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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于单个真实样本的触觉图像数据集扩充方法及设备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：CN117011648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311065312.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于单个真实样本的触觉图像数据集扩充方法及设备是由龚泽宇;唐晶;陶波;武翀;赵子桐设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单个真实样本的触觉图像数据集扩充方法及设备在说明书摘要公布了：本发明属于网络训练相关技术领域，其公开了一种基于单个真实样本的触觉图像数据集扩充方法及设备，步骤为：1构建与真实环境对应的仿真场景，进而构建仿真触觉数据集；2获取单个真实触觉图像样本，并采用单个真实触觉图像样本对多尺度生成对抗网络模型训练；3完成多尺度生成对抗网络模型中每一个尺度的生成器的训练后，固定生成器的权重，对鉴别器添加对抗扰动；4将仿真触觉数据集输入训练后的多尺度对抗生成神经网络，得到初步扩充后的数据集，对初步扩充后的数据集进行多种图像变换，实现进一步扩充。本发明能够基于任意高分辨率触觉传感器收集的单个真实触觉样本构建大规模触觉数据集，降低大规模触觉数据集的收集成本。

本发明授权一种基于单个真实样本的触觉图像数据集扩充方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于单个真实样本的触觉图像数据集扩充方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1构建与真实环境对应的仿真场景，并在此仿真场景下建仿真触觉数据集； 2获取单个真实触觉图像样本，并采用单个真实触觉图像样本对多尺度生成对抗网络模型进行训练；在训练过程中，在多尺度生成对抗网络模型中第一个尺度直接输入对应大小的噪声图；而对于之后的每一个尺度，均输入缩放到该对应尺度的真实触觉图像样本和同样尺度的噪声图，然后固定该尺度鉴别器的权重，对生成器添加对抗扰动； 3完成多尺度生成对抗网络模型中每一个尺度的生成器的训练后，固定生成器的权重，对鉴别器添加对抗扰动； 4将仿真触觉数据集输入训练后的多尺度对抗生成神经网络，得到初步扩充后的数据集，进而对初步扩充后的数据集进行进一步扩充； 采用弹性变换对初步扩充后的数据集进行进一步扩充的步骤如下： 首先，基于触觉图像中的每个像素构造两个随机值，称为和，其取值范围为-1到1，分别表示在和方向上移动的距离； 然后，构建大小为n*n的高斯核作为卷积操作的核函数，其均值为0，标准差为； 然后，对已根据和进行偏移的图像进行卷积操作，以获得最终的变形图像。

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