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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利使用生成式对抗模型修改传感器数据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：CN114127777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：201980096029.5，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权使用生成式对抗模型修改传感器数据是由V.卡布恩;D.M.凯瑟斯;T.德泽莱斯设计研发完成，并于2019-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用生成式对抗模型修改传感器数据在说明书摘要公布了：包括编码在计算机存储介质上的计算机程序的方法、系统和装置，其使用生成式对抗模型以将由第一环境传感器生成的传感器数据的质量提高到类似于由具有比第一环境传感器更高质量的另一传感器生成的传感器数据的质量。接收分别由具有第一质量的第一环境传感器和具有目标质量的第二传感器生成的第一训练数据集合和第二训练数据的集合。使用第一训练数据集合和第二训练数据集合训练生成式对抗模型，以通过减小由第一环境传感器生成的传感器数据与由目标环境传感器生成的传感器数据之间的质量的差异来修改来自第一环境传感器的传感器数据。

本发明授权使用生成式对抗模型修改传感器数据在权利要求书中公布了：1.一种计算机实施的方法，包括： 接收由具有第一质量的第一环境传感器生成的第一训练数据集合，所述第一训练数据集合具有所述第一质量； 接收由具有高于所述第一质量的目标质量的目标环境传感器生成的第二训练数据集合，所述第二训练数据集合具有所述目标质量，其中，所述目标环境传感器生成与所述第一环境传感器相同类型的数据； 使用所述第一训练数据集合和所述第二训练数据集合来训练生成式对抗模型，以修改来自所述第一环境传感器的传感器数据，其中，所述训练包括： 从所述生成式对抗模型的生成器模型中并且使用所述第一训练数据集合中的一个或多个数据项，获得具有不同于所述第一质量的第二质量的经修改的传感器数据集合，其中，所述经修改的传感器数据集合与所述第一训练数据集合是相同类型； 将包括所述第二训练数据集合和经修改的传感器数据集合中的一个或多个数据项的数据项集合输入到所述生成式对抗模型的鉴别器模型中； 由所述鉴别器模型并且使用所述数据项集合来确定每个数据项的分类，所述分类指示数据项是源自经修改的传感器数据集合还是所述第二训练数据集合； 基于每个数据项的分类确定分类误差； 基于所述分类误差调整所述鉴别器模型和所述生成器模型， 其中，所述第一质量和所述第二质量包括错误率、保真度和或信噪比中的一个或多个。

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