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龙图腾网恭喜磐基技术有限公司申请的专利一种基于标注框拼接的深度学习图像增强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：CN112508836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202011468618.2，技术领域涉及：G06V10/72；该发明授权一种基于标注框拼接的深度学习图像增强方法是由张晓磊;华尧设计研发完成，并于2020-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标注框拼接的深度学习图像增强方法在说明书摘要公布了：一种基于标注框拼接的深度学习图像增强方法，包括以下步骤：步骤1，选取N张图片，把N张图片进行缩放到相同的大小，同时准备一张相同大小的黑板图片；步骤2，对几张图片进行随机排序，随机在图片中定一个拼接点；步骤3，依照这个比例分别在N张图片以及每张图片对应的部分进行裁剪；步骤4，对标注框进行筛选；步骤5，对筛选后的裁剪区域进行缩放、变换、旋转操作；步骤6，重复操作步骤1至步骤5。本发明就是引入语义分割和尺寸判别的方法，对于裁剪类的数据增强算法产生的噪声的拼接的标注框进行识别，以保证拼接类数据增强方法产生数据的质量，提升进行增强后的数据对于模型性能的收益。

本发明授权一种基于标注框拼接的深度学习图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标注框拼接的深度学习图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，选取具有需要识别的物体掩模的N张图片，把N张图片及其掩模缩放到相同的大小；步骤2，对N张图片进行随机排序，并顺序选取M张图片；步骤3，随机在图片区域范围内选定一或者多个拼接点，拼接点将图像区域分割成M个区域；步骤4：在步骤3中分割的M个区域中依次选取一个区域，并把步骤2中选择M张图片按顺序把选取的区域进行拼接，组成一张完整的新图片；步骤5，对步骤4组成的新图片，使用拼接到该图片中的掩模的大小、面积、比例、标注框内是否包含掩模条件来筛选该新图片内的标注框；步骤6，对于判断无效的的标注框，进行舍弃、重新进行步骤3或对选取的图片的拼接区域进行调整；步骤7，重复操作步骤1至步骤5，直至完成对所有N张图片的增强；步骤5中，筛选该新图片内的标注框的方法包括以下方法中的一个或者多个的组合：1判断所有标注框的最小区域的面积或者最短边是否小于阈值，如果小于，则判断为无效标注框；2获取每一个标注框的掩模，每张图片中所选取的待拼接部分，在图片对应的掩模上截取相同的位置，对截取位置内的N个标注框进行依次判断；所述对选取的图片的拼接区域进行调整，是通过对该区域在原图中的位置进行平移来获取有效标注框，移动方式为在原图片中该区域相对于图内的拼接点的反方向进行移动，移动阈值的距离。

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