一种基于孪生语义网络的交通场景热红外语义生成方法

摘要

本发明公开一种基于孪生语义网络的交通场景热红外语义生成方法，步骤如下：步骤一：基于改进U型网络的语义生成网络G1和G2；步骤二：由两个判别网络D1和D2分别生成风格迁移图像的判别特征并进行分类判别；步骤三：设计并引入孪生语义损失Lstyle。本发明基于循环生成对抗网络的理论框架，通过合理设计网络结构，引入包括残差模块和空洞卷积以实现更高质量的特征提取和语义生成，同时由代表热红外风格的局部特征以孪生语义损失Lstyle的形式将整体网络循环的不同阶段联系起来，以生成更加稳定的热红外语义交通图像。本发明可广泛应用于智能交通系统中基于多源图像联系的模拟和仿真系统，具有广阔的市场前景与应用价值。