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文档简介
处理模块包括生成对抗网络(GAN),所述生成对2数据处理模块,用于处理所述三维地理影像数据,包括对存其中,所述生成对抗网络通过对抗性损失和L1损失对生成器2.根据权利要求1所述的三维地理信息采集系统,其特3.根据权利要求1所述的三维地理信息采集系统,其特征在于,所述判别器采用5.三维地理信息采集系统的采集方法,根据权利要求1_4任一项所述的三维地理信息步骤S3:将所述损坏影像数据输入至生成对抗网络的生步骤S4:使用判别器对所述修复后的影像数据进行真3中的判别器采用PatchGAN结构,判别器通过卷积操作对70x70像素大小的图像区域进行判4了现有技术中影像修复精度不足、适用性有限以及无法自动高效处理复杂地理场景的问56等)导致的影像损坏问题,通过使用生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)对损坏或低[0051]生成对抗网络(GAN):数据处理模块的核心是使用生成对抗网络对损坏的影像进7于引导生成器生成逼真的影像,L1损失用于确保生成图像与目标图像在像素级的相似度。[0058]输出模块:将修复后的影像数据输出至三维地理信息系统(GIS)进行后续的三维[0067]通过输入损坏的影像数据至生成对抗网络的生成器中,生成器通过U_Net架构提图像的局部区域(如70x70像素块)8[0073]生成对抗网络(GAN)的基本原理是利用生成器与判别器之间的博弈关系进行影像9
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