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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于对抗模型的成像方法以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：CN115576006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211308982.1，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于对抗模型的成像方法以及设备是由黄建平;刘博文设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗模型的成像方法以及设备在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于对抗模型的成像方法以及设备。通过获取对于待成像剖面的逆时偏移成像；将所述逆时偏移成像输入预先训练好的对抗模型，生成对于所述待成像剖面的最小二乘逆时偏移成像，其中，所述对抗模型基于如下方式预先训练生成：对训练剖面进行逆时偏移成像，生成第一图像，构建包括所述第一图像的源域数据X；对所述训练剖面进行最小二乘逆时偏移成像，生成第二图像，构建包括所述第二图像的目标域数据Y；采用所述源域数据和目标域数据对包含生成器和判别器的初始模型进行对抗训练，生成所述预先训练好的对抗模型；从而实现对于任意的逆时偏移成像，可以通过预先训练的对抗模型将其转换为高精度的最小二乘逆时偏移成像。

本发明授权一种基于对抗模型的成像方法以及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗模型的成像方法，包括： 获取对于待成像剖面的逆时偏移成像； 将所述逆时偏移成像输入预先训练好的对抗模型，生成对于所述待成像剖面的最小二乘逆时偏移成像，其中，所述对抗模型基于如下方式预先训练生成： 对训练剖面进行逆时偏移成像，生成第一图像，构建包括所述第一图像的源域数据X；对所述训练剖面进行最小二乘逆时偏移成像，生成第二图像，构建包括所述第二图像的目标域数据Y； 采用所述源域数据和目标域数据对包含生成器和判别器的初始模型进行对抗训练，生成所述预先训练好的对抗模型；其中，所述生成器用于获取所述目标域数据的分布特征，并基于所述分布特征和所述第一图像生成待预测图像，所述判别器用于判断所述待预测图像来自于源域数据或者目标域数据； 其中，包含生成器和判别器的初始模型中包括一个源域数据到目标域数据的单向生成对抗网络GAN1和一个目标域数据到源域数据的单向生成对抗网络GAN2，所述GAN1和GAN2共享两个生成器GXY和GYX，以及，所述GAN1包含判别器DX，所述GAN2包含判别器DY； 所述生成器的损失函数为： loss_G＝loss_adv+λcycloss_cycle+λidloss_identity，其中，loss_adv表示对抗损失函数、loss_cycle表示循环一致性损失、loss_identity表示身份损失，λcyc、λid分别为循环一致性损失和身份损失函数所占的权重； 所述判别器的损失函数为： 其中，loss_D1、loss_D2分别为两个判别器DX和DY的损失函数，loss_real为真实损失，是判别器对真实样本的判别结果和True的均方误差，loss_fake为生成损失，是判别器对生成器输出样本的判别结果和False的均方差，MSE表示均方误差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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