[发明专利]基于生成对抗网络的红绿灯图像生成方法和装置

权利要求书

1.一种基于生成对抗网络的红绿灯图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：

使用多个第一真实红绿灯图像，对基于生成对抗网络的图像生成模型进行正则化处理；再使用多个同类别红绿灯颜色的第二真实红绿灯图像，对所述图像生成模型进行同类别图像生成训练；再使用多个不同类别红绿灯颜色的第三真实红绿灯图像，对所述图像生成模型进行跨类别图像生成训练；

使用完成训练的所述图像生成模型生成红绿灯图像时，将不同类别的红绿灯图像A和红绿灯图像B输入到所述图像生成模型中，再由所述图像生成模型根据所述红绿灯图像A的颜色特征和所述红绿灯图像B的结构特征进行图像生成处理，从而得到新的红绿灯图像C；

使用完成训练的所述图像生成模型生成灭灯图像时，将处于亮灯状态的红绿灯图像D输入到所述图像生成模型中，再由所述图像生成模型根据灭灯颜色特征和所述红绿灯图像D的结构特征进行图像生成处理，从而得到处于灭灯状态的红绿灯图像E；接着再使用所述红绿灯图像D与所述红绿灯图像E进行图像融合处理，生成具备更好图像质量的红绿灯图像F；若要进一步生成红绿灯闪烁图像序列，则由所述红绿灯图像D和所述红绿灯图像F依次交替排序即可获得所述红绿灯闪烁图像序列；若要进一步生成红绿灯亮度减弱图像序列，则通过设置图像融合参数在所述红绿灯图像D与所述红绿灯图像F间插入多个图像结构相同、红绿灯亮度不同的红绿灯图像即可获得所述红绿灯亮度减弱图像序列。

2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的红绿灯图像生成方法，其特征在于，

所述图像生成模型包括颜色编码器、结构编码器和生成对抗网络；所述生成对抗网络包括生成器G和判别器D；

所述颜色编码器的输入数据为红绿灯图像张量X，输出结果包括红绿灯颜色特征张量和n个红绿灯颜色类别预测概率P_i(Y_i/X)；其中，n为预设的红绿灯颜色类别总数，i的取值从1到n，所述Y_i为指定红绿灯颜色类别标签，所述P_i(Y_i/X)为所述红绿灯图像张量X的红绿灯颜色特征对应所述指定红绿灯颜色类别标签Y_i的预测概率，所述颜色编码器的分类损失函数为L_C＝E[-log(P_i(Y_i/X))]。

3.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络的红绿灯图像生成方法，其特征在于，

所述红绿灯颜色类别总数n为4时，所述指定类别红绿灯颜色类别标签Y_i包括红灯类颜色标签Y₁、绿灯类颜色标签Y₂、黄灯类颜色标签Y₃和灭灯类颜色标签Y₄。