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龙图腾网获悉苏州图之源科技有限公司申请的专利一种基于条件GAN网络的自适应特征融合的数据合成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：CN116630212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310448636.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于条件GAN网络的自适应特征融合的数据合成方法是由袁雪设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件GAN网络的自适应特征融合的数据合成方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种基于条件GAN网络的自适应特征融合的数据合成方法，拟在既有的训练样本中加入新的类别标签，即将新的目标类别合成至既有的训练样本中，再对原有的目标检测模型进行自适应调整。具体地，利用GAN网络生成大量的前景图像，由于背景图中每个分割区域的大小、形状以及投射角度各不相同，为了使前景目标自然地合成到背景图像中，本发明对背景图像中的区域共进行了三轮筛选，通过区域筛选，不仅不会使前景穿过强烈的图像不连续点，还保证了前景与合成区域的视角一致，最终以自适应融合的方式实现前景图像与背景图像的合成并能生成近似于真实采集的合成图像。

本发明授权一种基于条件GAN网络的自适应特征融合的数据合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件GAN网络的自适应特征融合的数据合成方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集前景对象，并采用条件GAN网络生成前景图像，所述条件GAN网络可以输入条件，根据前景图像生成符合条件的多类型前景图像样本； 获取背景图像，并对背景图像进行预处理，根据局部的颜色和纹理提示对背景图像进行分割以获得拥有连续像素的区域，对每一个分割区域使用卷积神经网络预测深度图； 根据分割信息和深度信息对背景图像进行第一轮筛选，以筛选出符合面积要求以及投射角度要求的区域，记为第一候选区域； 根据前景图像中掩码区域的表面法线a与背景图像中第一候选区域的表面法线b进行第二轮筛选，从第一候选区域中筛选出a、b之间的夹角符合阈值的区域，记为第二候选区域； 计算出前景图像中掩码区域的单应性矩阵A，计算出第二候选区域的单应性矩阵B，从第二候选区域中筛选出单应性矩阵B与单应性矩阵A近似正交的作为最终的合成区域，再对前景图像进行图像的旋转变换，使得单应性矩阵A与单应性矩阵B正交； 将旋转变换后的前景图像以自适应的方式融合到最终的合成区域中以生成近似于真实采集的合成图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州图之源科技有限公司，其通讯地址为：215300 江苏省苏州市昆山开发区夏西街55号C区B103室D-25工位；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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