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龙图腾网获悉安徽国科智创电子有限公司申请的专利基于对抗生成网络的多模态数据增强车辆识别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：CN121053514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511155517.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于对抗生成网络的多模态数据增强车辆识别方法及系统是由叶倩倩设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗生成网络的多模态数据增强车辆识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆图像识别技术领域，公开了基于对抗生成网络的多模态数据增强车辆识别方法及系统，该方法包括采集车辆多模态数据可见光图像、热红外图像和三维激光点云数据，构建车辆多模态数据集；对数据集进行预处理和特征对齐，获得标准化多模态数据；构建基于自适应注意力机制的跨模态生成器，通过动态权重分配模块学习模态间特征关联，生成车辆特征融合数据；设计感知一致性判别器和语义保真度判别器组成的双重判别器结构，采用交替对抗训练策略优化生成器；利用优化后的生成器针对复杂场景生成补充数据样本，构建增强数据集；基于增强数据集构建多模态协同车辆识别模型，实现高精度车辆属性识别。

本发明授权基于对抗生成网络的多模态数据增强车辆识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于对抗生成网络的多模态数据增强车辆识别方法，其特征在于，包括： 采集车辆多模态数据，以获取车辆多模态数据集； 对车辆多模态数据集进行预处理和特征对齐，得到标准化多模态数据； 构建基于自适应注意力机制的跨模态生成器，通过动态权重分配模块学习标准化多模态数据间的特征关联，生成车辆特征融合数据； 设计感知一致性判别器和语义保真度判别器组成的双重判别器结构，采用交替对抗训练策略优化生成器，得到智能数据增强生成器； 利用智能数据增强生成器针对复杂场景生成增强数据样本，得到车辆多模态的增强数据集； 其中，利用智能数据增强生成器针对复杂场景生成增强数据样本，包括： 获取车辆关键特征点检测数据建立3D车辆模型的空间表示，生成多角度车辆影像数据； 采用基于物理光照模型的影像分解方法，将影像分解为材质反射分量和环境光照分量，生成不同光照条件下的车辆数据； 通过几何物理约束验证生成物理性合理的车辆影像数据，所述几何物理约束验证包含透视变换和遮挡关系验证； 基于验证后的车辆影像数据，针对不可控力的复杂场景，利用域自适应技术融合多角度和多光照特征的车辆形态数据，生成对应的多形态数据样本； 采用时序感知机制对车辆运动轨迹进行预测，并利用Transformer编码器建立时序关联，生成符合物理运动规律的连续帧数据，结合多形态数据样本最终构建车辆多模态的增强数据集； 基于增强数据集构建多模态协同的车辆识别模型，通过车辆特征融合数据、特征关联和分类处理，以获取车辆识别结果。

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