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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于pix2pix的环境性能预测方法及装置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：CN116307015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211089225.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于pix2pix的环境性能预测方法及装置是由姚佳伟;袁烽;王锦煜;张永明;庄智设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于pix2pix的环境性能预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于pix2pix的环境性能预测方法及装置，其中方法包括：对城市街区进行自动参数化建模，生成城市街区的三维模拟几何模型；进行环境性能模拟生成环境性能数据集；基于降维编码器对三维模拟几何模型和环境性能数据集进行处理，得到针对不同环境性能预测对象的训练集样本；对训练集样本进行颜色标准化处理；构建pix2pix生成式对抗网络，所述pix2pix生成式对抗网络包括基于U‑net的生成器和基于卷积PatchGAN分类器的判别器；基于TensorFlow深度学习框架，利用训练集分别训练pix2pix生成式对抗网络；基于训练完成的pix2pix生成式对抗网络预测环境性能；对预测得到的环境性能进行颜色标准化处理得到预测结果。与现有技术相比，本发明具有预测速度快、预测准确性高等优点。

本发明授权一种基于pix2pix的环境性能预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于pix2pix的环境性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对城市街区进行自动参数化建模，生成城市街区的三维模拟几何模型； 进行环境性能模拟生成环境性能数据集，所述环境性能数据集包括行人高度风数据集，UTCI数据集和年度累积太阳辐射数据集； 基于降维编码器对三维模拟几何模型和环境性能数据集进行处理，得到针对不同环境性能预测对象的训练集样本； 对训练集样本进行颜色标准化处理； 构建pix2pix生成式对抗网络，所述pix2pix生成式对抗网络包括基于U-net的生成器和基于卷积PatchGAN分类器的判别器； 基于TensorFlow深度学习框架，利用训练集分别训练pix2pix生成式对抗网络； 基于训练完成的pix2pix生成式对抗网络预测环境性能，所述环境性能包括行人高度风，UTCI和年度累积太阳辐射； 对预测得到的环境性能进行颜色标准化处理得到预测结果； 其中，所述降维编码器执行以下步骤生成训练集样本： 对环境性能数据集进行预处理得到预配置尺寸的环境性能RGB图像； 对三维模拟几何模型进行降维处理，将三维模型的高度维度信息转换为不同颜色的像素，得到二维几何模型； 将二维几何模型分别与不同的环境性能RGB图像进行图像叠加，并与二维几何模型进行图像编组，得到针对不同环境性能预测对象的训练集样本； 所述颜色标准化处理为：基于二维几何模型和环境性能RGB图像中的像素颜色建立标准库，针对待处理图像中的每一个像素，将其与标准库中的每一像素颜色进行比较，计算RGB三个通道值的差值平方和的平方根，得到颜色误差，确定颜色误差最小值对应的标准库中的RGB值，并将所述RGB值赋值给待处理图像中对应的像素。

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