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龙图腾网恭喜浙江国遥地理信息技术有限公司申请的专利一种雷达微波图像数据集生成方法、装置及电子设备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：CN119295863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411823205.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种雷达微波图像数据集生成方法、装置及电子设备是由陆亿泷;杨为琛;马广迪;肖长林;张国;杨生娟;牛玉刚;王翔;郭斌;王静;穆艺涓;安艳红;黄树伟;林慧;施妍虹;李涛设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雷达微波图像数据集生成方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种雷达微波图像数据集生成方法、装置及电子设备。该方法包括通过构建、训练的双向转换深度学习模型，再将待转换的大批量光学图像数据集通过训练好的双向转换深度学习模型进行转换，得到严重缺失的微波图像大数据集。在以上深度学习生成模型方式中，通过在双向转换深度学习模型中通过设置正向生成对抗网络模型和反向生成对抗网络模型，以及设置失真自适应函数不断调整深度学习模型参数，使得最后生成的雷达微波图像数据集具有高保真度，细节丰富，结构逼真，增强了对应光学图像和微波图像在不同视角下的一致性和真实性，满足了后续深度学习在星载合成孔径雷达智能应用中对大批量、高质量训练样本的需求。

本发明授权一种雷达微波图像数据集生成方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种雷达微波图像数据集生成方法，其特征在于，所述方法包括：构建初始双向转换深度学习模型，基于原始图像集对所述初始双向转换深度学习模型进行训练，得到训练好的双向转换深度学习模型，所述初始双向转换深度学习模型包括正向生成对抗网络模型和反向生成对抗网络模型，所述正向生成对抗网络模型用于将光学图像转换为微波图像，所述反向生成对抗网络模型用于将微波图像转换为光学图像，所述原始图像集包括分别两两配对的原始光学图像和原始微波图像，所述正向生成对抗网络模型和反向生成对抗网络模型中均设置有失真自适应函数，所述失真自适应函数用于调整模型参数以最小化所述原始光学图像与经过至少一次转换得到的测试光学图像、所述原始微波图像与经过至少一次转换得到的测试微波图像之间的像素误差；获取待转换的光学图像数据集，针对所述光学图像数据集中的任一光学图像，基于所述训练好的双向转换深度学习模型对所述光学图像进行转换，得到微波图像；整合所有得到的所述微波图像，得到微波图像数据集；所述构建初始双向转换深度学习模型，包括：基于双向闭环法构建正向生成对抗网络模型和反向生成对抗网络模型；基于双判别器结构组合所述正向生成对抗网络模型和反向生成对抗网络模型，得到初始双向转换深度学习模型；将构建的正向生成对抗网络模型和反向生成对抗网络模型通过双判别器结构进行组合，使其中一个模型的输出作为另一个模型的输入。

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