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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利超分辨率高精地图构建方法、设备、存储介质及程序产品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：CN120521628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511028502.X，技术领域涉及：G01C21/32；该发明授权超分辨率高精地图构建方法、设备、存储介质及程序产品是由任毅龙;王润新;李睿楷;镡昊;闫子阳;范一哲;姜涵;崔志勇;于海洋设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本超分辨率高精地图构建方法、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及高清地图构建技术领域，尤其涉及超分辨率高精地图构建方法、设备、存储介质及程序产品。该超分辨率高精地图构建方法包括下列步骤：1输入低分辨率图像，提取多尺度特征并计算熵值，根据熵值将图像划分为不同复杂度的区域，利用动态时间步采样策略优化迭代次数，迭代细化图像至目标分辨率，平衡保真度与真实感，输出高分辨率图像。2合成一系列地图先验场景，用于训练模型，同时引入遮挡增强技术提升模型鲁棒性，融合先验信息与实时感知数据，生成超分辨率高精地图。本申请显著提升了图像超分辨率重建质量与效率、自然度与逼真度，提高了模型在跨多种先验场景和遮挡情况下的性能与鲁棒性。

本发明授权超分辨率高精地图构建方法、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种超分辨率高精地图构建方法，其特征在于，包括下列步骤： 1对低分辨率图像进行超分辨率重建：输入低分辨率图像，提取多尺度特征并计算熵值，根据熵值将图像划分为不同复杂度的区域，利用动态时间步采样策略优化迭代次数，迭代细化图像至目标分辨率，同时，平衡保真度与真实感，调整模型参数，输出高分辨率图像； 2基于可变地图先验构建实时高清地图：基于合成方法生成一系列地图先验场景，用于训练模型，同时引入遮挡增强技术提升模型鲁棒性；最后，改进地图先验查询设计，融合先验信息与实时感知数据，生成超分辨率高精地图； 步骤1之中，所述输入低分辨率图像，提取多尺度特征并计算熵值，根据熵值将图像划分为不同复杂度的区域，利用动态时间步采样策略优化迭代次数，迭代细化图像至目标分辨率具体包括： 输入真实世界场景的低分辨率图像，利用深度学习网络提取图像的多尺度特征，计算多尺度特征的加权平均熵；将加权平均熵转换为复杂度指标；根据复杂度指标，将图像划分为不同复杂度的区域；采用动态时间步采样策略为每个区域分配适当的迭代次数，模型对每个区域进行迭代细化处理，生成目标分辨率图像作为输出；其中，每个区域的迭代次数和复杂度为线性正相关关系； 步骤1之中，所述平衡保真度与真实感，调整模型参数，输出高分辨率图像具体包括： 设计一个权衡函数，该函数将保真度得分和真实感得分作为输入，并输出一个权衡后的得分，采用线性关系进行权衡得到公式：S=λ·P+1-λ·R，这个公式之中，S表示权衡后的得分，P表示目标分辨率图像的保真度得分，R表示目标分辨率图像的真实感得分，λ是0到1之间的权重系数； 调整模型参数，以在保真度得分固定于一个值时，真实感得分达到最大；重复调整模型参数，使得保真度得分和真实感得分同步调整，使得权衡后的得分达到最大值，输出最终的高分辨率图像。

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