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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于对抗生成网络的无人机图像风格迁移方法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：CN116205785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211623274.7，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于对抗生成网络的无人机图像风格迁移方法是由尹诚懿;郑恩辉设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗生成网络的无人机图像风格迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于循环对抗生成网络的无人机图像风格迁移方法。使用无人机垂直拍摄地面图像，根据对应的GPS和偏航角在卫星地图上进行裁切，将无人机图像保存至无人机域下，裁切后的卫星图像保存至卫星域下，完成数据集制作，利用数据集训练循环对抗生成网络完成两个域之间的图像风格转，将循环对抗生成网络中无人机域到卫星域的生成器提取用于风格迁移。本发明中方法运用在与制作训练集时拍摄无人机图像所处的环境较为相似的环境下拍摄的新数据上时会较为有效，从而拉近无人机图和卫星图之间的相似度，进而有利于提高无人机图像和卫星图像匹配之间的精度，从而提高纯视觉无人机定位的准确度。

本发明授权一种基于对抗生成网络的无人机图像风格迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环对抗生成网络的无人图像风格迁移方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：使用无人机垂直拍摄地面图像； 步骤2：根据无人机拍地面图像时地面图像对应的GPS信息和偏航角信息在卫星地图上进行裁切，获得裁切后的卫星图像； 步骤3：将无人机图像保存至无人机域下，裁切后的卫星图像保存至卫星域下，完成数据集制作； 步骤4：利用数据集训练循环对抗生成网络完成两个域之间的图像风格迁移； 步骤5：将循环对抗生成网络中无人机域到卫星域的生成器提取出来，用于其他无人机实时拍摄图像的风格迁移； 所述步骤2具体为：通过API函数读取无人机图像属性的exif、xmp区域中图片拍摄时的GPS和偏航角，在卫星地图上截取相同GPS下的卫星图像，并以偏航角进行旋转处理； 所述步骤3具体为：制作用于循环对抗生成网络训练的数据集，将拍摄的无人机图片进行中心裁切，以最短边为边长截取一个正方形并改变其尺寸成为固定像素的方形图像，同样截取的卫星图像也经过改变尺寸后变成固定像素的方形图像；将无人机图像保存至无人机域下作为无人机真图，裁切的卫星图像保存至卫星域下作为卫星真图，完成数据集制作； 所述步骤4具体为： 所述的循环对抗生成网络包括四个部分：无人机域到卫星域的生成器、卫星域到无人机域的生成器和无人机域判别器和卫星域判别器，分别是： 无人机域到卫星域的生成器，用于接收一张无人机真图生成一张卫星伪图； 卫星域到无人机域的生成器，用于接收一张卫星真图生成一张无人机伪图； 无人机域判别器，用于接收无人机真图和无人机伪图并判别输入的无人机真图和生成的无人机伪图的真假； 卫星域判别器，用于接收卫星真图和卫星伪图并判别输入的卫星真图和生成的卫星伪图的真假； 训练循环对抗生成网络，具体是针对无人机域判别器和卫星域判别器的两个判别器均按照以下损失进行设置，进而以损失最小为目标训练优化： ； 其中，G，F分别代表两个域之间相互转换的生成器，Dx，Dy分别代表两个域的判别器，和是循环对抗生成网络所使用的二元极小极大值博弈损失，为循环对抗生成网络中的循环一致性损失，是预先设置的超参数。

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