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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种面向季节和时间变化的视觉仿真方法，包括：获取一张任意分辨率大小的图片，并对图片进行预处理，以得到预处理后的图片，将得到的预处理后的图片输入到训练好的视觉仿真模型中，以获得该图片对应的不同季节、不同时间的视觉仿真图片，将得到的图片对应的不同季节、不同时间的视觉仿真图片恢复至原始图片大小。本发明能够解决现有的视觉仿真方法在相关数据不足时，容易导致模型在训练时出现过拟合的情况，从而影响模型对整个样本空间的泛化能力，最终降低仿真精度的技术问题，以及在缺乏有效监督的情况下，容易导致模型在训练时难以收敛，使得仿真结果出现偏差的技术问题。

主权项：1.一种面向季节和时间变化的视觉仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取一张任意分辨率大小的图片，并对图片进行预处理，以得到预处理后的图片；步骤1中的图片是与建筑物相关的图片，预处理过程是利用pytorch实现，且步骤1包括以下子步骤：1-1获取一张图片，并利用pytorch中的内置函数将该图片缩放或扩充至固定大小，以得到缩放处理后的图片；1-2利用pytorch中的内置函数对步骤1-1缩放处理后的图片进行归一化处理，以得到预处理后的图片；其中步骤1-1中的内置函数是resize函数，缩放或扩充处理是将图片变为256*256像素大小，步骤1-2中的内置函数是Normalize函数；2将步骤1得到的预处理后的图片输入到训练好的视觉仿真模型中，以获得该图片对应的不同季节、不同时间的视觉仿真图片；步骤2中的视觉仿真模型是生成对抗网络，其是通过以下步骤构建和训练得到的：2-1利用爬虫技术从网络上获取同一个场景在一年中的不同季节、不同角度下的多个图片，所有图片形成图片数据集，对图片数据集进行预处理，以得到预处理后的图片数据集；2-2将步骤2-1得到的预处理后的图片数据集中该场景的任意一张正视图片输入训练好的图片逆渲染网络InverseRenderNet中，以得到该正视图片的特征图集合，包括该正视图片的反照率、表面法线、阴影、以及光照参数，将预处理后的图片数据集中除了该正视图片以外的所有图片输入训练好的图片逆渲染网络InverseRenderNet中，以得到每张图片对应的光照参数；2-3将步骤2-2得到的除了正视图片以外的所有图片对应的光照参数、连同该正视图片的反照率、表面法线、阴影、以及光照参数输入训练好的图片逆渲染网络InverseRenderNet的重渲染模块，以得到该正视图片经过渲染后的多张图片；2-4将步骤2-3得到的正视图片经过渲染后的多张图片作为视觉仿真模型的目标域数据，并利用pytorch框架构建视觉仿真模型；3将步骤2得到的图片对应的不同季节、不同时间的视觉仿真图片恢复至原始图片大小。

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权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种面向季节和时间变换的视觉仿真方法和系统