊毛羊绒纤维图像识别的掩膜方案；最终根据所述采样模型或所述掩膜方案，得到识别模型训练过程中图像增强方法及对应增强数据；其中：当通过采样模型获取图像增强方法及对应增强数据时：1构建一个基于强化学习的能够接收强化训练奖励信号的采样模型；2模型训练采用深度确定性策略梯度作为优化算法；3将多轮训练中Softmax的预测输出进行嵌入化表示，并作为图像识别模型的输入；当通过掩膜算法获取图像增强方法及对应增强数据时：对所述图像增强方法集合进行掩膜，从而产生随机增强方法，步骤如下：1在初始状态下，从所述图像增强方法集合中随机抽取若干增强方法生成增强数据，参与图像识别模型训练，并在训练中动态地对图像增强方法集合执行掩膜采样，执行算法如下：1.1向量化表示所述图像增强方法集合，并给定四个变量：图像增强方法集合：AS＝{AS1,…,ASi},i∈[1,N]；增量：Δ；批训练大小：batchsize以及增强方法子集：SubAS；ASi表示第i个增强方法；1.2在每轮的训练迭代中以初始随机生成的SubAS开始，以一个batchsize为单元，使用SubAS中的增强方法产生增强数据；1.3在之后的每个batchsize训练中以Δ为增量，逐步掩膜SubAS中剩余的元素即增强方法，表示为：SubAS{ASi+Δ},i+Δ∈[i,N]，并以模型训练的损失为衡量标准记录SubAS中能够降低损失值的元素；2完成每轮训练后，以设定的识别模型验证集准确率为指标在下一轮训练中修改对SubAS的掩膜方式，直到识别模型的准确率达到阈值；S5：构建图像识别模型，将S4得到的增强数据作为Softmax层的输入，在每轮迭代训练中对增强数据训练，得到识别结果，将识别结果的误差作为反馈进一步优化模型，直至得到最优的增强策略，准确识别羊毛羊绒纤维图像。

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内蒙古工业大学，其通讯地址为：010080 内蒙古自治区呼和浩特市土默特左旗内蒙古工业大学金川校区；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”。