生成对抗网络驱动的火焰图像精准生成

本文主要探讨了基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的火焰图像生成技术，针对传统编码控制方法在火焰图像生成中的局限性，提出了一种新的控制策略。研究者将火焰的高度和宽度作为关键特征，用来描述火焰的形态。他们首先预设了一系列二值化矩形，这些矩形的尺寸与火焰的高度和宽度相对应。然后，通过编码将这些特征转化为图形形式，作为生成器的条件输入，以便于生成器能够更准确地根据这些图形生成出具有特定形态的火焰图像。 实验结果显示，这种以图形形式的控制显著提高了火焰生成的高度和宽度的可控性。在生成的火焰图像中， Intersection over Union (IoU) 值达到了0.911，这表明生成的火焰与实际目标形态的匹配度非常高。同时，高度和宽度之间的皮尔逊相关系数分别为ρ_h=0.988和ρ_w=0.985，显示出高度和宽度控制的紧密关联，远优于编码控制方法。 此外，本文的研究还受到了国家自然科学基金的支持（项目编号42174051和41971416），并由杨植凯博士和王腾讲师共同完成，后者担任论文的通信作者。研究团队来自多个机构，包括92823部队、海军工程大学电气工程学院以及军事科学院系统工程研究院，他们的工作不仅限于学术贡献，还对实际应用有潜在价值，尤其是在火警监控和安全分析等领域。 该研究的重要性和创新之处在于它提供了一种更为直观和精细的图像生成控制方式，对于图像生成技术特别是基于深度学习的生成模型来说，具有很高的实用性和理论价值。通过这种方式，可以更好地模拟和预测火焰行为，对于火灾预警和灭火策略的优化具有重要意义。未来，这类研究还有可能拓展到其他领域，如特效制作、虚拟现实等，推动计算机视觉技术的发展。