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龍圖騰網獲悉河南中煙工業有限責任公司申請的專利基于平均絕對誤差的煙蟲數據增強模型訓練方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116385852B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310402213.6，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權基于平均絕對誤差的煙蟲數據增強模型訓練方法是由楊光露;李春松;胡宏帥;楊學輝;崔廷;李琪;文金昉;魯曉平;周廣旭;牛啟帆;張煥龍;張杰設計研發完成，并于2023-04-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于平均絕對誤差的煙蟲數據增強模型訓練方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于平均絕對誤差的煙蟲數據增強模型訓練方法，結合計算機視覺與深度學習的數據預處理技術，對用來進行煙蟲識別的檢測模型算法基于特定場景進行改進，將激活函數改為指數線性單元激活函數，極大地避免了梯度消失的問題，保障了算法的穩健性，并將均方誤差改為采用重構圖像與真實圖像的平均絕對誤差，有效提高生成圖片的多樣性。本發明可以生成煙蟲數量及位置皆有變化的多樣式圖片，將有限的圖片數據集擴充到足以進行網絡訓練的數據集，在實現對不同場景下煙蟲圖像增強的同時，極大地降低了數據采集的成本，并有效提高煙蟲識別算法準確性和泛化能力，為提升煙蟲識別技術的準確率提供了數據保障與關鍵技術支持。

本發明授權基于平均絕對誤差的煙蟲數據增強模型訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種基于平均絕對誤差的煙蟲數據增強模型訓練方法，其特征在于，包括： 讀取一張原始煙蟲圖像； 將所述原始煙蟲圖像作為預設的對抗網絡中的訓練樣本進行下采樣，得到每個尺度各自對應的圖片生成器及圖片判別器； 圖片生成器直接將當前尺度對應的噪聲圖譜作為輸入進行卷積及歸一化處理，并通過ELU激活函數進行激活，再由反卷積操作生成圖像；在除最粗糙尺度外的其余尺度下，第n個尺度上的圖片生成器的輸入為第n+1個尺度上圖片生成器生成的圖像與對應當前尺度的噪聲圖譜相加，并經過卷積及歸一化處理后，由ELU激活函數進行激活，再由反卷積操作生成圖像；其中，所述噪聲圖譜的方差采用重構圖像與真實圖像的平均絕對誤差來決定； 將當前尺度生成的圖片樣本和已有的經過下采樣后的原始圖像樣本作為圖片判別器的輸入，判斷生成的煙蟲圖片是否真實；若判斷結果為不真實，則返回至圖片生成環節繼續生成圖片；若判斷結果為真實，則向上輸出圖片樣本； 在每個尺度上，對圖片生成器與圖片判別器進行多次訓練，使得圖片生成器生成真實有效的樣本，包括： 在最粗糙的尺度下，圖片生成器學習輸入的圖片的布局及特點，將空間高斯白噪聲映射成一個圖片樣本； 在后續其他尺度中，圖片生成器接收較粗糙尺度生成圖片的上采樣版本作為輸入，并加入前一尺度下沒有生成的細節，再將當前尺度生成的圖片樣本和已經過下采樣后的原始圖像樣本作為圖片判別器的輸入； 圖片判別器通過比對，計算出輸入圖像的真實度得分并將得分返回至圖片生成器； 圖片生成器根據得分進行調整并生成新的圖片樣本，相應地，圖片判別器更新自身參數； 當圖片判別器判斷結果為真實時，向上輸出有效的圖片樣本； 重復上述過程，直至生成的圖片達到期望的圖像分辨率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河南中煙工業有限責任公司，其通訊地址為：450000 河南省鄭州市鄭東新區榆林南路16號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。