一种基于StyleGAN-V算法的无人驾驶场景生成方法

本发明公开了一种基于StyleGAN‑V算法的无人驾驶场景生成方法，其实现步骤是：首先采集真实恶劣天气驾驶场景视频，对其进行预处理构建数据集；然后初步构建视频生成模型；再构建结合时序激励与时序位移的时序特征提取模块，对视频的时序特征进行提取；之后在生成过程中引入联合损失函数约束；最后计算改进后的损失函数，更新视频生成模型参数，持续进行训练直到完成生成模型。本发明能够逼真地模拟恶劣天气下的驾驶场景，经实验验证，该方法能够有效提升生成视频的连贯性和动态特征的捕捉能力，不仅提升了恶劣天气下驾驶模拟场景的真实性，提高了对视频中细微动作变化的感知能力，还在视频的动态特征和画面连续性方面取得了更好的表现。