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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍陸軍炮兵防空兵學院申請的專利基于生成對抗網絡的異源圖像搜尋方法、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120164196B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510219398.6，技術領域涉及：G06V20/60；該發明授權基于生成對抗網絡的異源圖像搜尋方法、設備及存儲介質是由陳棟;閆小偉;王書宇;田宗浩;凌沖;石勝斌設計研發完成，并于2025-02-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于生成對抗網絡的異源圖像搜尋方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明的一種基于生成對抗網絡的異源圖像搜尋方法、設備及存儲介質，包括以下步驟，將待測目標區域可見光圖像輸入訓練后的HR?GAN網絡，將可見光圖像生成紅外仿真圖像，再利用待測目標區域紅外圖像與生成的紅外仿真圖像進行對比分析，從而檢測出地表未爆彈藥的性質和數量；HR?GAN網絡訓練步驟包括，在Pix2pix架構中引入高分辨率網絡HRnet作為生成網絡，保持圖像在網絡中的高分辨率表示，緩解生成紅外圖像紋理不清晰、噪聲較高的問題；在生成網絡中引入Restomer模塊，促進圖像多尺度局部?全局表示學習，緩解生成紅外圖像結構缺失的問題。通過目標檢測實驗表明，采用本發明目標平均檢測率達88.89％，能夠基本滿足檢測精度高于85％的要求。

本發明授權基于生成對抗網絡的異源圖像搜尋方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于生成對抗網絡的異源圖像搜尋方法，其特征在于，包括以下步驟， 將待測目標區域可見光圖像輸入訓練后的HR-GAN網絡，將可見光圖像生成紅外仿真圖像，再利用待測目標區域紅外圖像與生成的紅外仿真圖像進行對比分析，從而檢測出地表未爆彈藥的性質和數量； 其中，HR-GAN網絡訓練步驟包括，在Pix2pix架構中引入高分辨率網絡HRnet作為生成網絡，保持圖像在網絡中的高分辨率表示，緩解生成紅外圖像紋理不清晰、噪聲較高的問題； 在生成網絡中引入Restomer模塊，促進圖像多尺度局部-全局表示學習，緩解生成紅外圖像結構缺失的問題； 在HRnet的基礎上引入ECA模型，形成改進的ECA-HRnet網絡; 其中，ECA-HRnet輸入圖像大小為256×192，由兩個3×3，步長為1的卷積組成的stem開始；經過stem之后，分辨率降為輸入了圖像特征圖分辨率的14； 其主干網絡包括4步組成；在第一步中，網絡由4個殘差單元構成，每個殘差單元由ECA-Bottleneck即將ECA模塊嵌入到Bottleneck中組成，再通過一個卷積核3×3卷積以減小特征圖分辨率的寬度； 第二步中，分別各自重復一個多分辨率模塊； 第三步中，分別各自重復一個四個多分辨率模塊； 第四步中，分別各自重復一個三個多分辨率模塊； 其中，在每個多分辨率模塊中包含兩個部分，一個為并行的多分辨率卷積，另一個為多分辨率融合； 不同分辨率的分支并行連接，在每個分支中包含四個殘差單元，每個單元由ECA-BasicBlock即將ECA模塊嵌入到BasicBlock構成；不同分辨率的分支進行特征融合完成信息的交換，從低分辨率到高分辨率的過程主要通過雙線性上采樣來實現，從高分辨率到低分辨率的過程采用一個或多個跨步卷積即卷積核3×3、步幅為2的卷積層； HR-GAN網絡的損失函數為： （3） 式中，借鑒了條件生成對抗網絡的損失函數，D表示判別器，G表示生成器，x是輸入的圖像，y是對應的真實圖像，z是隨機變量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍陸軍炮兵防空兵學院，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市蜀山區黃山路451號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。