哈尔滨工业大学孙剑峰获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于深度学习的Gm-APD激光雷达数据增强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：CN116385846B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310266224.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度学习的Gm-APD激光雷达数据增强方法和系统是由孙剑峰;丁源雪;周鑫;蒋彦泽;陆威;李思宁;张海龙设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的Gm-APD激光雷达数据增强方法和系统在说明书摘要公布了：基于深度学习的Gm‑APD激光雷达数据增强方法和系统，涉及激光成像雷达的数据增强领域。本发明解决了现有的数据增强方法仅能针对单一类型的数据增强，无法实现数据的成对增强的问题。所述方法采用强化生成对抗网络和Pix2Pix网络相结合，包括：将CBAM注意力模块添加至传统生成对抗网络，训练添加后的生成对抗网络，得到强化生成对抗网络；根据所述强化生成对抗网络生成增强强度像；采用成对的强度像和距离像训练Pix2Pix网络生成Pix2Pix网络优化模型；将所述增强强度像输入到所述Pix2Pix网络优化模型中，获取与所述增强强度像对应的增强距离像。本发明适用于动态车辆检测领域。
本发明授权基于深度学习的Gm-APD激光雷达数据增强方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的Gm-APD激光雷达数据增强方法，其特征在于，所述方法采用强化生成对抗网络和Pix2Pix网络相结合，包括： 将CBAM注意力模块添加至传统生成对抗网络，训练添加注意力模块后的生成对抗网络，得到强化生成对抗网络； 根据所述强化生成对抗网络生成增强强度像； 采用成对的强度像和距离像训练Pix2Pix网络生成Pix2Pix网络优化模型，包括： 采集Gm-APD激光雷达的车辆数据，用于提供成对的强度像和距离像； 将所述车辆数据输入至Pix2Pix网络，获取Pix2Pix网络优化模型； 将所述增强强度像输入到所述Pix2Pix网络优化模型中，获取与所述增强强度像对应的增强距离像； Pix2Pix网络结构主要包括两部分，生成器和判别器； 生成器G用到的是Unet结构，输入的轮廓图x编码再解码成真实图片，判别器D用到的是条件判别器PatchGAN。
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