公开(公告)号：CN109583474A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811297153.1

申请日：2018-11-01

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李斌 ,  牛拴龙 ,  唐立新 ,  林惠 ,  邱园红 ,  李言洲 ,  牛通之 ,  王博 ,  郝雪桐 ,  李西凯 ,  魏富春

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明属于图像处理领域，并具体公开了一种用于工业大数据处理的训练样本生成方法，包括：构建各类工业图像数据集，并根据各类工业图像数据集中的数据量划分出大样本数据集与小样本数据集；构建工业图像生成对抗网络及优化目标函数，基于优化目标函数对工业图像生成对抗网络进行迭代训练获得小样本生成参数模型；将大样本数据集中的大样本图像输入训练获得的小样本生成参数模型中以生成小样本图像，以此完成训练样本的生成。本发明无需对工业图像进行复杂的数字图像处理操作，也无需对原始工业图像进行各种变换，可以避免过多的人工干预，减少操作人员专业素养造成的工业图像生成的误差。

公开(公告)号：CN109583474B

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN201811297153.1

申请日：2018-11-01

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李斌 ,  牛拴龙 ,  唐立新 ,  林惠 ,  邱园红 ,  李言洲 ,  牛通之 ,  王博 ,  郝雪桐 ,  李西凯 ,  魏富春

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明属于图像处理领域，并具体公开了一种用于工业大数据处理的训练样本生成方法，包括：构建各类工业图像数据集，并根据各类工业图像数据集中的数据量划分出大样本数据集与小样本数据集；构建工业图像生成对抗网络及优化目标函数，基于优化目标函数对工业图像生成对抗网络进行迭代训练获得小样本生成参数模型；将大样本数据集中的大样本图像输入训练获得的小样本生成参数模型中以生成小样本图像，以此完成训练样本的生成。本发明无需对工业图像进行复杂的数字图像处理操作，也无需对原始工业图像进行各种变换，可以避免过多的人工干预，减少操作人员专业素养造成的工业图像生成的误差。