买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于StyleGAN2与CLIP的限速交通标志伪装样本生成方法和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：CN119964122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510045327.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于StyleGAN2与CLIP的限速交通标志伪装样本生成方法和系统是由胡胜山;李明慧;严诗慧;章航滔;周子淇设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于StyleGAN2与CLIP的限速交通标志伪装样本生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于StyleGAN2和CLIP的限速交通标志伪装样本生成方法，其结合StyleGAN2生成对抗网络和CLIP模型，通过引入多目标损失优化框架，实现对限速交通标志伪装样本的高效生成。StyleGAN2提供了强大的图像生成能力，可通过其潜变量空间生成高质量的限速交通标志样本；CLIP模型通过其语义理解能力提供指导，帮助StyleGAN2生成对抗网络优化图像生成过程，使生成的伪装样本在视觉上与限速交通标志的关键特征保持一致，同时符合目标语义描述文本s，从而确保生成的伪装样本的语义一致性；本发明提出的伪装样本生成方法包含语义约束、潜变量优化和多损失融合三个核心模块，语义约束模块利用CLIP模型定义生成的伪装样本与目标语义描述文本s的语义相似性。

本发明授权一种基于StyleGAN2与CLIP的限速交通标志伪装样本生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于StyleGAN2和CLIP的限速交通标志伪装样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 1加载CLIP模型的文本编码器，获取用户输入的目标语义描述文本𝑠，使用该文本编码器对该目标语义描述文本𝑠进行解析处理，以得到语义特征向量； 2加载预先训练好的StyleGAN2生成对抗网络模型，并初始化加载的StyleGAN2生成对抗网络的潜在向量，以得到初始化后的潜在向量； 3利用CLIP模型和步骤2加载的预先训练好的StyleGAN2生成对抗网络模型中的StyleGAN2生成器计算损失函数，并利用该损失函数不断迭代优化步骤2得到的潜在向量𝑧，直到达到迭代终止条件为止，以得到最终优化后的潜在向量； 4将步骤3得到的最终优化后的潜在向量输入预先训练好的StyleGAN2生成对抗网络模型中的StyleGAN2生成器，以获取伪装样本图像。

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华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号华中科技大学；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。