中国人民解放军国防科技大学蒋杰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于补全细化网络的立面图像解析方法及系统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：CN118397276B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202410559658.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于补全细化网络的立面图像解析方法及系统是由蒋杰;钟一;周天健;周秉泉;岳文洁;杨若藜;魏迎梅;谢毓湘;康来;梅书豪设计研发完成，并于2024-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于补全细化网络的立面图像解析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于补全细化网络的立面图像解析方法及系统，该方法包括如下步骤：将待解析的原始立面图像预处理为局部立面图像；基于卷积神经网络构建图像解析模型，图像解析模型包括初始编码器、特征补全模块和特征细化模块；利用局部立面图像预训练初始编码器，得到训练完成的目标编码器；将原始立面图像输入至目标编码器中进行下采样，得到初始图像特征；将初始图像特征输入至特征补全模块，通过特征补全模块补全初始图像特征中的异常区域，得到基础图像特征，异常区域包括信息丢失区域和信息干扰区域；通过特征细化模块对得到基础图像特征进行细化处理，输出原始立面图像的解析结果。本发明能够准确解析存在污染或遮挡的立面图像。
本发明授权基于补全细化网络的立面图像解析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于补全细化网络的立面图像解析方法，其特征在于，包括如下步骤：通过搜索裁剪方法将待解析的原始立面图像预处理为局部立面图像；基于卷积神经网络构建图像解析模型，所述图像解析模型包括初始编码器、特征补全模块和特征细化模块；利用所述局部立面图像预训练所述初始编码器，得到训练完成的目标编码器；将所述原始立面图像输入至所述目标编码器中进行下采样，得到初始图像特征；将所述初始图像特征输入至所述特征补全模块，通过所述特征补全模块补全所述初始图像特征中的异常区域，得到基础图像特征，所述异常区域包括信息丢失区域和信息干扰区域；通过所述特征细化模块对所述得到基础图像特征进行细化处理，输出所述原始立面图像的解析结果。
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