江苏科技大学张遨获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于生成对抗网络的森林烟火图像检测方法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：CN118692026B 。
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：202410800061.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于生成对抗网络的森林烟火图像检测方法是由张遨;汤纪彦设计研发完成，并于2024-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于生成对抗网络的森林烟火图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的森林烟火图像检测方法，步骤如下：步骤1：获取森林烟火监控图像，形成数据集；步骤2：提取数据集中每张图像的图像特征矩阵；步骤3：通过深度字典学习构建判别器与生成器中的字典和分类器参数；步骤4：将图像特征矩阵作为判别器的输入，获取判别器中每一层的字典和稀疏矩阵；获取生成器中每一层的字典和生成图像；步骤5：根据目标函数，重复执行步骤4直至字典、稀疏矩阵、生成图像稳定；步骤6：用稳定后的生成对抗网络对森林烟火进行检测。本发明通过深度字典学习构建生成对抗网络的判别器与生成器中的字典和分类器参数，构建的生成对抗网络可以更有效地识别异常，使得异常检测更加精确。
本发明授权一种基于生成对抗网络的森林烟火图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的森林烟火图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取森林烟火监控图像，形成数据集，并将数据集中的图像转化为灰度图像；步骤2：提取数据集中每张图像的图像特征矩阵；步骤3：构建生成对抗网络，其中，通过深度字典学习构建判别器与生成器中的字典和分类器参数；步骤4：将图像特征矩阵作为判别器的输入，获取判别器中每一层的字典和稀疏矩阵；在生成器中给定一个随机噪声和标签，获取生成器中每一层的字典和生成图像；步骤5：根据判别器的目标函数、生成器的目标函数，重复执行步骤4直至判别器中的字典、稀疏矩阵以及生成器中的字典、生成图像稳定；步骤6：用稳定后的生成对抗网络对森林烟火进行检测。
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